ByteDance, Baidu, Hengrui und Novo Nordisk wetteifern um die Vorherrschaft bei der Kommerzialisierung der KI-gestützten Arzneimittelentwicklung.
Führende Pharmakonzerne und große Internetunternehmen eilen alle, um sich im Bereich der KI-gestützten Arzneimittelentwicklung zu positionieren.
Der multinationale Pharmakonzern Novo Nordisk hat offiziell bekannt gegeben, dass er mit Anthropic zusammenarbeitet, um eine tiefe Forschungskooperation für das wissenschaftliche Großmodell Claude Science umzusetzen. Dadurch wird die KI-Fähigkeit von der früheren Automatisierung klinischer Dokumente umfassend auf die ursprünglichen Forschungs- und Entwicklungsglieder neuer Arzneimittel wie die Erkennung neuartiger Zielstrukturen und die Gestaltung von Versuchsplänen ausgeweitet.
Auf der inländischen Seite hat Anew Labs, ein von ByteDance unabhängig ausgebrütetes innovatives KI-Pharmaunternehmen, eine Engelsfinanzierung in Höhe von 290 Millionen US-Dollar abgeschlossen, mit einer Post-Money-Bewertung von 1,5 Milliarden US-Dollar, was etwa 10 Milliarden Yuan entspricht. Daten von Tianyancha zeigen, dass zu seinen Investoren HSG, GL Ventures und IDG gehören.
Der Screenshot stammt von Tianyancha
In den letzten Jahren haben traditionelle Pharmaunternehmen wie Eli Lilly, AstraZeneca, Merck Sharp & Dohme und Hengrui Medicine kontinuierlich ihre Investitionen in die KI-gestützte Arzneimittelforschung ausgeweitet, und große Internetunternehmen wie Baidu und Tencent sind ebenfalls in diesen Bereich eingetreten.
Der anhaltende Eintritt der Giganten führt zu einer Umgestaltung der grundlegenden Regeln der Branche, und die Branche verabschiedet sich allmählich von der extensiven Phase der Konzeptvermarktung. Die "Werkstatt-Ära" der KI-gestützten Arzneimittelentwicklung, in der man nur mit einem kleinen Team, einem einzelnen Algorithmusmodell und einer Demonstration virtueller Moleküle Finanzmittel beschaffen und Aufmerksamkeit erregen konnte, ist allmählich zu Ende gegangen.
01. Die Branche hat eine umfassende Umstrukturierung abgeschlossen
Vor 2022 befand sich die KI-gestützte Arzneimittelentwicklung in einer Phase ungezügelten Wachstums. Damals waren die Hürden für die Branche relativ niedrig: Ein Algorithmenteam aus wenigen Personen konnte mit einem Satz von Modellen zur Molekülgenerierung und einigen Simulationsdaten zu einem KI-gestützten Projekt zur Entwicklung neuer Arzneimittel verpackt werden, um Finanzmittel zu erhalten und schnell von der Konzeptwelle zu profitieren.
Viele frühe Startups bestanden hauptsächlich aus Fachkräften für Computeralgorithmen, fehlten an Kernteams für pharmazeutische Chemie und Biologie und verfügten auch über keine eigenen Nassversuchsplattformen. KI kann in kurzer Zeit Tausende von Kandidatenmolekülen im Computer generieren, kann aber nicht die Löslichkeit, Toxizität und metabolische Stabilität der Moleküle im Körper vorhersagen und kann auch nicht Tierversuche zur Überprüfung der Wirksamkeit von Arzneimitteln ersetzen.
Die Hitze des Kapitals erreichte 2021 ihren Höhepunkt und begann dann abzukühlen.
Daten von CB Insights zeigen, dass große Finanzierungsrunden von über 100 Millionen US-Dollar im globalen Bereich der KI-gestützten Arzneimittelforschung 2021 70 % der gesamten Finanzierung der Branche ausmachten, 2022 auf 30 % sanken und in der ersten Hälfte von 2023 keine einzige große Finanzierungssumme von über 100 Millionen US-Dollar mehr verzeichnet wurde.
