AI制药行业再添一笔重量级合作。据BioSpace、美国制药评论等多家媒体报道，旧金山AI制药公司Chai Discovery近日宣布与制药巨头葛兰素史克达成合作，后者将获得Chai平台的访问权限，包括其蛋白质折叠与设计模型，用于支撑自身管线中的药物发现工作。财务条款未对外披露，但真正促成这笔合作的是一组硬核的实验数据：在合作前的技术评估中，Chai的模型在零样本条件下为GSK选定的靶点生成分子设计，GSK在自己的湿实验室里逐一验证，所有受试靶点都找到了结合物。
零样本三个字是这份成绩单的含金量所在。所谓零样本，是指模型在生成设计时没有针对任何具体靶点做专门训练，完全依靠对生物结构与相互作用的一般性理解。这与许多AI制药合作中先在定制数据上反复微调、再展示结果的模式形成了鲜明对比。对药企而言，一个未经定制就能跨靶点出活的模型，意味着新靶点项目的启动成本与时间门槛被大幅拉低，这也是GSK决定扩大合作的直接原因。
GSK研发技术部门高级副总裁克里斯托弗·奥斯汀对评估结果的表述相当具体：我们在一系列多样化靶点上评估了他们的模型，看到了具有强结合亲和力的设计。他同时强调，Chai的技术与GSK的内部模型形成互补，后者持续用GSK自己的湿实验数据再训练。Chai联合创始人兼首席执行官约书亚·迈耶则表示，这次评估让双方有机会在实验室里针对一系列治疗靶点检验模型能力，期待在结果基础上继续深化。两句表态合在一起，勾勒出一种新的分工形态：外部模型负责广度探索，内部模型负责深度打磨。
这笔合作的行业意义在于评估方式的转变。过去几年，AI制药公司展示能力的方式多是论文基准与回溯性案例，药企的采购决策往往建立在对算法路线的信念上。GSK这次的做法是把判定权完全交给湿实验：模型给设计，实验室出结论，结合物找到才算数。媒体报道明确指出，这次评估是制药公司通过实证结果评估AI模型的一个范例。当采购标准从纸面基准转向湿实验验证，AI制药行业的竞争规则正在被头部药企重新书写。
从交易结构看，这次合作覆盖的是GSK的整条发现管线，而非单一项目，平台级接入意味着Chai的模型将嵌入GSK药物发现的基础设施。这与GSK此前的另一笔AI布局形成了有趣的对照：同一时期，GSK还与另一家公司达成了价值上限约1.1亿美元的合作，方向是大规模生成人类细胞扰动数据以支撑疾病生物学研究与靶点发现。两条线一软一硬，一条聚焦分子设计的生成能力，一条聚焦生物学数据的积累，共同构成GSK在药物发现不同阶段的AI版图。
评估到管线的流程本身也值得拆解。先由药企选定一组多样化的治疗靶点，AI公司在零样本条件下批量生成分子设计，药企在内部湿实验室验证结合活性，数据说话之后再谈合作扩展。这个流程对AI公司的要求极高：一轮评估就暴露真实水平，没有定制数据可以遮掩，也没有回溯挑选的空间。反过来说，能通过这种流程的公司，拿到的是药企内部数据的长期背书，后续合作的护城河远比一纸协议深厚。
把时间线拉长，GSK只是Chai今年合作版图的最新一格。公开信息显示，自2026年年初以来，这家公司已先后与多家全球头部药企宣布合作，包括百时美施贵宝、礼来、诺华、辉瑞与免疫学公司argenx，几乎集齐了全球大药企的第一梯队。资金面同样充沛：公司今年早些时候完成了4亿美元的C轮融资，投资方名单里既有红杉、Index Ventures、Kleiner Perkins等顶级机构，也有OpenAI这样的科技公司。这家成立于2024年的公司，创始团队背景横跨OpenAI、Meta基础AI研究团队与Stripe，创立仅两年就站上了AI制药的第一梯队。
公司此前的技术积累为这轮合作提供了铺垫。今年9月，Chai曾因上一代模型在52个靶点上实现全新抗体设计并取得可观命中率而引发行业关注，其最新模型Chai-3在靶点成功率与结合亲和力上又有提升，包括应对传统方法难以处理的困难靶点。国内政策面的呼应也在同步发生：计算医学今年已被写入医药工业五年规划文件，与人工智能、量子计算并列成为药物研发的新技术方向，AI制药从企业的自发探索升格为产业政策的一部分。
冷静看，AI在制药链条中的当前位置仍需客观评估。业内研究者指出，当前AI被主要定位为效率工具，加速的是对已有一定验证基础的靶点做化合物筛选与优化，真正从零改写研发周期还需要更长时间的验证；也有产业专家提醒，不能把AI制药等同于对研发全流程的重构，其当下最直接的价值集中在蛋白结构预测、分子筛选与理化性质预判等单一环节。湿实验依然是不可跳过的验证闭环，计算设计给出的候选分子再多，最终都要在实验室和临床上见真章。
方向上的确定性却在增强。从蛋白质结构预测拿下诺贝尔化学奖，到今天零样本分子设计通过药企湿实验的全靶点检验，AI在药物发现中的角色正从辅助工具演进为设计引擎：模型负责在几乎无限的化学空间里提名候选，实验室负责验证与反馈，数据再回流训练下一代模型。大药企与AI公司的这种分工，正在把新药研发从手工业推向工程化。这家成立两年的公司接下来能否把合作转化为管线里的临床资产，将是检验这套范式成色的下一个坐标。