AI制药集体出售模型，八位数授权费兴起

过去，药企花钱买的是AI管线，为的是输出一个候选药物；如今，药企开始直接采购AI能力——这完全不是一个层面的事。

最近，Boltz的联合创始人Gabriele Corso透露了一个消息：公司和葛兰素史克（GSK）已经达成了一笔深度合作。GSK的药物发现团队将直接访问Boltz最新的专有基础模型、Boltz Lab和API接口，以及Agent集成。

更关键的是，Boltz还要和GSK的科学家紧密合作，用对方的专有数据对模型进行微调和重新训练，最终打造一个结合了Boltz前沿AI与GSK深厚科学底蕴的专属模型。

这可不是个例。

智药局梳理发现，虽然管线合作研发依然是主流，但进入2026年后，跨国药企在大模型领域的投资和合作明显加速了。一个共同的变化正在发生：药企获取AI模型授权的模式，正从采购单一工具，转向获取底层大模型能力，并与自身数据和工作流深度整合。

说得直白点，AI开始真正进入全球大型药企的核心基础设施层了。

8位数授权

AI医药大模型重新定价

2026年密集出现的AI制药合作，很多都涉及AI大模型。

过去，传统跨国药企和AI制药公司的合作，基本是管线模式：发现个靶点、做个分子、交个药。首付款、里程碑、销售分成，最终目的都是交付一个药物结果。

但如今，事情变了。

2025年，Evo2、boltz-2、Chai-2等突破性大模型集中发布，直接点燃了行业热情。大模型的出现，正在让AI的角色从零散的软件工具，转变为深度融入医药研发的底层基础设施。

以这些大模型为基础的医药AI Agent+自动化实验室技术，有望直接碘伏研发逻辑。正是这种潜力，吸引了英伟达、OpenAI、微软、谷歌等AI巨头加速杀入生物医药赛道，进一步加速了大模型在药物发现、临床设计乃至生产优化中的落地。

由此衍生出的一个关键变化是：大模型开始重新定价，卖水人的商业模式出现了。

比如，葛兰素史克愿意投入5000万美元的前期资本和近期里程碑，并建立年费订阅框架，以获得AI生物公司Noetik两款癌症模型的使用权。这意味着，药企愿意为基础模型能力建立长期授权框架——这绝对是一个全新的商业模式。

与此同时，药企还出现了双线押注的趋势：一边布局通用大模型，一边布局生物医药垂直专用大模型。

这两类模型各司其职。诺和诺德全面部署OpenAI、百时美施贵宝落地Claude等通用大模型，目的是打通研发、临床申报、生产质控、商业化、企业管理全链路，AI从研发工具升级为集团数字化底座。而Boltz、Chai-2/Chai-3、Cradle等专用模型，则专注于解决抗体、蛋白质、小分子等具体研发痛点，负责具体研发能力。

可以确定的是，AI模型/平台费用，正在成为生物医药研发的一项基础成本。随着技术进步，无论是生物医药基础大模型，还是更前沿的虚拟细胞（AIVC），整个行业都在向着更大规模、更精细的生命模拟方向前进。未来药企对AI和相关平台的需求只会越来越大，投入也会越来越多。

未来的赢家，会是那些最善于将顶尖AI平台能力与内部生物学洞察、临床数据深度融合，从而构建起自己独特研发能力的药企。

平台型公司出现

那么，这些基于模型的合作，和以往的SaaS模式有什么本质区别？

关键在于，上述很多合作并不是药企简单买一个软件，而是企业开放数据与行业知识，双方一起打造专属模型。比如，辉瑞、礼来与Chai的合作中，企业会持续导入自己的实验数据和科研知识，不断对模型进行微调。模型会随着企业数据不断成长，贡献的数据越多，模型就越懂自己的研发体系，形成持续进化的正向循环。

这也是为什么像Boltz、Chai这样的公司，并不急于建设自研管线，而是把全部精力投入到大模型升级和平台能力完善上。

或许未来最有竞争力的公司，既不是传统AI制药公司，也不是单纯SaaS公司，而是一个新模式：AI平台+企业部署+数据飞轮+成果分成。也就是说，它们不仅收软件订阅费，还可能根据研发成果获得收益，比如参与候选分子的价值创造、获得里程碑付款，甚至分享商业化收益。这样，它就不是纯SaaS了，而是既有SaaS的稳定现金流，又保留了AI制药高上限的想象力。

就连Claude Science的发布，也预想到了这一层：药企未来购买的，可能不是一款AI软件或者基础模型，而是一个能够贯穿“文献理解—假设—模型预测—实验—分析”的研发操作系统。最终，模型+Agent能力的持续进化，将能够掌握研发工作流，具备持续学习能力，成为像云计算平台一样的不可替代的基础设施。

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