Weitere Daten von der Zhiyao-Jurisdiktion zeigen, dass die globale Finanzierung im Zusammenhang mit KI+Arzneimittelentwicklung von 6,2 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 auf 3,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 gesunken ist.
Nach dem Rückgang des Kapitals begann die echte Prüfung der Industrie allmählich. Die Mängel des "Kleinstwerkstatt"-Modells traten nach und nach zutage, eine große Anzahl von Projekten wurde nacheinander aus dem Markt gedrängt, und die Branche im In- und Ausland begann sich umzustrukturieren.
Das inländische Unternehmen Superwei Zhiyao erhielt 2021 eine Engelsfinanzierung im Millionenbereich und warb öffentlich für seine KI-gestützte Innovation bei neuen Arzneimitteln, um sich an den führenden Unternehmen der Branche zu orientieren. Obwohl das Team über Fachkräfte im Bereich der Arzneimittelentwicklung verfügte, gelang es ihm nie, eigene Versuchsstandorte aufzubauen, und es konnte lange Zeit keine umsetzbaren Forschungsergebnisse und Projektfortschritte vorweisen, bis es schließlich 2024 abgemeldet wurde und den Markt verließ.
Der Screenshot stammt von Tianyancha
Auf dem ausländischen Markt konzentrierte sich das amerikanische KI-Pharmaunternehmen Verge Genomics früher auf die Entwicklung neuer Arzneimittel für neurologische Erkrankungen mit Hilfe einer KI-Plattform, und seine Kernpipeline wurde für die klinische Forschung gegen Amyotrophe Lateralsklerose vorangetrieben.
Dieses durch KI gefundene Kandidatenmolekül zeigte in vorklinischen Daten hervorragende Leistungen, erreichte aber nach dem Eintritt in die klinische Phase 1b die voreingestellten Wirksamkeitsendpunkte nicht, sodass die Entwicklung zwangsläufig eingestellt wurde. Nach dem Scheitern der Pipeline musste das Unternehmen sein eigenes Geschäft zur Entwicklung neuer Arzneimittel stark verkleinern.
Während eine große Anzahl kleiner und mittlerer Startups aus dem Markt gedrängt wird und die Branche den Blasen entledigt, sind die beiden Hauptkräfte der globalen führenden Pharmakonzerne und der großen Internetunternehmen nacheinander eingetreten, haben nach und nach die verstreuten kleinen Teams ersetzt und begonnen, die Wettbewerbsregeln der Branche neu zu gestalten.
02. Pharmakonzerne und große Internetunternehmen entwickeln sich in unterschiedlichen Richtungen
Die beiden Hauptlager haben jedoch unterschiedliche Vorgehensweisen gewählt.
Die traditionellen Pharmakonzerne im In- und Ausland sind es gewohnt, KI als praktisches Werkzeug zu betrachten, ausgereifte Großmodelle zu erwerben und sie in ihre ausgereiften Forschungs- und Entwicklungssysteme einzubetten.
Die führenden innovativen Pharmaunternehmen im In- und Ausland, vertreten durch Novo Nordisk, Eli Lilly, AstraZeneca und Hengrui Medicine, verfolgen im Allgemeinen eine stabile Strategie, bei der KI die vorhandenen Forschungs- und Entwicklungssysteme unterstützt. Nach jahrelanger Anhäufung haben diese Unternehmen vollständige Forschungspipelines, klinische Teams und kommerzielle Netzwerke aufgebaut, und der industrielle Kreislauf ist ausgereift.
Die traditionelle Entwicklung neuer Arzneimittel dauert von der Entdeckung der Zielstruktur bis zur Markteinführung mehrere Jahre, und ein großer Teil der Kosten wird in wiederholten Fehlversuchen verbraucht.
Daher haben sie nicht voreilig in die risikoreiche Erforschung völlig neuer Zielstrukturen investiert, sondern externe wissenschaftliche Großmodelle eingeführt oder eigene KI-Plattformen zur Arzneimittelforschung aufgebaut, um sie in die ursprünglichen Forschungs- und Entwicklungsabläufe einzubetten.
