OpenAI 和 Anthropic 会不会自己下场、in-house 做创新药研发的全流程？

假设、研究框架、未来 3 年情景下的利弊分析与结论 日期：2026-10-04 · 标注：[W] = 本轮联网核实（来源见文末）；[既有调研] = 既有调研；[推断] = 我的判断；[主观概率] = 我给的概率，不是数据。

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0. 一句话结论

会"下场"，但不会"全流程"。 两家 2026 年都已经在体内做生物学和早期药物发现（Anthropic 有湿实验室和被忽视疾病的药物项目；OpenAI 发了生命科学模型、接了自动化实验室），但两家都明确不做临床，也不打算把药卖到市场。未来 3 年即使 AI 能力再上一个台阶、钱再多、顶级科学家都招来，最可能的形态仍是：自己做到候选物或 IND 前后，然后交给独立载体或药企（Isomorphic 模式）。理由不在 AI 能力，而在三件 AI 改变不了的事：临床试验的时间和失败率、药企是它们的大客户、以及这两家公司的资本和治理结构。

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1. 先把问题拆清楚

1.1 "全流程"是六段，不是一件事

行业基准：每个获批药的平均研发成本 2025 年升至 $26.7 亿（Deloitte，20 家大药企口径），I 期到批准的综合成功率约 7% [W]。

1.2 "in-house"是三种程度

• A 做工具：卖模型/平台给药企（两家都在做）。
• B 做到候选物：自己选靶点、设计、做临床前，然后给别人（Anthropic 正在做）。
• C 全流程：自己当申办方做临床、自己注册、自己卖。今天没有任何一家 AI 公司在做 C，包括 Alphabet 的 Isomorphic（它刚开始建临床团队，首个试验要到 2026 年底，而且商业化靠 Lilly/Novartis）[W]。

问题真正问的是：它们会不会从 B 走到 C。

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2. 2026 年的事实基线

两条值得记住的对照：Lilly 2026-01 与 NVIDIA 建 $10 亿共创实验室、自 2025 年签了 16 项 AI 合作、与 Insilico 扩展到 $27.5 亿 [W]——药企是 AI 公司最愿意付钱的一类客户。

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3. 假设清单

每条假设写成"如果成立，结论往哪边走"，并标出今天的证据方向。

读法：H1、H3、H7 成立 → 它们一定会做 B；H2、H4、H5、H6 不成立 → 它们不会做 C。这就是结论的骨架。

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4. 研究框架：六个维度、每个维度问什么、看什么指标

结论翻转的信号（任一出现，本篇结论需要重写）：

1. 某家 AI 公司以自己名义递交 IND、并公开说要自己做到 III 期。
2. AI 发现的药物在 II 期成功率上出现统计显著的优势（例如连续 20+ 个资产 II 期成功率 >60%）。
3. 某家 AI 公司为管线设立独立的、按市值计价的子公司并引入外部资本（这是 Isomorphic 路径，意味着从 B 走向"独立载体的 C"，但仍不是体内的 C）。
4. 大药企开始拒绝与做管线的 AI 公司合作（客户冲突从理论变成事实）。

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5. 未来 3 年（2026–2029）：假设 AI 更强、钱更多、顶级科学家都招到了

5.1 技术上能做到什么

• ①②③ 完全可以体内做。950 个 agent 一天筛 20 万条序列、自动化实验室一轮跑 36,000 个反应，这些已经是 2026 年的事实。再给 3 年，"从靶点到候选物几周、到 IND 一年"会成为常态 [推断，基于 Xaira/Retro/Insilico 的时间线]。
• ④ CMC 可以外包，药明/Lonza 等不缺产能，但 AI 对它没有杠杆。
• ⑤ 临床做不快。一个 IPF 的 III 期要 52 周随访、320 个患者、47 个中心（Insilico GENESIS-IPF-3）[W]。AI 能帮方案设计、患者筛选、数据管理，但不能压缩随访时间，也不能替代患者。这是生物学和伦理的物理约束，不是算力问题。
• ⑥ 注册与商业化需要几百到几千人的组织（BeOne 临床团队 3,700 人），与 AI 公司的组织形态完全不同。

