AI制药新突破：如何用AI训练AI提升研发效率
尽管软件服务、技术授权以及自主研发管线构成了AI制药企业的三大核心商业模式，但目前仍难以支撑企业形成稳定持续的收入。
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3月9日，英矽智能宣布与专注于液态基础模型（LFM）的Liquid AI达成战略合作，共同打造面向药物研究的轻量化科学基础模型。
双方合作的首个模型LFM2-2.6B-MMAI也已同步落地。该模型借助英矽智能的大模型专精训练框架MMAI Gym推出。经过MMAI Gym训练后的LFM2-2.6B-MMAI模型能够支持超过200种任务类型，覆盖药物研发的多个关键环节，具体包括：ADMET（药物分析）成药性质预测、多参数分子优化、蛋白质口袋条件和靶点评估、分子药效团推理以及逆合成路径规划等。
药物发现的本质，是一场跨越化学、生物、临床数据与文献知识的多模态协同工程。尽管大语言模型在靶点发现与识别、蛋白质结构与功能预测、药物分子设计与优化、药物属性预测、药物再利用与组合治疗、自动化实验等方面展现出广泛的应用前景，但在药物设计的具体任务执行上仍然面临诸多挑战。
在此次合作中，英矽智能扮演的角色是协助大模型训练AI能力，这正是该公司正在探索的一条商业化路径。具体来看，这种商业模式有两条实现途径：一是通过MMAI Gym提供授权服务，主要为客户提供定制化模型训练，并支持训练数据授权等；二是通过MMAI Gym内部训练产出的基础模型实现商业化落地，并从中获得分成。
英矽智能去年12月底在港交所上市，股价累计涨幅已经翻倍，但公司尚未实现盈利。
英矽智能联合创始人、总裁、中东中心负责人Alex Aliper对记者表示，AI制药行业的竞争已从“算法模型”的博弈，转变为“临床价值与商业变现”的对决：资本不再单纯为技术概念买单，而是聚焦于AI管线在临床阶段的实际表现。另一方面，为了对冲创新药研发的极高风险与漫长周期，AI制药公司也在积极利用技术溢出效应，全力开辟非药领域的“第二增长曲线”。
“目前，MMAI Gym已完成首个商业合作项目落地。尽管其对公司的总收入贡献在现阶段尚难精确量化，但这一进展有效验证了公司在AI基础设施方向的商业化潜力。” Alex Aliper表示。
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