Dabei arbeitet AstraZeneca seit langem mit Unternehmen wie Recursion zusammen, um mit Hilfe von KI die Erkennung von Zielstrukturen und die Vorhersage klinischer Risiken zu unterstützen und die Genauigkeit der frühen Forschung zu verbessern. Eli Lilly kooperiert mit KI-Plattformen wie Insilico Medicine, um sich auf das Screening kleiner Moleküle und die Optimierung von Syntheseverfahren für Arzneimittel zu konzentrieren. Das inländische Unternehmen Hengrui Medicine hat die eigene AIDD-Plattform Lingzhu entwickelt, die auf eigenen Forschungsdaten zur Iteration von Modellen basiert und die Entdeckung von Zielstrukturen und das Arzneimitteldesign umfassend unterstützt.
Für traditionelle Pharmaunternehmen wird KI hauptsächlich für unterstützende Aufgaben wie Literatursuche, Ableitung von Wirkmechanismen von Arzneimitteln, Gestaltung von Versuchsplänen und Erfassung klinischer Daten verwendet. Das Wesen dieses Modells besteht darin, dass die ausgereifte Pharmaindustrie mit KI-Werkzeugen ihre Effizienz steigert, ohne die Kernforschungs- und Entwicklungsmethoden der Pharmaunternehmen zu ändern, sodass die Risiken kontrollierbar sind und die Umsetzungszeit kurz ist.
Nach Branchenstatistiken kann die KI-Unterstützung den Zeitraum der frühen Molekülauswahl von mehreren Monaten auf wenige Wochen verkürzen und die Kosten für Fehlversuche bei der Vorauswahl erheblich senken.
Im Gegensatz zu den traditionellen Pharmaunternehmen, die die Effizienz steigern, haben sich große Internetunternehmen dafür entschieden, auf die Ursprungsinnovation zu setzen, indem sie auf Rechenleistung und Kapital zurückgreifen.
Internetunternehmen verfügen über eine Basis an Rechenleistung, Algorithmen und ausreichend Kapital, fehlen aber im Allgemeinen an der Anhäufung von Erfahrungen in der Pharmaindustrie wie der Forschung auf dem Gebiet der pharmazeutischen Chemie, der Überprüfung durch Nassversuche und der klinischen Umsetzung, und sie haben keinen fertigen vollständigen Kreislauf für die Entwicklung neuer Arzneimittel.
Daher haben verschiedene Unternehmen unterschiedliche Positionierungswege eingeschlagen, die sich von denen traditioneller Pharmaunternehmen unterscheiden.
Baidu hat ein großes Modell für Biowissenschaften selbst entwickelt und das Unternehmen BioMap ausgebrütet, das sich auf die Entwicklung von KI-Proteinen und kleinen Molekül-Arzneimitteln konzentriert. Tencent verfolgt eine zweigleisige Strategie aus "Investition und eigener Entwicklung": Es beteiligt sich strategisch an Unternehmen wie XtalPi und Insilico Medicine, um die externen Ressourcen der KI-gestützten Pharmaindustrie durch Kapitalbeteiligungen zu binden; intern entwickelt es eigene Algorithmen auf der Plattform DeepMind AI for Drug Discovery und hat relevante Patente im Bereich der GLP1-Peptide angemeldet.
Der Screenshot stammt aus der Ankündigung des Hongkonger Aktienmarktes
Zusätzlich zu der Maßnahme von ByteDance, das KI-gestützte Arzneimittelgeschäft unabhängig auszugliedern und Anew Labs zu gründen, erweitert sich das Lager der großen Unternehmen, die in die KI-gestützte Arzneimittelentwicklung eintreten, ständig.
Der Kernvorteil der Vorgehensweise großer Internetunternehmen liegt in ihren reichlichen Kapitalreserven, die es ihnen ermöglichen, in die Forschung an neuartigen Zielstrukturen mit hohen Eintrittsbarrieren einzusteigen. Die Nachteile sind jedoch ebenfalls offensichtlich: Die Ausfallrate von neuen Arzneimitteln in der klinischen Phase ist seit jeher sehr hoch, der Überprüfungszeitraum der Pipeline ist lang, und es sind kontinuierliche Kapitalinvestitionen erforderlich, was die langfristige strategische Entschlossenheit der Unternehmen auf eine harte Probe stellt.
