AI与制药两条业务线彼此割裂，更像是“AI叠加制药”的简单拼接。

而2026年席卷全球的AI制药并购浪潮，撕开了行业迭代的分界线——我们正式迈入AI深度融合制药的2.0时代。

与1.0时代单点工具逻辑完全不同，2.0阶段的AI不再只服务临床前局部环节，而是贯穿药物研发全链路，同时覆盖临床前干湿实验、临床方案设计、患者入组、商业化测算全流程；技术不再是独立外挂工具，而是内嵌于制药体系的底层基础设施。

最终所有算法、模型、数据的唯一目标，是落地真实临床场景，提升新药研发成功率、解决未被满足的患者医疗需求。

这是动脉网「AI制药2.0时代」深度报道系列第一篇。我们将与数十位行业人士深度对话，从一级市场、产业客户、企业自身三个视角，看懂资本、药企、AI厂商集体抢滩资产背后，AI制药逐步从“工具补充”向“产业融合”演进的行业趋势。

我们试图讲清楚以下几个问题：

2026年上半年，一系列的并购公告，揭开了AI制药行业剧烈洗牌的全貌。

罗氏以10.5亿美元收购病理AI企业PathAI，创下赛道历史最高交易纪录；Anthropic以4亿美元换股收购6人的生物计算团队Coefficient Bio；阿斯利康完成成立以来首笔纯AI技术全资收购，将Modella AI整套多模态病理模型收入囊中；insitro、Altaris先后出手完成产业链垂直整合。

此外，AI制药行业的并购也不是零星个案，而是全产业链同步推进的系统性整合，三类主体同步打响资产争夺战。

1）AI制药企业内部垂直整合，补齐全链条研发能力

1月12日，insitro宣布收购CombinAbleAI，通过交易补齐小分子、寡核苷酸之外的蛋白设计能力，搭建统一全模态AI药物研发平台TherML，完成产业链上下游闭环布局。

6月25日，医疗健康私募基金Altaris以3.75亿美元全现金收购Simulations Plus。后者是全球AI药代动力学、毒理模拟软件龙头，几乎所有跨国药企都是它的付费客户。

Altaris计划将Simulations Plus与其现有投资组合公司Chemical Computing Group (CCG) 合并，以打造一个更广泛的生物模拟药物发现与开发平台。

2）MNC收购AI技术公司，自建内部AI研发底座

1月14日，多家媒体报道，阿斯利康收购了波士顿多模态病理AI企业Modella AI。这是阿斯利康历史上首笔纯AI技术全资收购，整套病理大模型、肿瘤生物标志物算法、患者分层系统全部并入肿瘤研发中心，用于管线临床试验全流程。

5月7日，行业重磅交易落地：罗氏斥10.5亿美元收购PathAI，7.5亿首付叠加3亿里程碑款项，创下全球数字病理AI收购最高纪录。标的覆盖AI病理切片、伴随诊断、临床试验入组筛选，收购后直接并入罗氏诊断，支撑全球肿瘤新药管线开发。

3）通用大模型巨头跨界重金收购垂直药研团队，开辟全新赛道

4月7日，Anthropic以4亿美元全股票对价收购Coefficient Bio，成为行业标志性事件。PitchBook资料显示，总部位于纽约的Coefficient创立于2025年，仅有6名员工。

这是通用大模型厂商第一次斥巨资收购垂直AI药物研发团队，核心目标是搭建Claude生物医药专用基础模型，宣告大模型行业正式深度入局新药研发赛道。

过去AI、制药、科技企业各守边界，如今不少玩家主动跨界并购，行业围墙正在快速消融。

2026年上半年全球AI制药领域的重磅并购事件（动脉网整理）

更深层的转变，体现在行业交易逻辑的全面重构。

数据对比十分直观：2024至2025年，全球每年仅落地2-3笔AI制药相关收购，而2026年上半年官宣、落地的重磅并购就达到5起，资本出价思路与交易模式已然大变。

两三年前，药企对待AI的主流方式只是短期合作、管线授权或SaaS订阅，仅租用平台完成单点研发实验，极少愿意重金全资收购；彼时行业普遍心态是 “合作试试、按需订阅”。

