近期,国内AI制药产业的技术路线分化趋势愈发明显。随着通用大模型落地普及、生物医药研发精度要求持续提升,行业逐渐呈现两种截然不同的研发范式:以规模化算力、海量数据、工程化体系为优势的资源堆叠模式,以及深耕生物机理、专攻垂直场景、轻量化定制的精研模式。

由清华大学主办、获得《Science/AAAS》专题报道的全球药物设计赛事,成为观察这一行业分化的重要窗口。本次赛事以药物分子设计为考核载体,集中检验当前国内AI制药技术的真实落地水平,吸引了全球千余支高校实验室、药企研发团队及科技企业参赛。

其中,字节跳动AI药物发现团队派出多支算法战队参赛,凭借成熟的通用模型体系与规模化算力储备,稳定拿下赛事亚军、第四名、第六名,充分体现了头部科技企业在AI制药领域的工程化优势与综合实力。

与此同时,一支高校背景的20岁左右的青年科创团队凭借差异化技术思路成为赛事亮点。AngelPro(安戈普罗)团队跳出行业通用模型堆叠的主流路径,专注底层算法重构与生物机理深度适配,在统一赛题标准下,拿下本次赛事全球冠军、季军席位。

业内复盘认为,本次赛事最大的价值并非名次高低,而是在公开、统一、国际标准的赛场中,实证了国内AI制药的两条技术路线:资源工业化路线与垂直精研创新路线。

通用大模型擅长广谱覆盖、产业落地、标准化产出;而垂直定制化模型,在高精准、高难度、源头创新类药物设计场景中,展现出独特优势。行业普遍认为,未来AI制药产业不会是单一模型通吃,而是两种模式长期互补、并行发展。

作为专注AI制药底层技术研发的新锐团队,安戈普罗的赛场突破,印证了国内青年科研力量在垂直创新领域的潜力,也为行业提供了“小团队深耕机理、单点极致突破”的新型研发样本。（主办方供图）