大模型带来的能力跃升，让造药行业看到了真正的可能性：从前一个靶点必要反复试错数年，如今AI能够在数周内实现高通量筛� �；从前解读一篇文件必要数幼时，如今大模型能够实时提炼主题结论并横向串联 。算法在从底子上压缩从靶点发现到候选分子诞生的周期 。
这种能力变动，也在沉塑行业对AI的理解 。早期行业对AI造药的预期更多是一个"代替"逻辑：人们等待AI能绕过人的经验，直接输出可上临床的分子 。但随着实际深刻，行业逐步形成新的共识：最有力的蹊径，是让AI与造药"老法师"合作 。
在这条更求实的路上，清华AIR孵化的水木分子，是走得最早也最坚定的玩家之一 。自2023年起，水木分子相继开源BioMedGPT百亿参数模型、颁布对话式药物研发副手ChatDD，颁布OpenBioMed Skills把生物医药的研发流程封装成45项可执行技术 。再到最新的生物医药谍报工具水木知了APP——产品蹊径清澈指向一个指标：成为造药"老法师"真正离不开的智能副手 。
工具层之表，水木分子还在推动一项更沉的工程 。2025年，水木分子的第一条自研管线启动——针对自身免疫疾病的双特异性抗体，用AI同时阻断两条主题信号通路 �；贑hatDD- Discovery平台的推算设计已实现，多款候选分子进入湿尝试验证 。从ChatDD到双抗管线，水木分子的产品矩阵里，起头有了“了局”而不只是“工具” 。
这背后，是AIR（清华大学智能产业钻研院）一贯的做事逻辑 。张亚勤院士（AIR首创院长）曾说过：“AIR的钻研课题，80%以上源自企业真实需要 。”而水木分子首席科学家聂再清教授，正是这种逻辑最忠诚的践行者 。
作为清华大学万国数据教授和AIR首席钻研员，聂再清教授还是“十四五”国度沉点研发打算BTIT融合项目新药研发大模型方向的课题掌管人，曾任微软亚洲钻研院首席钻研员，天猫精灵首席科学家，颁发论文50余篇，占有专利近30项 。
而就是这样一位在学界上名誉卓著的教授，在和我们长达两个幼时的对话中，没有提过自己的一篇论文、一项专利 。发言的内容始终萦绕：产业端的真实反馈、“老法师”的经验若何与AI融合、药企到底愿意为哪种服务买单……这些产业端的真问题上 。
“AI造药，不是AI代替人类造药，是AI与“药延装老法师””合作造药”聂再清教授暗示，“药物研发从TMDD（手工造药）发展到AIDD（AI辅助造药），而此刻和未来是ChatDD——人机互动、辅助造药的时期 。”
“昨天有个投资人用户专门联系CA88，说他们全公司都要求用上了水木知了APP 。性命科学领域的投资人都出格喜欢水木知了，说是他们做行研的神器 。”当得到用户的直接反馈时，聂教授会兴奋地向我们展示 。
第三代是AIDD（AI辅助造药），用AI幼模型辅助“老法师”们造药 。这个阶段的最大问题就是：“老法师”们的经验和AI模型无法融合，“老法师”无法理解AI推导出来的分子为什么好，也没法用天然说话领导该怎么改；
第四代就是ChatDD 。最大的区别是：“老法师”们把经验造成天然说话的Prompt，大模型基于此去触发对应能力，做高通量阅读和推算 。这样双方的强项都阐扬出来了，大模型的高通量推算、阅读和最新算法预测，加上“老法师”的经验直觉，形成不休迭代的关环 。
未来注定是ChatDD的时期，5年内就齐全靠AI造药还不太可能，但AI和智能体的分量会越来越多、越来越沉，“老法师”们会越来越离不开它们，这是一个必然的趋向 。
聂再清： 造药是一个极度复杂的问题 。迄今为止，生物学还有好多运行机造没有被数字化和解读出来 。大模型能推算抗体的亲和力和结构，但进入人体之后，会跟哪些机理产生矛盾、导致什么问题，这些目前还都无法推算 。而“老法师”们的经验和直觉在这个时辰能提供很大援手 。
创投家：在表部看起来，水木分子的产品矩阵能够说极度复杂，从底层生物医药大模型BioMedGPT，到对话式研发副手ChatDD，到生物医药研发Agent平台OpenBioMed Skills，再到最新颁布的水木知了APP 。咱们产品开发蹊径背后的考量是什么 ？
聂再清： BioMedGPT其实是底层的生物医药大模型，性质上是一项技术而非产品；而随着基础模型能力的提升，结合拿到的产业反馈，我们才把算法研发的一些成就封装成尺度化的产品颁布 。
行业每天都有好多新进展和新成就，但内容极度专业，看懂的门槛很高 。行衣凤好多通常人也必要这些信息，并且必要通俗化的解读，这就让我们看到了一个“谍报决策副手”的机遇 。为生物医药研发人员提供海量数据、精准检索、趋向洞察、智能推荐生物医药谍报与行研服务 。