但当下行业共识已经发生明显转向，不少企业意识到，若不掌握核心AI资产，很可能错失下一代药物研发的竞争主动权。2026年，全资控股成为头部玩家的优先选择。

买方的核心诉求很明确：独占自有数据、自研算法、核心科学家团队。外部平台存在数据泄露、模型无法深度定制、长期分成侵蚀利润等风险，只有把整套AI体系纳入自有研发体系，才能支撑长期管线迭代。

全新变量也随之出现：以Anthropic为代表的通用大模型企业主动收购垂直生物AI团队，构建“通用大模型 药物研发”一体化能力，这是过去几年从未出现的全新竞争格局。

所有并购动作指向同一个结论：AI已经从药企研发的辅助工具，升级为不可替代的内部基础设施。单纯租借外部服务，已经无法满足巨头管线竞争的需求。买断资产、掌握主动权，成为行业最优解。

全球如火如荼的并购潮，不是资本短期炒作，而是行业走完完整试错周期、进入2.0阶段的必然结果。

本文对话的深度智耀战略投资部董事总经理陈舸，拥有十几年一级市场医疗投资经历，兼具投资人、AI制药企业管理者双重视角，见证了行业从怀疑到笃定的全过程。

动脉网：AI制药的渗透率达到什么程度？

深度智耀陈舸：从一线产业落地视角来看，AI在制药不同环节的渗透程度差异显著。

目前，虽然行业临床前赛道的AI渗透率相对更高，但临床板块整体AI渗透率不足1%。

市场上绝大多数AI制药企业，布局重心集中在分子筛选、靶点预测等临床前环节；真正能完整落地临床全流程AI服务的厂商稀缺，AI CRO整体行业占比仍处在非常早期的阶段。

尽管当下已有越来越多药企愿意尝试AI临床服务，行业需求持续升温，但放眼整个全球临床研发大盘，AI工具、AI服务的覆盖范围依旧十分有限。

也正因渗透率极低，行业长期增长空间十分广阔。未来3-5年，AI CRO赛道有望迎来高速扩张，这也是资本、产业方争相布局、并购相关资产的核心底层逻辑之一。

动脉网：AI制药2.0时代有哪些特点？

深度智耀陈舸：1.0阶段只是简单将AI工具叠加在制药单一环节，而步入2.0阶段后，行业的底层运行逻辑发生了全方位改变。

AI的应用边界不再局限于临床前的分子筛选、靶点预测，整条药物研发链路都被完整覆盖，从临床前干湿实验，到临床方案设计、受试者分层，再到全球商业化测算，全部环节都能依靠AI体系统筹落地。放在企业端来看，深度智耀也完成了业务边界的拓宽，从最初单一的临床CRO服务，延伸覆盖临床前研发、物质科学相关服务。

底层技术架构也完成了代际升级，行业不再依靠单一垂类大模型解决复杂问题，多智能体递归架构成为主流方案，专门适配临床场景里多维度、高复杂度的决策需求。

此外，服务交付的思路也彻底转变，不再像传统服务商一样照搬单管线固有方案。AI系统会统筹企业全部管线资产、竞品临床数据、海内外不同市场的支付环境，一次性输出完整的全局研发规划。

更关键的变化在于行业定位。在AI制药2.0时代，AI已经脱离可选购的外挂工具范畴，成为嵌入药企研发体系不可或缺的底层底座。制药企业正在系统性搭建、落地AI能力，技术落地的最终落点，永远是创造真实可落地的临床价值。

动脉网：关于AI制药，参与方的心态正在发生什么样的变化？

深度智耀陈舸：目前AI企业正在持续进行自身迭代，能力提升明显。

以深度智耀为例，公司2017年起家，最初锚定临床CRO赛道做AI赋能服务。

2022年底至2023年初，团队启动多智能体矩阵自研，历经5-6代架构迭代，打造行业领先的递归式多智能体体系，专门解决制药临床复杂决策难题。2024年大模型底座全面升级后，产品力迎来质变。

随着大模型底座与多智能体架构的持续迭代，AI方案的交付质量与稳定性较早期实现了显著提升。

行业内普遍认识到，当交付质量达到较高水平后，想要实现进一步提升，需要海量行业数据、算法迭代与临床经验做支撑，门槛显著抬高。

能力升级直接带动业务边界扩张。此前深度智耀只聚焦临床阶段服务，2025年底至2026年，业务顺利延伸至临床前研发，覆盖生命科学、物质科学两大板块，面向全行业研发端提供AI解决方案。