所以"AI 更强"只会让 B 更便宜、更快，不会让 C 更理性——因为 C 的成本和风险在 ⑤⑥，AI 碰不到。

5.2 它们下场的优势（为什么会做 B，甚至有人想做 C）

1. 真值数据飞轮：实验结果是买不全的训练信号。这是两家建湿实验室、接自动化实验室的真实动机。
2. 能力证明与营销："我们的模型发现了一款药"的价值远超广告；Anthropic 的 ART 发现已经起到这个作用。
3. 人才磁铁：Jumper 加入 Anthropic 说明顶级计算生物学家愿意来；科学项目是留住他们的理由。
4. 资金不是问题：两家各有 $650–700 亿年化收入，一条管线到 II 期的几亿美元只是零头。
5. 选题自由：PBC 结构允许做"市场忽视的病"（Anthropic 原话），不受药企商业逻辑约束。
6. 分子上行：一款药值 $10–100 亿，单笔价值比卖 token 高几个量级——这是诱惑，也是把铲子拖成矿工的引力。

5.3 它们不会做 C 的劣势（为什么停在 B）

1. 时间：从今天起 3 年内，任何分子都走不到批准。"3 年内做全流程"在物理上不可能；问题只是会不会开始走 C 的路。
2. 失败率与回报：I 期到批准约 7%，每个获批药 $26.7 亿；大药企 R&D IRR 7% [W]。两家公司的资本在算力上回报更高、更快、可计量。
3. 客户冲突：药企是 AI 公司最大的垂直客户之一（Novo 一年签三家、Lilly 16 项合作）。做药等于和客户抢资产，Pfizer Ignite 就是这么死的。Anthropic 选"被忽视疾病"是对这个约束的直接回应。
4. 治理与现金流：OpenAI 未来五年现金流为负、算力承诺 $6,000 亿、已在砍非主航道；非营利基金会才是健康方向的出钱方，而基金会的工具是资助不是管线。Anthropic 的长期利益信托 2027 年控制董事会多数——商业管线的 P&L 和 10 年赌注在这种治理下很难立项 [推断]。
5. 临床数据不在手里：患者纵向数据、活检、真实世界结局在药企和医院（Immunai CEO 的核心论点）。做到 IND 之后，AI 公司的数据优势就结束了。
6. 监管身份与责任：当申办方意味着 FDA 检查、药物警戒、受试者安全责任、产品责任诉讼。这与 AI 公司现有的法务、合规、保险体系不兼容；两家还背着生物安全政策（ASL-3 之类）的额外审视 [推断]。
7. 历史记录：科技公司体内做生物没有一个产出过获批药（Calico、Watson、Verily、23andMe、Meta 蛋白质团队）；"钱多 + 顶级科学家"也不行（Altos $30 亿无候选物、Arena $5 亿关闭）[W]。
8. 组织时钟：字节分拆新生探途的原话"两种时钟装在同一个组织里，激励错位、考核失焦"。OpenAI 2026-04 解散科学独立团队、砍 Sora，说明它连"side quest"都不想养，更不会养一条十年管线。

5.4 按阶段看：谁更有优势

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6. 情景与概率（到 2029 年底）[主观概率]

把 S2 + S3 加起来是 80%："下场"几乎确定，"全流程"几乎不会。

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7. 综合结论

1. 它们已经下场了，但下的是"发现"这段，不是"做药"这件事。 Anthropic 有湿实验室、有药物项目、有诺贝尔奖得主；OpenAI 有生命科学模型、自动化实验室、基金会 $250 亿的健康承诺。但 Anthropic 明说不做临床、不与药企竞争；OpenAI 明说不自己做药。
2. AI 再强也改变不了结论，因为瓶颈不在 AI 能碰到的那段。 发现阶段会被压到几周到几个月，但临床这段 6–10 年、$10 亿级、>90% 失败，由患者和生物学决定。除非 H2（AI 能预测人体疗效）成立，而 2026 年的数据（II 期 40% vs 37%）说它不成立。
3. "钱多 + 顶级科学家"是必要条件，不是充分条件。 Altos、Arena、Calico 证明了这一点。缺的是 biotech 式的生存压力和临床/注册/商业的组织。
4. 如果有一天它们真的往 C 走，形态会是 Isomorphic：独立法人、外部资本、药企接后期。 不会是体内。因为 Alphabet 和字节已经替它们试过"体内"这条路（Calico、Verily、字节 AI 制药团队）并都改成了独立法人。
5. 真正被改变的不是药企，是中间层。 当前沿模型 + 自动化实验室/CRO 能把靶点做到候选物，"我们有更好的设计模型"这类发现阶段的 biotech 失去存在理由；价值向两端迁移——临床资产（药企）和验证基础设施（谁能便宜、快、可信地告诉模型"这个对不对"）。

