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据行业权威消息，OpenAI资深研究员Miles Wang正筹备成立聚焦AI药物发现的初创企业，目前正与头部投资机构光速创投（Lightspeed）展开融资谈判，后者有意领投该轮融资，当前公司投前估值已达20亿美元。这是AI大模型技术向生物医疗场景落地的又一标志性事件，引发全球创投圈广泛关注。
2026年上半年，AI+生物医疗赛道的融资事件数同比增长42%，远超通用大模型赛道的17%增速，成为硬科技领域最受资本追捧的方向，而Miles Wang的创业项目，正是这波热潮中最受关注的标的之一。
传统小分子药物研发平均周期长达10年，单款药物研发成本超10亿美元，成功率仅不足10%。而AI技术的介入，有望将靶点筛选周期从平均2年压缩到3个月，分子合成成功率提升3倍以上。
截至2025年底，全球已有19款AI参与研发的药物进入临床试验阶段，商业化路径已经得到初步验证，也让AI药物研发成为继通用大模型之后，科技行业最具增长确定性的赛道。
作为OpenAI生物大模型方向的核心研发人员，Miles Wang曾主导GPT-4生物专项的微调工作，将大模型对蛋白质结构、小分子相互作用的预测准确率提升了37%，是业内少有的同时精通大模型底层技术和计算生物学的复合型专家。
据悉，其新团队已经吸纳了来自辉瑞、诺华等药企的资深临床研发人员，核心目标是搭建AI预测和湿实验验证的闭环体系，解决此前AI药物研发普遍存在的预测结果和实际实验偏差过大的痛点。
目前光速创投（Lightspeed）正与该初创团队进行深度谈判，有意领投其首轮融资，对应的20亿美元投前估值，已经超过了多数成立3年以上的AI医疗企业。
据接近交易的人士透露，除了光速创投之外，还有3家专注生物医药领域的头部CVC也在跟进本轮融资，预计整体融资规模将超过3亿美元，资金将主要用于湿实验平台搭建和核心模型迭代。
尽管AI药物研发的想象空间巨大，但行业仍面临多重现实挑战。首先是数据壁垒，高质量的脱敏临床实验数据获取成本极高，且不同机构之间的数据互通存在合规障碍。
其次是监管适配，目前全球主要药监机构尚未出台针对AI生成药物分子的专项审批规则，专利认定标准也仍在完善。最后是人才缺口，据行业统计，全球同时具备大模型研发能力和生物医学背景的交叉人才不足1万人，人才供需缺口超过10倍。
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