英矽智能与Liquid AI达成战略合作！打造面向制药研究的轻量化科学基础模型

这种“制药纵深+生态赋能”的双轮驱动，正是投资者一直在寻找的“抗周期”资产，更可能加速整个AI制药行业的范式转移。

英矽智能与Liquid AI达成合作

在全球人工智能制药领域迈向“超级智能”的关键节点，3月9日，英矽智能（03696.HK）宣布与专注液态基础模型（LFM）的Liquid AI达成战略合作，共同打造面向制药研究的轻量化科学基础模型。

双方合作的首个模型LFM2-2.6B-MMAI（v0.2.1）也同时落地，后者是借助英矽智能的大模型专精训练框架MMAI Gym所推出的。经MMAI Gym训练后的LFM2-2.6B-MMAI模型可支持 200余种任务类型，覆盖药物研发多个关键阶段，包括：ADMET（药物分析）成药性质预测、多参数分子优化、蛋白口袋条件和靶点评估、分子药效团推理以及逆合成路径规划等。

英矽智能联合创始人、总裁、中东中心负责人Alex Aliper表示，AI制药行业的竞争已由“算法模型”的博弈转变为“临床价值与商业变现”的对决：资本不再单纯为技术概念买单，而是聚焦AI管线在临床阶段的真实表现。此外，为了对冲创新药研发的极高风险与漫长周期，AI制药公司也在积极利用技术溢出效应，全速开辟非药领域的“第二增长曲线”。

“目前，MMAI Gym 已完成首个商业合作项目落地，尽管其对公司总收入的具体贡献在现阶段仍难以精确量化，但该进展有效验证了公司在AI基础设施方向的商业化潜力。”Alex Aliper表示。

因此，有券商医药行业分析师称，MMAI Gym及其与Liquid AI的合作，正在为英矽智能开辟“第二条增长曲线”，即AI基础设施服务商。

给液态神经网络当“教练”

药物发现本质上是一场跨越化学、生物、临床数据与文献知识的多模态协同工程。尽管大语言模型在靶点发现与识别、蛋白质结构与功能预测、药物分子设计与优化、药物属性预测、药物再利用与组合治疗、自动化实验等方面具有广泛的应用前景，但在药物设计的具体任务执行上仍然面临困难。

作为合作的核心参与方，英矽智能成立于2014年，2019年落地上海浦东，是一家AI驱动药物发现及开发的公司。作为港股“AI制药第一股”，其上市之初的估值更多基于其自研管线（目前已有28个临床前候选药物）及与复星医药、赛诺菲等巨头的BD合作。

Liquid AI作为另一核心合作方，由MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员创立，成立两年多已融资超过2亿美元，估值突破10亿美元，其核心团队包括CEO Ramin Hasani、CTO Mathias Lechner等行业顶尖人才。

该公司基于动态系统和信号处理技术构建液态基础模型（LFMs），秉持“更小、更快、更省电”的产品哲学，专注于开发可在本地部署或资源受限环境中运行的高效AI模型，其独创的液态神经网络技术可随时间动态调整神经元连接权重，结合混合专家架构（MoE），实现“高能力与低消耗”的平衡，此前推出的LFM2系列模型已在代码能力、多语言理解等多个领域展现出卓越性能。此次则凭借其领先的LFM架构，与英矽智能的MMAI Gym形成技术互补。

然而，在上述合作中，英矽智能充当的角色就是帮助大模型训练AI，这是该公司正在探索的一种商业模式。具体看，该商业模式有两条实现路径，一是通过MMAI Gym进行授权服务，主要是面向客户提供定制化模型训练，并支持训练数据授权等；二是通过MMAI Gym内训练产出的基础模型实现商业化落地，从中获得分成。

据悉，MMAI Gym是一个跨架构的训练场，拥有超过1000项生物医药领域的专精基准和1200亿Token的生物医药训练数据，类似一座顶级“专业训练馆”：既能训练GPT（Transformer）这类“力量型全能选手”，也能训练Liquid AI这类“敏捷型选手”。

