中国AI制药资产BD已正式迈入2.0时代，商业逻辑正在经历一场深刻质变：从单一产品授权转向能力输出，从单点合作走向系统思维与生态协同。

近日，丹麓资本管理合伙人、北京总经理许谦，埃格林医药创始人、董事长杜涛，晶泰科技商务及战略合作负责人张莹，腾讯健康生命科学业务负责人张瑞瑶在动脉网《中国创新医疗资产会客厅》交易圆桌派第四期展开了一场精妙对话。

AI制药资产BD的本质变化体现在三个层面：交易类型、合作模式与价值取向。

首先，交易标的物从分子转向平台。过去AI制药企业的角色类似传统Biotech，核心目标是销售AI发现的候选药物分子或临床前化合物，将AI仅视为内部秘密武器及底层技术支持。但如今，以MNC为主的交易方更关心的是——AI制药企业将AI能力转化为双方可复用的研发平台，并在合作中沉淀能力。

腾讯健康生命科学业务负责人张瑞瑶补充：多家AI药企的出海BD已从授权单点偶发资产，升级为从多靶点发现到临床候选化合物的系统性解决方案，呈现风险共担、收益共享的趋势。

其次，合作关系从供应商升级为战略共生体。晶泰科技商务及战略合作负责人张莹强调，过往一次性项目交付的关系过于松散，项目结束合作即终止。而步入2.0时代的BD（尤其是与MNC）致力于建立深度绑定、长期协同的生态关系，从“一锤子买卖”演变为价值共创的利益共同体。这种转变意味着AI制药企业不再只是传统意义上的乙方，而是成为能力互补、风险共担的操作系统性创新。

从产业经验出发，埃格林医药创始人、董事长杜涛指出转变的深层原因——早期BD往往以交付关键候选物为终点，后续验证与开发主要由买方承接。而当前，AI企业需要具备“告诉合作方，下一步我可以帮你做什么”的能力，进而推进长期、多维赋能。

丹麓资本创始合伙人许谦也提醒到，股权交易与Newco模式正在为Biotech注入资金与临床资源，但也对其管理能力、海外多中心运营能力提出硬性要求。本质是“早期研发驱动”向“成熟全链条运营”的范式切换，推动国内Biotech步入能力爬坡的长周期。

第三，价值评估从交易金额转向数据壁垒的构建，数据复利效应逐步成为估值体系的核心逻辑。虽然短期的经济效益固然重要，但真正的价值越来越体现为：合作如何生成高质量数据、促进算法迭代，并在长期互动中增强双方的技术护城河。张莹明确指出，“怎样基于AI制药核心壁垒，去做高质量的数据、做高维度的专有数据，以及不断地优化算法闭环，其实是与客户沟通、长远合作更重要的点。”

进一步地，每次合作产生的数据，都将成为AI模型的燃料，合作越多，自动化平台能力越强，则双方合作的护城河越深。“能力的多元BD模式将带来更持续稳定的现金流——通过与不同伙伴的多项目合作，可以分摊高额模型研发和算力成本，走通一个能够不断地自主造血的商业模式”张瑞瑶补充道，因此，过往BD更关注单个药物的首付款及里程碑金额，当前更看重的是平台效率、技术溢价以及长期合作的可能性。

落点在现实层面，中国AI制药企业出海，面临的首要挑战并非技术创新本身，而是信任桥梁的搭建。

用实实在在、可验证的数据建立初步信任，是打破MNC观望心态最有效的武器。杜涛谈到。无论是通过试点项目、历史成功案例，还是展示自动化平台实时产生数据的能力，“让合作方亲眼看到”比任何商业演示都更具说服力。

关键策略一：理解、融入而非直接颠覆。张莹在分享中特别提到：“晶泰希望做技术赋能者，基于AI去融入合作方，而不是一上来就鼓吹‘用AI去颠覆任何行业’。合作的前提是围绕核心诉求和具体价值：比如节约成本、节约时间，降低风险、提高成功率。”尤其，合作MNC需要展现出对行业规则，包括GMP、研发流程、数据标准，以及全球法规的尊重与理解。