传统CRO交付一套完整临床方案，往往需要多轮反复沟通。依托多智能体架构，方案的首版产出与多轮迭代效率较传统模式有明显提升，可帮助研发团队更快形成并优化临床方案。

与此同时，2026年以来，AI领域的密集融资与重磅BD持续落地，彻底扭转了各方对AI的观望态度。

一线客户的态度，折射出了行业最真实的变化。

2025年，药企对接AI服务时，疑虑占据主导，三大核心顾虑反复出现：AI容易产生数据幻觉、临床数据安全无法保障、AI方案和传统CRO相比没有实质差异。多数企业只愿意拿单条管线小范围试点，不敢投入核心资产。

2026年，质疑依然存在，但行动完全相反，药企第一选择都是“尝试一下”。

这类转变并非个例，越来越多药企正沿着“试点单管线→临床业务合作→全产业链深度合作”的路径逐步推进。

虽然不同类型药企的需求各有侧重，但最终诉求高度统一：压缩临床周期、降低研发失败概率。

另外，一级市场投资人的心态，是行业冷暖最灵敏的温度计。

一年前，投资人看创新药项目，只会把AI当成锦上添花的加分项；2026年，投资机构关注的首要问题，变成企业管线、临床流程如何落地AI。

药企创始人、管理层会持续被股东追问AI布局进度，没有数字化、AI研发体系的项目，估值和融资难度大幅上升。

投资人不再纠结AI是否能落地，而是比拼谁能更早抢占技术、客户、数据资源。这也是全球并购持续升温的资本底层逻辑。

动脉网：市场争抢的AI制药资产是哪些？

深度智耀陈舸：“现在所有药企、大模型公司收购AI资产，本质是抢购AGI（通用人工智能）时代制药行业的入场券。”

行业共识已经高度统一，从前大家还在争论“要不要布局AI”，如今所有人的问题变成“怎么快速拿到稀缺资产”。竞争对手率先完成收购，往往意味着自身在相关能力上的差距被拉大，各方加速布局也进一步推动了相关资产的估值与并购活跃度。

市场争抢的资产无外乎三类：

不止跨国药企，IQVIA等传统CRO巨头也在持续并购临床AI资产，补齐数字化服务短板；通用大模型企业押注生命科学，并认定这是垂类场景中具有高价值的赛道之一。

动脉网：“AI 制药”还是“制药 AI”更能代表未来？

深度智耀陈舸：行业正在逐步消解“AI 制药”与“制药 AI”二元对立的讨论，AI与制药走向深度融合。

按照陈舸的判断，从2026年下半年开始，市场不会再刻意划分AI药企与传统制药企业，就像当下行业不会单独标注某一家企业是“移动互联网公司”一样。AI不再是独立赛道标签，而是所有制药企业的标配研发底座。行业正在消解“AI制药”这个独立概念。

技术最终服务产业，产业锚定临床价值。AI与制药不存在主次之争，最终目标完全统一：依靠技术手段提升新药临床成功率，缩短研发周期，满足未被解决的临床需求。

未来不管是原生AI起家的技术企业，深耕多年的跨国药企，还是本土中小型Biotech，都会把AI体系原生嵌入自身全流程研发管线。AI叠加制药、制药搭载AI的两种路线，最终会走向产业深度融合。

当前，监管端也在同步释放信号：中美药监机构均在推动实时临床数据打通，鼓励AI介入临床试验审批、虚拟仿真替代部分动物实验，技术落地的政策环境持续放宽。

尽管行业当下仍存在数据打通、标准化不足等难点，但算法、算力会大幅降低落地门槛，长期发展空间广阔。目前临床阶段AI渗透率不足1%，意味着巨大蓝海尚未开垦。

全球持续不断的并购潮，只是行业变革的表层信号。底层逻辑是：大家已经看清，AI不再是可选项。

无论是跨国药企收购AI团队自建能力，大模型企业跨界布局生命科学，还是Biotech主动采购AI临床服务，本质都是同一个选择——拥抱AI融合制药的2.0时代