Die Wettbewerbslogik im Bereich der KI-gestützten Arzneimittelentwicklung verändert sich ebenfalls: Der Schwerpunkt des Wettbewerbs liegt nicht mehr im Umfang der Finanzierung, sondern in der Fähigkeit zur kommerziellen Umsetzung. Auch wenn KI den frühen Entwicklungszeitraum von Arzneimitteln verkürzen kann, liegt die ultimative Prüfung der Branche nach wie vor in der Verwertung der Pipeline.
03. Wer wird als Erster die kommerzielle Umsetzung der KI-gestützten Arzneimittelentwicklung erreichen?
Derzeit gibt es bereits umgesetzte Ergebnisse in der Branche, die den vorderen Wert von KI belegen. Im Juli 2026 wurde das erste inländische, durch KI unterstützte neu entwickelte Originalarzneimittel — Isterwer-Hydrochlorid-Tabletten (Aipu Siwei), das von der Westlake-Universität in Zusammenarbeit mit Westlake Pharmaceutical entwickelt wurde — erfolgreich für die Markteinführung zugelassen.
Von der Erforschung der Zielstruktur bis zur endgültigen Zulassung dauerte dieses Arzneimittel nur dreieinhalb Jahre. Das Forschungsteam nutzte die Fähigkeit von KI zur Hochdurchsatz-Selektion, um aus einer Bibliothek von hunderten Millionen Kandidatenmolekülen schnell die optimale Verbindung zu finden. Dies beweist den praktischen Wert von KI bei der Verkürzung des frühen Entwicklungszeitraums und der Verbesserung der Effizienz der Selektion.
Aber der Durchbruch der vorderen Technologie bedeutet nicht, dass die kommerzielle Umsetzung bereits funktioniert. Der Entwicklungsweg von Insilico Medicine, dem führenden Unternehmen am Hongkonger Aktienmarkt, zeigt einen Teil der aktuellen Situation der kommerziellen Umsetzung von KI-Pharmaunternehmen.
Als ein Vorzeigeunternehmen der inländischen KI-gestützten Arzneimittelentwicklung hat Insilico Medicine ein zweigleisiges kommerzielles Modell aus "Lizenzierung von Plattformtechnologien und Fortschritt der eigenen Forschungs-Pipeline" entwickelt, das auch der derzeit übliche Überlebensweg der Branche ist.
In der ersten Hälfte dieses Jahres erzielte Insilico Medicine einen Umsatz von 106 Millionen US-Dollar, was einem deutlichen Anstieg von 287,2 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Der Umsatz stammt hauptsächlich aus den Anzahlungen und Meilensteinerträgen der externen Kooperationen bei der Pipeline, während die technischen Dienstleistungen der KI-Forschungsplattform eine ergänzende Einnahmequelle darstellen.
Der Screenshot stammt aus der Ankündigung des Hongkonger Aktienmarktes
Dieser Finanzbericht mit beeindruckendem Wachstum beweist, dass KI-Technologie die Fähigkeit zur sofortigen kommerziellen Verwertung besitzt. Allerdings können kurzfristige Einnahmen aus BD-Geschäften nur das Problem des Cashflows der Unternehmen lösen, nicht aber den langfristigen Wert der Branche definieren.
Die Kernpipeline von Insilico Medicine, ISM001-055, ist das weltweit erste innovative Arzneimittel, bei dem die neuartige Zielstruktur von KI entdeckt, das Moleküldesign von KI abgeschlossen und die Entwicklung bis zur klinischen Phase 3 vorangetrieben wurde. Es ist für die Indikation der idiopathischen Lungenfibrose vorgesehen und befindet sich derzeit noch in der klinischen Phase. Die wichtigsten Daten der Phase 3 werden voraussichtlich erst 2029 vorliegen.
Das bedeutet,