AI药物研发领域诞生了迄今为止最大一笔融资。
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9月28日，人工智能药物研发公司晶泰科技(XtalPi)宣布超额完成3.188亿美元的C轮融资，创至今为止全球AI药物研发领域融资额新高。
在本轮融资中，晶泰科技投资方名单可谓“华丽”，包括软银愿景基金2期、人保资本、晨兴资本，中金资本、招银国际招银电信基金等多家投资机构，腾讯、红杉中国、国寿股权投资、SIG海纳亚洲等早期股东继续追加投资。
深度科技研究院院长张孝荣9月28日对时代财经表示，相对于传统药物发现及开发方法，AI可以更快发现新的分子化合物或者有潜力的新靶点，加快药物研发过程，还可以更准确预测新药后续的实验结果，提高药物开发流程中每个阶段的成功率。
在张孝荣看来，AI制药市场需求巨大，晶泰科技凭借AI方式进行晶体预测和药物设计等技术也处于行业领先水平，但公司体量较小，尚处于成长阶段，未来想要从“代工厂”转变为药物研发及生产制造企业还需时日。
针对公司融资情况及未来业务布局等问题，时代财经多次致电晶泰科技，但截至发稿未收到相关回复。
估值或可达到10亿美元
晶泰科技成立于2014年，主要产品包括药物固态研发服务，药物设计服务，人工智能服务，XtalForce、XtalVision、Renova等产品平台，及其他技术服务。截至目前，晶泰科技为美国、欧洲、中国、日本等国家70多家药企提供药物研发服务。
据晶泰科技介绍，本轮融资将用于进一步发展ID4智能药物研发平台，从算力、算法、数据三个维度对药物研发进行数字化赋能。
据悉，此次融资创造全球AI药物研发领域融资额的最高纪录。天眼查数据显示，加上此次融资，晶泰科技已经完成5轮融资，每一轮的投资者都引人注目。
2015年，晶泰科技获得腾讯投资和人人公司的A轮融资；2017年获得真格基金和峰瑞资本的A+轮融资；2018年1月获得红杉资本中国、谷歌和腾讯投资的B轮融资；2018年10月获得国寿股权投资、SIG海纳亚洲创投基金和雅艺资本的B+轮融资。
此前，有投资方接受媒体采访时透露，C轮融资后，晶泰科技的估值或可达到10亿美元。
众所周知，新药研发周期长、成功率低以及研发费用高的问题一直困扰制药企业。
据最新数据估算，一款新药成功上市平均需要花费约14年时间，以及26亿美元资金（比2003年增长了145%）。巨额的新药研发成本让药企越来越难以负担。因此，预期能够有效够降低研发成本的AI技术在近年来受到了制药行业的关注，“AI发现药物分子”还被《麻省理工科技评论》评选为2020年“全球十大突破性技术”之一。
AI赋能新药研发带来的巨大回报对于制药企业具有极强的吸引力。时代财经了解到，目前国内药企与晶泰科技合作项目有数十个，国外药企则更多。
今年3月新冠概念股博腾股份（300363.SZ）与晶泰科技签署战略合作协议，主要围绕药物结晶技术和工艺研究开发、药物智能开发平台、生物及制剂市场开拓等领域。
9月初，晶泰科技宣布与英国生物技术公司PhoreMost合作，将用人工智能药物研发技术共同挑战 “不可成药” 的肿瘤靶点以发现新药。
巨头纷纷入局
事实上，自2017年以来，AI在制药领域的应用如火如荼，国际制药巨头纷纷入局。
不过，对于传统大型制药企业来说，更倾向于采用合作的方式，如辉瑞在2016年12月与医学影像公司IBMWatson Health（IBM沃森健康部门）达成合作，致力于AI赋能癌症药物研发；武田药业在2017年6月与AI药物研发公司Numerate公司签约，用于开发肿瘤、胃肠病和中枢神经系统疾病的潜在小分子药物；罗氏在2018年2月以19亿美金收购肿瘤大数据公司Flatiron Health，聚焦于探索AI技术在各类肿瘤研究和治疗中的应用；强生与AI技术开发和应用公司BenevolentAI达成新药研发合作，并正在将一种用于监测婴儿的睡眠行为的AI产品推向市场等。
除此之外，百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头也跨界布局AI制药领域。
9月25日，百度创始人李彦宏牵头发起的"百图生科"生命科学平台公司成立，将用AI技术加速新药和诊断产品的研发。2019年，百度还全资收购AI医疗数据服务提供商康夫子健康，投资了AI制药企业Inscilico Medicine。
阿里巴巴方面，今年1月，阿里云与全球健康药物研发中心（GHDDI）合作，开发AI药物研发和大数据平台，针对SARS/MERS等冠状病毒的药物研发进行数据挖掘。
腾讯则在2015年和2018年两度投资晶泰科技，并于今年7月推出首个AI驱动药物研发平台“云深智药（iDrug）”。云深智药平台目前已与多家药企展开合作，将AI模型应用到实际药物研发项目中，其中包括筛选抗新冠病毒药物的相关研究。
尽管互联网资本和头部药企对AI新药研发青睐有加，但张孝荣认为，目前这个领域尚处于探索阶段，“国内药厂制药水平比较低，超九成药企从事仿制药生产，由于药厂对新药研发不够重视，进入AI制药领域的企业寥寥无几。从AI的角度来看，药物研发领域还缺少数据和先进的算法。尽管医疗界积累了大量原始数据，但是能共享的太少。”