关键策略二：抱团大厂，降低信任门槛。腾讯健康的实践提供了独特样本——张瑞瑶表示，国内AI Biotech出海面临三大痛点：算力成本高、数据合规难、海外信任缺失。腾讯云通过信用增信、资源降本、场景提速三大关键系统性降低BD门槛，致力于成为AI企业出海的“合伙人”。

以高成本算力痛点为例，基于HIPAA、GDPR等国际认证的海外基础设施，腾讯云可为AI企业赋能弹性算力，通过邀请MNC专家远程登录，实时查看模型运行。不仅将保障跨境数据的安全性、算力稳定性，还将结合自有工程师、科学家团队，助力Biotech在算法、算力、架构等的协同优化。“依托大厂背书、上手操作的模式，Biotech可更快获取MNC信任，消除对方对于数据脱敏、跨境安全、合规监管等疑虑。”

关键策略三：科研先行构建话语权。腾讯AI for Life Sciences生命科学实验室与全球顶级科研机构合作，持续发表顶刊论文。张瑞瑶解释这一策略：“独立生命科学研究部门是不背业绩压力、对标全球前沿的重投入板块。通过科研先行，持续更新迭代，保持AI生命科学水平的国际领先性。其次，长期与国际领先科研机构、MNC global外部咨询专家等合作，在交流中推动理解、认知与品牌建设。”

当前的AI制药逻辑已经从卖货转向“操作系统”思维。因此，交易结构设计也在发生根本性变革。

关键策略四：里程碑模式加速利益对齐。相较过往MNC承担沉没成本、风险付费前置的手段，里程碑与奖励机制的模式在AI制药BD中逐步成熟。张莹透露，上半年晶泰与某MNC的一项合作中，已采用“能力订阅+风险共担+联合开发特权使用”的复合模式。本质上，新模式将部分付款与实际进展挂钩，设置“提前完成里程碑”的奖励机制。这种设计将AI提速的价值显性化，深度绑定双方利益。

关键策略五：交付物从报告升级为产品闭环。为消除AI黑箱疑虑，晶泰科技提出计算－实验－反馈闭环交付——MNC获得的不仅是静态数据报告，而是经自动化平台验证的物理样品和实验数据，交付物可直接进入下一阶段开发，价值密度显著提升，打造“看得见的确定性”。杜涛提到，在这一模式下，AI技术与产品已形成相伴相生的关系。Biotech需要提供持续的全周期支持，伴随产品共同进化，长期赋能。这种陪伴式协作模式是过去未曾出现的新形态，对于创业团队的技术整合、资源调配、持续响应等综合能力都提出了更高挑战。

随着BD热潮兴起，NewCo、Co-Co等模式百花齐放，将对创业团队管理能力、多线程运营等提出更高要求，但在短期内难成主流。许谦提到，穿透技术光环与商业方案的纷杂，直指核心价值，AI制药BD项目存在共性的四大评估维度：

一、技术与数据验证：模型能力与独特性，AI模型是单环节工具还是跨靶点平台？是否形成干湿实验闭环？训练数据是否独家、大规模、高质量、可迭代？

二、临床与商业前景：是否针对未满足的重大临床需求？靶点是否为经过验证的“明星靶点”或具有潜力的“难成药靶点”？能否通过AI解决传统方法无法突破的难题？

三、BD交易结构：首付款、里程碑、销售分成组合是否合理？是否包含股权合作？地域权益与共同开发条款是否清晰？

四、团队与执行能力：是否具备AI研发、药物发现、临床开发、商业化等的复合背景？创始人有无成功经验？战略聚焦自研管线还是平台服务？

当AI制药撕掉卖管线的标签，转而输出持续进化的能力，中国创新药正在书写新的出海叙事——从1.0时代精品作坊卖产品，到2.0时代授权底层能力、输出技术标准、构建创新生态。这场转型考验的不仅是技术深度，更是对全球医药规则的理解、对生态伙伴的全周期赋能。

身处资本寒冬与BD热潮的冰火两重天，那些能让合作方看见价值、让数据产生复利、让信任可溯源的企业，终将在全球医药版图中找到自己的坐标。

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