过去，药企合作的是AI管线，如今，药企开始采购AI能力了。
近日，Boltz的联合创始人Gabriele Corso表示，公司和葛兰素史克（GSK）已经达成了一笔深度合作。
据悉，GSK的药物发现团队将直接访问Boltz最新的专有基础模型、Boltz Lab 和API接口，以及Agent集成。
同时，Boltz还将与GSK 的科学家密切合作，使用他们的专有数据对Boltz 模型进行微调和重新训练，创建结合Boltz前沿人工智能与 GSK 深厚科学专业知识及独特数据集的模型。
这不是近期唯一一笔合作。
智药局发现，尽管管线合作研发依旧是主流，但进入2026年以来，跨国药企在大模型领域的投资和合作越来越多了。
一个共同的变化正在发生。
当前药企获取AI模型授权的模式正从采购单一工具，转向获取底层大模型能力、并与自身数据和工作流深度整合。
这意味着，AI开始真正进入全球大型药企的核心基础设施层。
8位数授权
AI医药大模型重新定价
2026年密集出现的AI制药合作中，很多涉及AI大模型。
以往，传统跨国药企与AI制药有关的合作以管线合作为主，例如发现某个靶点、小分子药物、抗体等，有首付款、里程碑和销售分成。
最终目的，都是交付一个药物结果。
但如今事情有些不一样了。
2025年，Evo2、boltz-2、Chai-2等突破性大模型集中发布，直接点燃了行业的热情，是近期巨头密集合作和投资涌入的关键技术催化剂。
大模型的出现，正在让AI的角色正在从零散的软件工具，转变为深度融入医药研发的底层基础设施。
如今，以大模型为基础的医药AI Agent+自动化实验室技术，有望直接颠覆研发逻辑。
正是这种潜力，吸引了英伟达、OpenAI、微软、谷歌等AI巨头加速进入生物医药赛道，又进一步加速了大模型在药物发现、临床设计乃至生产优化中的落地。
由此而衍生的，是大模型开始重新定价，卖水人的商业模式出现。
例如，葛兰素史克愿意投入5000万美元的前期资本和近期里程碑，并建立年费订阅框架，以获得AI生物公司Noetik两款癌症模型的使用权。
这意味着药企愿意为基础模型能力建立长期授权框架，有望带来全新的商业模式。
与此同时，药企还出现了双线押注，即同时布局「通用大模型」与「生物医药垂直专用大模型」
这些模型分别承担了不同的职责。
诺和诺德全面部署 OpenAI、百时美施贵宝落地 Claude等通用大模型，意味着打通研发、临床申报、生产质控、商业化、企业管理全链路，意味着AI从研发工具升级为集团数字化底座。
与此同时，专用的AI生物医药模型，如boltz、chai-2/chai-3、Cradle等模型，则具体结局抗体、蛋白质、小分子等具体研发痛点，负责具体研发能力。
AI模型/平台费用，正在成为生物医药研发的一项基础成本。
随着技术的进步，无论生物医药基础大模型，还是更前沿的虚拟细胞（AIVC ），整个行业都向着更大规模、更精细生命模拟的方向前进。
未来药企对于AI和相关平台需求会越来越大，投入会越来越多。
未来的赢家，是那些最善于将顶尖AI平台能力与内部生物学洞察、临床数据深度融合，从而构建起自己独特研发能力的药企。
平台型公司出现
那么，这些基于模型的合作，和以往的SaaS模式有什么不同？
事实上，上述很多合作并不是药企简单买一个软件，而是企业开放数据与行业知识，双方再一起打造专属模型。
例如，辉瑞、礼来与Chai的合作中，企业会持续导入自己的实验数据，以及科研知识，不断对模型进行微调。
模型会随着企业数据不断成长，贡献的数据越多，模型则会越懂自己的研发体系，进一步推动模型持续进化。
这也是为什么，像Boltz、
Chai这样的公司，并不急于建设自研管线，而是将全部精力建设到大模型升级，以及平台能力完善。
或许未来最有竞争力的公司，可能既不是传统AI制药公司，也不是单纯SaaS公司，而是一个新的模式：
AI平台+企业部署+数据飞轮+成果分成
也就是说，它们不仅收软件订阅费，还可能根据研发成果获得收益，例如参与候选分子的价值创造、获得里程碑付款，甚至分享商业化收益。
这样，它就不是纯SaaS了，而是既有SaaS的稳定现金流，又保留了AI制药高上限的想象力。
甚至，Claude Science的发布，也预想到了药企未来购买的不是一款AI软件或者基础模型，而是能够贯穿“文献理解—假设—模型预测—实验—分析“的研发操作系统。
最终，模型+Agent能力的持续进化，能够掌握研发工作流，具备持续学习能力，最终成为像云计算平台一样的不可替代的基础设施。
本文来自转载微信公众号 “智药局” ，观点仅代表作者本人，发现AI平台仅提供信息存储空间服务。
如若转载，请联系原作者；如有侵权，请联系编辑删除。
微信扫一扫 