Alex Aliper表示：“高效的液态神经网络模型可以协助科学家高效达成科研目标，进而缩短药物发现周期。对于药企而言，这不仅意味着数据安全性的提升，更意味着算力采购与API调用成本的指数级下降。”

背后仍有挑战

在资本市场对“单纯管线估值”日趋谨慎的当下，鼎锋优配，鼎锋优配配资，香港鼎锋优配公司这种“制药纵深+生态赋能”的双轮驱动，或许正是投资者一直在寻找的“抗周期”资产，更可能加速整个AI制药行业的范式转移。

事实上，2026年以来，公司已取得多项药物研发进展。

在临床前方面，提名多款临床前候选药物，包括可在临床前联合用药中实现31.3%减重的创新口服GIPR拮抗剂ISM0676；由AI驱动新颖母核设计、兼具强劲疗效与良好安全性特征的外周限制性NLRP3抑制剂ISM5059；以及在临床前实现显著肿瘤消退的Pan-KRAS抑制剂ISM6166。

在临床方面，靶向PHD的肠道限制性抑制剂Garutadustat（ISM5411）启动多中心、随机、双盲、安慰剂对照IIa期临床试验，并完成首例患者给药。

同时，2026年以来，英矽智能先后与施维雅、齐鲁制药、康哲药业达成创新药物研发合作，覆盖肿瘤、代谢、中枢神经和自免等高需求领域，聚焦创新和挑战性靶点，合作总额超10亿美元。

在药物对外授权方面，英矽智能于2025年年底和2026年年初分别与太景医药、复星医药孵化的衡泰生物达成管线授权合作，并先后达到多个里程碑。

随着合作项目进入兑现期，关键里程碑持续落地：于2025年1月授权给美纳里尼的高差异化KIF18A小分子抑制剂MEN2501（ISM9682），在顺利完成IND获批及首例患者给药后，英矽智能分别获得2340万港元与3900万港元里程碑付款；公司与太景医药达成合作的AI驱动的PHD抑制剂ISM4808也于日前达成首个协议里程碑，顺利完成I期临床首例受试者入组及给药。

随着模型创新与数据治理的逐步突破，行业也将迎来关键的发展拐点，市场对行业里程碑与核心参与者的关注也日益升温。

国金证券分析认为，从AI药企的角度，随着AI制药行业奇点来临，首个重要时点，必然是人类首个AI驱动研发药物的获批上市。同时，因为AI制药本身是科技跨界的崭新赛道，未来的首个破局者，既可能是AI药企，也可能是传统仿创龙头在AI领域前瞻深耕者，还可能是非药领域的新进科技公司。

全国政协委员、汇珩资本主管合伙人梁颖宇也看好AI医疗板块，在她看来，该板块是AI行业中最具潜力的应用场景之一，有望成为AI最大板块之一。针对赛道同质化问题，梁颖宇认为，同一靶点数十家企业扎堆临床，会造成社会资源与资本浪费。虽然监管未设置数量限制，但企业应理性判断商业价值，避免盲目追逐同类靶点。

与此同时，AI模型还存在监管审评的“黑箱”难题。

在DMPK、hERG毒性预测等专业任务上，AI模型的“幻觉”正在减少，但要直接参与新药申报依然遥远。Alex Aliper坦承，目前MMAI Gym的训练重点仍在于提升大模型在生物与化学专业任务上的精度与专业性，现阶段尚不能直接替代或生成可用于监管申报的合规文件。

有业内人士指出，美国FDA关于AI的草案指引预计2026年落地，欧盟《人工智能法案》也将生效，届时对于“高风险AI应用”需要提交涵盖模型架构、训练数据及治理机制的详细文档。这意味着AI模型不仅要准，还要可解释、可溯源。这对于依赖复杂神经网络的液态模型而言，是巨大的合规挑战。

来源 | 中经传媒智库综合自第一财经、澎湃新闻、《证券时报》、21财经等

图源 | 包图网

编辑 | 杨一萍

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