本文编译自 Bessemer 发布的《Roadmap: Reinventing life sciences with AI》。面对成本压力、研发周期延长及上市效率挑战，人工智能正从单点工具演变为贯穿药物研发、临床试验、商业化、监管及生产运营的基础能力。AI 不仅重塑企业内部工作流，更在重构以专业人才和外包服务为核心的生命科学服务产业。
01 从千亿美元外包市场到 AI 新增价值
制药企业长期将非核心业务外包，形成了超 1500 亿美元的全球生命科学外包市场，涵盖 CRO、监管事务及商业化服务等。AI 的介入并非简单重新分配这笔支出，而是有望释放超过 1000 亿美元的年度净价值。
这一价值主要源于三个维度：
- 成本下降：减少研发失败项目，降低临床与生产成本，精简销售及管理费用。
- 生产率提升：缩短业务周期，提高人均产出，使同等人力能推进更多项目。
- 增量收入：通过提高上市成功率、延长产品生命周期及优化定价策略提升商业回报。
AI 的价值覆盖全链路：在药物发现阶段辅助靶点识别与分子筛选；在临床阶段优化患者招募与试验方案；在生产环节预测工艺参数以减少浪费；在商业化阶段实现从人工分析到智能决策的转变。战略核心在于将 AI 打造为贯穿全流程的统一能力层，构建连续的智能化工作流。
02 AI 重构五大生命科学价值链
AI 对产业的影响正扩展至药物发现、临床试验、商业化、监管事务及生产运营五大关键领域。
药物发现：从实验驱动转向计算驱动
化学与生物学基础模型实现了靶点识别、分子生成及虚拟筛选，使研究人员能在湿实验前淘汰低价值候选物。价值重心正从依赖人时的传统 CRO 向模型驱动平台迁移，传统研发服务商面临巨大转型压力。
临床试验：流程自动化与效率跃升
AI 利用电子健康记录进行患者匹配，通过数据模拟优化方案，并借助大语言模型生成监管文件。未来竞争力将取决于能否利用 AI 团队以更低成本交付临床结果，而非单纯依靠人员规模。
商业化与市场准入：动态智能决策
服务模式正从项目制转向基于实时数据的动态决策。AI 可自动完成医患群体细分、销售区域优化及合规内容生成。能直接将 AI 嵌入执行流程的供应商将获得显著优势，长期战略咨询需求可能相应下降。
监管与医学事务：知识密集型工作的自动化
针对高度文档化的监管提交、药物警戒及医学写作，AI 可辅助病例分类、编码、异常识别及安全信号监测，大幅减少重复性人工投入。
生产运营：数据驱动的智能决策
通过分析原材料、工艺及批次数据，AI 助力企业从经验驱动转向实时数据驱动，精准预测产量影响并识别供应链瓶颈。
03 传统服务商面临的结构性挑战
目前仅约 5% 的制药企业实现了可衡量的 AI 价值。主要障碍并非模型能力不足，而是行业现有的数据基础设施、组织体系及供应商商业模式与 AI 不匹配。
制药数据高度分散于 EDC、MES、CRM 系统及各类文档中，且缺乏统一治理。更深层的问题在于传统商业模式：CRO 依赖人工工时，IT 服务商靠系统维护获利，咨询公司按小时收费。AI 恰恰会减少这些要素的需求，从而构成经济模型层面的结构性挑战。
这也为新进入者创造了机会。无历史包袱的 AI 原生企业可从设计之初就围绕自动化工作流构建产品，重新定义服务交付方式。
04 AI 原生企业的竞争：从“工具”走向“结果”
新兴的 AI 原生企业主要分为两种模式：AI 增强型服务企业与AI 原生 SaaS 企业。
AI 增强型服务企业在专业服务基础上集成自主 AI 平台，直接向药企交付完整结果，易于融入传统预算体系。AI 原生 SaaS 企业则聚焦高价值、边界明确的工作流（如患者匹配、可行性分析），具备规模化复制和低边际成本优势。
然而，纯 SaaS 模式在关键业务中面临局限，药企更倾向于对结果负责的合作伙伴。因此，两类模式正逐渐融合：服务企业趋向产品化，SaaS 企业强化服务与集成能力。未来的赢家将是兼具领域知识、AI 技术、交付能力及结果导向商业模式的综合型平台。
长期来看，优秀的 AI 原生企业需具备深厚领域知识与软件开发能力，覆盖完整价值链复杂工作流，并将合规治理内置于产品中。其目标不应局限于单点问题，而应切入数十亿乃至百亿美元级的市场规模。
总体而言，AI 正推动行业从“人力驱动的专业服务”迈向"AI 驱动的结果交付”。对于制药企业，关键在于建立统一的 AI 能力层；对于服务商，唯有承担业务结果、实现流程自动化并创造可量化价值，方能成为下一阶段的产业赢家。
