8月22-23日，2023 DEMO WORLD企业开放式创新大会在长三角G60科创走廊策源地松江隆重举行。本届大会由创业邦主办，松江区经济委员会、松江区投资促进服务中心、国家级上海松江经济技术开发区、松江区泗泾镇人民政府、松江区佘山镇人民政府协办。
大会以“拥抱开放”为主题，邀请200+跨国公司及本土企业创新领袖，聚焦开放式创新，通过演讲分享、报告发布、榜单评选、案例展示、需求对接等多种方式，推动全球创新资源在行业中的流动，加速世界各地的企业在中国成长。
会上，高榕资本执行董事乐贝林、丹麓资本生物医药合伙人李洁、峰瑞资本合伙人马睿进行了一场名为《AI制药投资热的理性思考》的圆桌对话，圆桌对话由约印医疗基金合伙人张亮主持。精彩观点如下：
1、虽然ChatGPT对AI制药行业没有产生巨大刺激，但这可能是件好事，因为行业需要时间来适应并应用新的AI进展。
2、我们在评价AI+biotech公司时，还是以管线的商业价值作为判断依据，AI在其中所占比例并不是我们关注的重点。
3、任何一项技术都会经历起起伏伏，但我们还是要相信底层的价值。今天看到的短期问题，未必是长期的难题，所以我们还是会持续在AI制药、医疗领域深耕。
以下为对话内容，由创业邦整理：
张亮：首先请各位介绍一下自己和所在机构。
乐贝林：高榕资本成立于2014年，专注于早期和成长期投资。截至目前，累计投资了300多家企业，其中22家投资或入股的公司完成上市。医疗健康是我们重点关注的领域，过去也布局了不少AI制药的相关公司。
李洁：丹麓资本是一个相对聚焦生物医药领域的垂直基金，我们的投资方向主要是医疗器械和生物医药领域。公司成立时间不是特别长，2018年成立，但是我们投AI和医药交叉还是比较早的，从2019年就开始布局，直到今天。
马睿：峰瑞资本是投资阶段偏早期的活跃机构，在医疗、消费和科技这三个领域都有布局，大概投了200多个早期项目。医疗领域，我们投了50多个项目，分布于AI制药、合成生物学、脑科学等细分赛道。
张亮：约印医疗基金也是一家专注医疗领域的基金，药、机械、诊断，AI智慧医疗领域，我们都有布局。我本人的教育背景是偏biology和药理，之前曾在医院工作。
张亮：今天我们的对话主题主要围绕AI制药，马总在这个领域投了蛮多案子，所以先请问马总，目前国内的AI制药处于什么阶段？跟国外相比有什么优劣势？
马睿：我们2016年就投了晶泰，后续也布局了一系列公司，包括剂泰、康迈迪森等。
现在应该是AI制药行业的寒冬，也是1.0比较寒冷的时候，但技术一直在迭代发展。2020年底，AlphaFold2解决了蛋白质结构预测问题；2022年底，ChatGPT的出现为大模型在制药领域的应用提供了可能性，尽管短期内可能难以看到成果，但相信AI的力量在未来几年仍会有更多机会。
国内在AI制药领域，与国外相比，确实存在差距，但这并不意味着我们不能迎头赶上。如果把AI放在10年的周期里，我们还是要有弯道超车的决心，作为投资人，我们还要出手去投，支持这些企业继续往前走。
张亮：高榕资本除了擅长生物医疗领域的投资，还会涉及TMT领域的投资，乐总，在您看来，国内AI制药当下在行业里正处于怎样的阶段，且与国外先行者相比，国内有哪些后发优势？
乐贝林：高榕资本的确过去也布局了一些非医疗领域的AI技术企业，我们始终关注跨领域交叉的投资机会。在AI医疗领域，我们投了接近10家公司，涉及到AI+微生物组、AI+蛋白质组、AI+小分子、AI+大分子等等。
我们的经验是：任何一项技术都会经历起起伏伏，就像Gartner曲线一样，有波谷，也会有波峰，但我们还是要坚信底层的价值。今天看到的短期问题，未必是长期的难题，所以我们还是会持续在AI制药、医疗领域深耕。
张亮：看得出来，两位投资人都对AI的未来充满信心。李总，我们两个比较像，偏传统一点，而且都是专注在医疗一个领域的基金。在您看来，AI在整个创新药研发的周期中，到底用在哪些环节更有优势，或者更能带来效率的提升？
李洁：我们投的AI+医疗领域的案例还是挺多的，不管是医疗、健康、保险、医疗器械、影像，还是AI辅助药物开发，先来讲讲我们在AI制药领域遇到的障碍。
