27.5億美元！禮來買下英矽智能一條臨床前口服管線

3月29日，英矽智能（Insilico Medicine）公告與禮來（Lilly）達成藥物發現和AI管線授權合作，包括達成一項新型口服藥物管線許可和涉及多個選定靶點的藥物研發合作。

根據協議，英矽智能將有資格獲得1.15億美元首付款，并在后續達成開發、監管及商業化里程碑后獲得進一步付款，交易總價值最高可達約27.5億美元；此外，英矽智能還將獲得基于未來銷售額的分級特許權使用費（royalties）。

All in AI的禮來，為何再次選擇英矽智能？

01.

禮來，買的是代謝領域管線嗎？

早在2025年11月Bio-Europe期間，英矽智能發布了一系列靶向心血管代謝（cardiometabolics）的管線組合，但隨后不久即表示其中部分管線不再開放對外合作。這或許是此次合作最早的端倪。

（3月30日英矽智能官網管線）

英矽智能官網管線圖顯示，其中一項靶向GLP-1R的代謝疾病管線，其權益狀態已由“可授權”變更為“全球權益已授予未披露合作伙伴”，存在被禮來購入的可能性。

在代謝領域，禮來的選擇本身就是行業標準的投射。如若此次授權管線為代謝疾病適應癥，“新型口服”劑型將與禮來當前產品形成互補，直指注射劑型在長期依從性的市場痛點。同時，英矽智能自有AI管線也顯示出治療范式變革潛力，如靶向GIPR的創新口服小分子拮抗劑ISM0676，在臨床前肥胖模型中與司美格魯肽聯用達成31.3%的體重減輕，有望克服停藥后反彈、肌肉量流失等GLP-1藥物的關鍵短板。

更深層的一致性在于未來愿景的默契。

英矽智能創始人兼首席執行官Alex Zhavoronkov曾表示，“長壽研究是我的第一目標，我要么為此做出貢獻，要么為此而死。”他在創辦英矽智能的同年發起ARDD（衰老研究和藥物發現大會），并見證其發展為抗衰老領域規模最大的盛會之一。

在2025年第12屆ARDD上，禮來分子發現總裁Andrew Adams提出：“GLP-1領域可能誕生世界上首款抗衰老藥物”，被業內視為頂尖MNC首次將抗衰戰略納入核心研發敘事。有研究表明，GLP-1藥物顯示出改善線粒體能量代謝、減少慢性炎癥、顯著降低心血管與肝臟疾病風險，甚至在部分人群中發現與生物學年齡指標的年輕化趨勢相關。

在看似漸進、實則加速的合作深化中，禮來與英矽智能形成了AI for Drug Discovery技術供給與戰略需求的高度匹配。

02.

英矽智能：首次與MNC客戶達成“軟件服務－研發合作－管線授權”全鏈條合作

短短3年內，英矽智能與禮來就跑通了“軟件服務－研發合作－管線授權”的長期戰略合作，并延伸至股權投資的資本協同：

2023年：雙方基于Pharma.AI平臺達成軟件授權合作，禮來開始試用英矽智能AI平臺。

2025年11月：雙方啟動藥物研發合作，就指定靶點開展候選化合物的生成、設計與優化。英矽智能有權獲得最高逾1億美元的收益，包括首付款、研發里程碑付款以及未來藥品商業化后的分級凈銷售額版稅。

2025年12月：禮來參與英矽智能港股IPO的基石投資，認購500萬美元。不僅是禮來以公司主體首次直接擔任生物醫藥企業IPO的基石投資者，還是禮來第一次入局中國以及香港的二級市場。

2026年3月，27.5億美元潛在總額交易，雙方首次試水“單一管線授權+指定靶點研發”的雙重合作。

在BD交易邏輯中，合作關系的可持續性，源于由淺入深的信任遞進。對于英矽智能，禮來是軟件服務客戶、管線買家、股權投資人，更是首個以全鏈條合作完成生態綁定的頂級MNC。

基于AI驅動的藥物發現及開發平臺Pharma.AI，英矽智能在制藥領域核心為“雙引擎”模式：一為藥物研發及合作授權，二為商業化軟件授權。業務邏輯上，通過將軟件解決方案授權給MNC及上下游廠商，與潛在BD客戶實現高接觸（High-Touch）互動——從一次性服務訂閱的“軟件好用”“合作靠譜”到“資產值得買”的信任增值。

尤其，隨著使用數據積累、工具定制化迭代與實驗室正向反饋，客戶在平臺的研發沉淀，既是管線價值的評估點，又轉化為BD談判的優先籌碼。長此以往，網絡效應與鎖定效應相互強化，英矽智能與客戶形成深度綁定的共生關系。

這套生態網絡支撐了英矽智能當前的AI核心敘事——搭建以產業信任為護城河、可持續產出醫藥資產的AI創新工廠；基于極高的研發投入產出比與極低的時間等邊際成本，跳出單純Biotech的資產定價框架。

03.

