AI驱动的生物技术商业化加速
截至2026年，生物技术产业正通过与人工智能技术的全面融合，迎来前所未有的变革浪潮。尤其是在蛋白质结构预测领域，自谷歌DeepMind的AlphaFold3于2024年底开源以来，全球生物企业积极利用其进行新药开发，市场动态发生了根本性变化。2026年全球AI生物市场规模达到347亿美元，同比增加34.2%，预计到2030年将以28.7%的年均增长率持续增长。
这种变化的核心是由美国加利福尼亚州的NVIDIA开发的生物专用AI芯片组“BioForce H200”。该芯片组将蛋白质模拟速度提高了15倍，内存效率提升了40%。NVIDIA在2025年第四季度仅在生物部门就实现了23亿美元的收入，占总收入的8.3%。CEO黄仁勋在最近的发布会上表示：“生物计算将成为NVIDIA的下一代增长动力”，并计划在未来三年内向生物部门投资180亿美元。
韩国生物行业也在加速引入AI技术以跟上这一全球趋势。总部位于仁川松岛的三星生物制剂公司于2025年12月在美国波士顿成立了AI驱动的新药开发中心，并建立了与AlphaFold3和自主开发的“Samsung BioAI”平台相结合的综合解决方案。该设施每年可发现50个新药候选物质，开发时间平均缩短2.3年。三星生物制剂公司2025年第四季度的收入同比增长18.7%，达到1.234万亿韩元，其中AI驱动服务占12%。
竞争对手Celltrion也在扩大AI投资。位于仁川延寿区的Celltrion宣布于2026年1月与英国剑桥大学联合启动“AI驱动的生物仿制药开发计划”。通过该计划，预计将现有生物仿制药的开发时间平均缩短18个月，开发成功率从23%提高到41%。会长徐正进表示：“通过AI技术，计划到2028年将全球生物仿制药市场份额从目前的7.2%扩大到12%。”
新药开发范式的根本性变化
AI技术的引入不仅仅是提高效率，更是改变了新药开发的根本方法。传统上，新药开发平均需要12-15年和26亿美元的成本，但利用AI技术可以将其缩短到8-10年，成本也可降低到约18亿美元。特别是在靶点发现（Target Identification）阶段，AI的效果尤为显著，候选物质发现速度比传统方法平均提高了5.7倍。
总部位于瑞士巴塞尔的罗氏（Roche）是引领这一变化的代表性企业之一。罗氏于2025年与谷歌达成战略合作伙伴关系，建立了基于AlphaFold3的“Roche AI Drug Discovery Platform”，目前通过该平台开发了17个新药候选物质。其中3个物质已进入一期临床试验，开发时间比传统方法缩短了30%。罗氏2025年的研发投资同比增长22%，达到147亿美元，其中AI相关投资占35%。
总部位于美国新泽西州的强生（J&J）也积极参与AI驱动的新药开发。J&J于2025年9月与微软、OpenAI签署三方合作协议，成立了“J&J Innovation Labs”。该研究所运营着利用对话式AI的新药开发平台“Janssen GPT-Drug”，研究人员可以通过自然语言输入问题，AI会建议最佳分子结构。目前通过该平台正在进行23个新药项目，平均开发时间比传统方法缩短了28%。
与此同时，总部位于美国加利福尼亚州圣地亚哥的Illumina通过结合下一代测序（NGS）技术和AI的“精准医疗平台”强化了市场地位。Illumina的最新测序仪“NovaSeq X Plus”配备了AI驱动的碱基调用算法，将准确度提高到99.9%，分析时间缩短了40%。Illumina 2025年第四季度的收入为12.3亿美元，同比增长16.8%，AI驱动服务收入占总收入的22%。
这些变化对生物技术市场的竞争格局产生了重大影响。传统上由大型制药公司主导的新药开发市场中，AI专业生物科技初创公司正崭露头角。特别是英国伦敦的Exscientia和美国波士顿的Generate Biomedicines等AI原生生物科技公司，正在与传统制药公司建立同等水平的管线，受到业界的关注。
市场重组与投资趋势分析
随着AI生物技术的商业化加速，相关投资也在迅速增加。2025年全球AI生物科技领域的风险投资总额为89亿美元，同比增长47%，占整个生物科技投资的31%。特别是亚太地区的投资增长显著，韩国吸引了12亿美元，中国23亿美元，日本8亿美元的投资。这是继美国（34亿美元）和欧洲（19亿美元）之后的第三大规模。
韩国政府也通过K-生物大挑战计划积极支持AI生物技术开发。2026年预算中分配的3,400亿韩元中，40%即1,360亿韩元将用于AI融合生物技术开发，目标是到2030年将韩国在全球AI生物市场的份额从目前的2.1%提高到5.5%。科学技术信息通信部表示：“AI生物融合技术是第四次工业革命时代的核心动力”，并宣布计划通过公私合营筹集总额15万亿韩元的投资基金。
总部位于美国马萨诸塞州沃尔瑟姆的赛默飞世尔科技（Thermo Fisher Scientific）也在顺应这一市场变化，扩大AI驱动的研究设备组合。2025年12月推出的“Orion AI Lab”系统是一个从实验设计到数据分析全程由AI自动化的综合解决方案，研究效率可平均提高65%。该系统已被全球127家研究机构采用，预计2026年第一季度将接到340台订单，预计收入达27亿美元。
然而，尽管AI生物技术迅速发展，仍然存在许多挑战。最大的问题是AI模型的“黑箱”特性导致的监管机构审批延迟。美国FDA于2025年11月发布了“AI驱动新药审批指南”，但仍缺乏验证AI生成数据的可靠性和可重复性的标准化方法。欧洲药品管理局（EMA）也表达了类似的担忧，并要求AI驱动的新药进行比以往更严格的临床试验。
数据安全和个人信息保护问题也成为重要议题。AI生物技术利用大量基因组数据和个人医疗信息，因此对数据泄露或滥用的担忧持续存在。特别是随着中国的BGI基因组学和万明测序等公司在全球市场的快速增长，美国和欧洲关于数据主权的讨论愈发活跃。美国国会于2025年12月通过了“生物数据安全法”，限制中国企业在美国境内收集基因组数据。
尽管面临这些挑战，AI生物技术的长期前景依然非常光明。根据麦肯锡的最新报告，预计到2030年，通过AI技术每年将发现1,000多个新药候选物质，是目前的三倍。此外，AI驱动的精准医疗市场预计到2030年将增长至2,170亿美元，占整个医疗保健市场的15.3%。
总之，截至2026年，生物产业正在通过与AI技术的融合经历根本性的变化。随着新药开发的速度和效率显著提高，新的治疗方法能够更快地传递给患者。包括韩国在内的亚洲国家也积极参与这一全球趋势，致力于增强本国的生物竞争力，预计未来几年这一领域的创新和增长将持续。然而，解决监管、数据安全、伦理问题等挑战需要国际合作和标准化努力的同步进行。
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