与其它领域相比，AI制药反馈周期长且迭代速度较慢。尽管AI在药物研发的各个环节都有应用，包括分子设计、临床方案制定，甚至提高产量等方面，但药物开发本身是一个非常长链条的过程。从药物分子结构来看，它需要多参数优化的模型，没有明确的目标，因此AI在这个领域起到的作用相对较浅显，特别是在大分子设计方面。从我们投资的案例来看，小分子可能更容易应用AI辅助药物开发。
张亮：目前 AI 制药的行业模式共有三种（AI+SaaS,AI+CRO,AI+Biotech），大家更看好什么样的商业模式？
乐贝林：很好的问题。首先从市场检验结果来看，大部分企业还是比较集中于后面两种模式——AI+CRO和AI+制药。
从投资逻辑来说，先抛开模式不谈，我们首先会用木桶原理评估公司的基本盘：第一，它的长板到底有多长，不管是做CRO，还是做制药，中国的竞争非常很激烈，如果没有足够长的长板，不可能脱颖而出；第二，公司不能有非常明显的短板，包括企业的技术实力、运营能力等各个维度都要在一定水平线上。
马睿：在判断是SaaS、CRO还是制药之前，更重要的是看重技术的wave。AI制药1.0之所以困难，是因为小分子数据不足，而大分子可能会有大的突破。一旦大技术迁移发生，商业模式也会相应改变。
现在AI+SaaS，AI+CRO，AI+Biotech都很难，希望寄托在技术的大的迭代上，如果有突破，会有相应的商业模式来匹配。
张亮：总结一下马总的话，虽然很难，但是明天是美好的，我们唯一要做的就是留在牌桌上，否则会错过下一波浪潮。
AI制药现在的确面临诸多局限与挑战，如果现在有一点能突破，从而改变现有局面，这一点可能是在哪个方面呢？是技术层面、商业模式层面，亦或是监管、团队、管理等层面？如果真的有一招能解决AI现在所面临的局面，那个阿基米德的支点会是什么？
马睿：技术对商业模式至关重要，虽然ChatGPT对AI制药行业没有产生巨大刺激，但这可能是件好事，因为行业需要时间来适应并应用新的AI进展。
数据化在AI制药中非常重要，利用现有数据和产生所需数据是关键，AI制药领域，干湿结合的超级平台可能是绕不开的趋势。在解决了工具层面的问题后，剩下的就是选择能够充分利用AI赋能的药物。这是更专业的部分，需要考虑到中国的资本市场和制药生态。
李洁：从我的角度来看，现在最大的障碍还是biology跟IT的结合。我是生物背景出身，我们在投资AI+biology和biotech公司时，更多地是将AI视为一种辅助工具，换言之，我们在评价这些AI+biotech公司时，还是以管线的商业价值作为判断依据，AI在其中所占比例并不是我们关注的重点。
作为投资人，我们自身也面临将biotech问题传达给IT团队，并让他们反馈给BT团队的挑战。这需要团队之间良好的沟通和协作，对公司的运营和创始人的认知都是巨大的挑战。相比之下，纯IT或纯BT的公司可能没有这样的认知上的跨越。因此，如果想做一个成功的biotech+，就需要解决这些挑战。
乐贝林：分享两个我们团队讨论的观点：
首先，我们注意到有些公司或整个行业在某些技术领域还没有做到位。遇到问题或瓶颈的时候，我们会先反思，是否已经将技术做到极致。很多准确率不高或者精确度不够的问题，归根结底都是技术问题，技术问题一旦攻克，大部分难题都会迎刃而解。因此，技术上的努力和突破是最重要的。
其次，我们认为还需要时间。在当前中国环境下，创业者普遍比较焦虑，希望快速取得成果，但市场接受需要一定的培育时间。过去四五年间，我们看到越来越多的药企开始拥抱AI公司，市场影响逐渐显现。我们相信未来这股浪潮会越来越大，会有更多药企加入到与AI新锐公司的结合中。因此，时间的作用也不可忽视。
张亮：最后请大家每人一句话，就行业发展总结下自己的寄语和建议。
乐贝林：我们将持续关注AI制药领域的投资机会，帮助优秀企业发展壮大。
李洁：所有的曲线都是有波峰、有波谷，过去两年在波峰，今年可能在波谷，可能大家再熬一熬，明年说不定就到波峰。
马睿：谨慎乐观，静待花开。