对各方的含义

• 大药企：短期是受益者（AI 伙伴变多、发现成本下降），长期要防的是独立载体型 AI biotech（Isomorphic、新生探途）拿走早期资产的议价权。
• 发现阶段的 AI biotech / 虚拟 AI CRO：最危险的一层，2026–27 出清是结构性的。
• CRO / 验证基础设施：无论 AI 公司选 S2 还是 S3，它们都需要外部的湿实验验证、GLP、CMC、临床执行——需求只增不减；但要求变成 API 下单、机读回传、可归因、含阴性数据。

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7.5 落到一张图：AI 大模型公司大概率做到哪一步

大概率做到"临床前候选物（PCC）/ IND 前"，然后停下来交给别人。

为什么停在这里

• 前三段 AI 有杠杆，后三段没有：发现阶段已被压到几周到几个月；临床要患者和随访时间，AI 压不动，II 期成功率（40% vs 37%）证明它也改变不了结果。
• 前三段花的是零头，后三段花的是 $10 亿级和 10 年；这个钱放算力回报更高、更快、可计量。
• 前三段不和客户打架，后三段会：药企是它们最愿意付钱的客户，做临床等于抢客户的资产。
• 前三段能喂模型，后三段不能：它们真正要的是真值实验数据，到 IND 之后数据优势就结束了。

两个补充

1. "停在候选物"不等于"没有管线"。它们会以独立载体继续往前走——OpenAI 通过 Altman 的 Retro 和基金会资助，Anthropic 通过被忽视疾病项目 + Gates 类伙伴，Alphabet 通过 Isomorphic。分子会进临床，但申办方不是 AI 公司自己。
2. 动机决定终点。Anthropic 自己说做药物项目是"为了一手经验和在药企客户面前的可信度"——这是为卖工具服务的学习项目，不是要建一家药企。目标是"证明模型能做到"，做到候选物就够了；再往后对证明能力没有帮助，只有成本和冲突。

一句话：AI 大模型公司会成为"最强的靶点到候选物发动机"，但不会成为药企；它们把候选物交出去的那一刻，就是传统药企和独立 biotech 载体接手的那一刻。

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8. 可证伪的预测（到 2029 年底）与监测清单

监测频率：每季度看一次 P1–P3，每年看一次 P4–P6。

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来源

公司财务与治理

• CNBC：Anthropic 7 月年化收入 $650 亿、Anthropic Series H 650亿/9,650 亿
• OpenAI 年化收入近 $700 亿（PYMNTS 引 Axios）、OpenAI 1, 220亿融资/8,520 亿估值、OpenAI 算力承诺与现金流（Sacra）
• OpenAI 完成 PBC 重组（CNBC）、OpenAI Foundation $250 亿健康与 AI 韧性、Foundation 首年 $10 亿、Foundation 招聘：高负担疾病项目总监
• Anthropic 长期利益信托、TIME：Claude Opus 4 启用 ASL-3

Anthropic 生物学动作

• CNBC：Anthropic 启动药物发现项目、Becker's、MIT Technology Review：Claude Science
• The Scientist：Anthropic 湿实验室与 ART 发现（含"不做临床试验""不与药企竞争"引语）、Analytics India：ART 发现细节
• Coefficient Bio 收购、John Jumper 加入 Anthropic、Fortune：AlphaFold 团队流失
• Novo × Anthropic、Anthropic × Gates 基金会 $2 亿

OpenAI 生物学动作

• Bloomberg Law：Altman"不是我们在做的事"、royalty 设想、TechCrunch：Weil 离职、OpenAI for Science 并入、砍 Sora
• Ginkgo × OpenAI 自动化实验室、Bloomberg：GPT-Rosalind、Axios：GPT-5 做湿实验
• Retro Biosciences 2026 融资、Retro $18 亿估值与首例给药、Novo × OpenAI

对照公司

• Isomorphic $21 亿 B 轮、Isomorphic 试验推迟到 2026 底、Boston Globe：Isomorphic 剑桥设点、CMO 建临床团队、Isomorphic 人数
• Altos Labs 2026 无临床候选物、Arena BioWorks 关闭、Xaira 管线、Lila $85 亿估值谈判
• Lilly × NVIDIA $10 亿、16 项 AI 合作

行业基准

• Deloitte：每资产 $26.7 亿、IRR 7.0%、IQVIA：综合成功率 7%
• ASCO 2026：117 个 AI 资产、8 个完成 II 期（IntuitionLabs 汇总）、AI 药物 I 期 80–90%、II 期约 40%、Insilico III 期 GENESIS-IPF-3
• Immunai CEO 评论（Calcalist）

本地配套：（AI-native CRO 结论）、（科技公司做生物的先例）、。