哈佛教授 Gregory Verdine 谈 AI 制药：药企靠什么竞争
哈佛化学荣休教授、连续创业者 Gregory Verdine 在 DeepTech 访谈中表示，AI 目前最明确的价值是优化已有候选分子，而非从零设计全新小分子，后者受限于复杂结构的合成周期与水分子的物理计算难题。
推荐理由：连续创业者从分子设计、合成瓶颈与组织分工三层谈 AI 在药研中的实际边界，并以与晶泰的合作作为观察样本。
#小分子生成
DeepTech深科技精选AI 评分6060
LeapFun精选AI 评分5858 Bruce Booth 警告 AI 药物供给过剩，Biotech 将迎来消化不良
Atlas Venture 合伙人 Bruce Booth 在 LifeSciVC 发文《The Fruits of AI Drug Abundance: Indigestion In The Near Term》，判断 AI 长期能帮制药做出更好的药，但未来 3–5 年在分子设计层面更可能先制造一轮药物丰裕，把行业整体研发生产率推得更糟。
推荐理由：文章转述投资人 Bruce Booth 对 AI 药物丰裕的判断，并梳理评论区关于差异化与估值的分歧。
木可AI探索笔记精选AI 评分5858 17亿次实测 vs 一次造出10¹⁶个抗体：Terray与Jura Bio两种自产数据路线对比
文章对比Terray与Jura Bio两条自产数据路线：Terray用自研高通量硬件累计超过4200亿次测量、折算逾170亿个靶标-分子互作数据点，Jura Bio则用变分合成一次造出10¹⁶个抗体序列。作者认为两者分别拆解干湿循环的合成端与筛选端，Terray已签吉利德、BMS、Odyssey合作并预计2026年有内部药物进入临床试验，但数据规模本身不等于成药。
推荐理由：文章把Terray与Jura Bio两种自产数据路线放在干湿循环两端对照，便于理解数据瓶颈的不同解法。
智药邦精选AI 评分5858 Iambic上市：投资者究竟买模型还是买药
智药邦以Iambic于2026年10月14日公布IPO定价（每股16美元、发行937.5万股、预计募资1.5亿美元）为切口，分析AI药企的平台价值应如何被检验。文章梳理其与武田、艾伯维的合作付款结构，以及口服HER2小分子抑制剂IAM1363在Ⅰ/Ⅰb期试验中53名受试者19例部分缓解（约36%，含未确认缓解）的早期数据，认为近期应看具体药物与合作交付，长期才看技术能否反复产出新资产。
推荐理由：以Iambic上市为切口，拆解AI药企的平台价值如何经由候选药物、临床数据与合作付款被逐步检验。
已经到底了