藥企All in AI，科技大廠Focus on Pharma

2026年1月，禮來與英偉達在JPM大會上宣布聯合成立AI聯合創新實驗室，未來五年將共同投入超10億美元，全面重構藥物研發全鏈條。2月，這個由制藥公司完全自有運營的AI工廠“LillyPod”正式啟動，內置了1016顆英偉達Blackwell Ultra GPU，整體算力高達9000 Petaflops。

MNC大手筆合作科技巨頭、AI大廠，已不是新鮮事。新的敘事是，藥企正將大規模、高質量的醫藥研發垂類數據，打造成平臺化、可復用的商業化資產。

2025年9月，禮來推出人工智能和機器學習（AI/ML）平臺Lilly TuneLab。其首次發布的AI藥物發現模型擁有超過價值10億美元的專有數據——來自禮來公司多年來珍貴的藥物研發、實驗積累。

Lilly TuneLab將向早期生物技術公司開放，利用創新的“聯邦學習”（Federated Learning，一種在沒有任何人看到或接觸數據的情況下訓練AI模型的方法）技術，讓使用者無需共享核心數據即可共享AI能力。首批超十幾家Biotech已經入選，可以免費訪問該平臺數據與模型。

換言之，AI正將制藥能力推向更廣泛的參與者——包括Biotech、AI初創企業、LLM研發商，以及擁有最強算力與最先進算法的那群公司。

異曲同工的是，2026年年初，英矽智能發布大語言模型訓練框架Science MMAI Gym，擁有覆蓋1000+藥物研發基準測試與約1200億token的高質量制藥領域數據，旨在助力如GPT、Claude、Gemini、Grok、Llama、Mistral等通用LLM進行系統化“傳授”，使其能夠以現代制藥研發所需的精度在藥物化學、生物學和臨床開發方面展開推理。簡單來說，MMAI Gym將為通用型LLM打造一個專業化“訓練場”，訓練出一個專注于藥物研發的垂直應用模型。

英矽智能已完成了這一路徑的首次驗證——3月初，與專注液態基礎模型的Liquid AI推出首個輕量科研基礎模型LFM2-2.6B-MMAI（v0.2.1）。僅基于26億參數和本地部署（on-premise）環境，經MMAI Gym訓練的LFM2-2.6B-MMAI可支持200余種藥物研發任務類型，實現與規模大10倍的系統相當甚至更優的表現，例如分子優化成功率最高達98.8%。

Lilly TuneLab和Science MMAI Gym的迭代邏輯是一致的，即解決AI制藥垂類大模型的根本矛盾：缺乏影響決策和訓練模型所需的大規模、高質量醫藥研發垂類數據。

需要明確，AI制藥核心價值/藥企自主研發價值，與未來AI基礎設施服務商的價值并不沖突。

具體來看，英矽智能在“高接觸服務－資產BD授權”鏈條外，新增一條更具野心的第二曲線鏈路——向AI大模型公司輸出制藥能力，成為AI基礎設施服務商。與此同時，其作為AI制藥公司的核心能力并未讓渡：高價值專有實驗數據、內部驗證算法、端到端的一體化發現工作流，以及藥物發現與實驗驗證持續生成的新數據。

某種程度而言，訓練式模型和數據共享項目遵循初創公司路徑——應用深厚的行業知識（Know-how）和技術壁壘（獨有的高質量數據/應用經驗），形成專有的平臺化資產。在商業層面，平臺授權、定制化、新模型分成、管線資產分成等方式，將為藥企帶來更靈活的商業機會。在市場層面，頭部科技大廠往往才擁有垂直賽道與應用細分規劃，盡早布局意味著搶占話語權地位。

Alex Zhavoronkov曾在采訪中表示，與頭部LLM開發者與研究團隊在數據與評測層面的協同，可獲取對新模型架構、推理技術與訓練方法的洞察，加速創新，并與AI前沿保持緊密連接。

傳統的AI制藥（Biotech）模式本質上是項目制的，其收入受制于管線合作的數量、階段與交付周期，增長曲線存在天然波動。而將AI制藥能力和一線數據輸出為平臺化產品，不應簡單理解為從“親自挖礦”轉向“出售鏟子”，而是既做挖礦、賣礦的人，也做共同研發新鏟子的人。

*封面來源：神筆PRO

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