APP具佑装谍报”与“对话”两大� ？椋骸暗ā蹦 ？橥ü院Ａ可镆揭┯泄匦畔⒌募焖�，为用户筛选和推荐经过精准检索的最新科研与行业资讯；“对话”� ？樵蛲ü烊凰祷岸曰胺绞�，基于生物医药智能体知识图谱，深度为用户答疑解惑 。
例如最近，水木知了就全新上线全球医学顶会 AI 解读专题 。2026 年 6 月 2 日刚刚闭幕、被誉为全球肿瘤新药研发风向标的2026 ASCO 年会，其全量会议提要已同步上线平台 。用户能够第一功夫纵览大会精华，关注同业评论，关注新颁布钻研了局的站位，蕴含关于Revolution Medicines 现场颁布的胰腺癌 RAS 靶向疗法的解读 。
同时，水木知了的服务不仅覆盖生物医药，还延长至合成生物及 AI for Science、医疗器械、以及大健康 五大前沿领域，致力于打造一个“个性化智能谍报枢纽” 。
创投家： 所以水木知了APP是一个针对生物医药圈幼白提升认知的工具 ？专业的钻研员和圈内主题专家也是水木知了的指标受多吗 ？
聂再清： 水木知了不仅针对行业幼白，也能够服务行业专家 。专家的使用场景有如下几个：第一，能够用来颁布和推广自己的钻研成就；第二，生物医药行业很宽，好多专家都是“T”字形人才，纵向很深，但在横向上也是幼白，能够通过水木知了来成立最新的基础认知 。
未来我们还但愿专家可能在水木知了APP上利用我们提供的工具来实现其他人颁布的征询工作，最终将整个生物医药行业的谍报和信息生态都能落在水木知了上 。
药企里对于AI的需要分几种场景：决策洞察、分子设计和开发、临床 。分歧的场景对能力的需要不一样 。决策和临床对文本和多模态能力需要多一些，分子设计对我们蛋白质有关的模型需要多一些 。
目前我们接管到的需要里，决策和临床部门的量更大 。好比服务复星医药，我们重要就是助他们做更好的决策，类似管线要不要上、要不要推动的决策 。而服务博奥晶方，我们更多是援手做疾病机造的理解，什么通路导致了什么疾病 。分子设计上，我们也合作了一家胶原蛋白公司和一家MNC药物研发公司 。
聂再清： 第一曲线还是工具类产品，收入占比也最高 。第二部门是了局付费——就是我们直接产出分子、药品或者汇报等 。这部门收入刚刚起头，但设想空间极度大 。
创投家： 在水木分子的好多技术颁布中都提到了一个词——“学术平权”，让通常钻研员在钻研步骤、钻研工具上追平顶级专家的水准 。这件事对整个科研系统和专家系统会产生什么影响 ？未来通常钻研员是否也有机遇能够直接攻克最顶尖的科研难题 ？
聂再清： 的确具备了可能性 。“水木知了”重要是实现认知层面的平权——让好多知识各人都看得懂、学得会，慢慢造成专家 。而OpenBioMed是实现算法能力层面的平权——让不懂推算机的钻研员也能用上最前沿的算法和最好的论文，把AI人员才有的算力和工具能力补全了 。
一个通常人，有了AI之后是不是也能做出很好的分子 ？可能性是存在的 。随着大模型能力越来越强，通常人也能够通过大模型的建议去做事，际遇一个分子的成功概率就大增了 。
聂再清： CA88AI技术定位是做最好的药物研发“副手”，最终交付的产品是工具、分子还是药品，只是贸易上的决策分歧，主题都是副手的能力必须很强, RAAS- Result as a Service 。
而副手有三种使用方式：一种是作为工具交给药企的人去使用；另一种是我们自己的专家团队能够接甲方的定向研发诉求，用CA88副手进行研发，并将分子作为交付了局交给甲方；还有一种就是CA88专家团队自己寻找的一些自研管线研发方向，做到某一个水平再卖给甲方，或者有机遇的话，能够自己做上市 。
聂再清：前期重要在打磨副手，资源分配在副手上较多 。此刻副手已经有一些贸易化收入，以来能够实现盈亏平衡 。管线前期投入是由同时在研的管线数量来节造的，再有一两年年后就会起头有BD收入 。
聂再清：自研管线立项后顺利的话通常两年后就能够有BD收入，我们可凭据资源的富足水平来决定是否在早期就BD出去一部门权利 。
聂再清： 医药企业之间最终在靶点层面才存在竞争 。只有避开合作客户选择的靶点，我们就能够自由研发药物，合作同伴也不会有定见 。
水木分子选择从自免领域的适应症动手成立了第一条自研管线 。这次选择的是一类由复杂多信号通路网络调控的自身免疫性疾病，现有疗法仅仅针对单一靶点，疗效有限 。
基于 ChatDD-Insight 对致病机造的系统分析，我们决定用人为智能设计双特异性抗体，同时阻断两条主题信号通路 。目前，基于ChatDD-Discovery平台的推算设计已经实现，已产出多款机能优异的候选分子， 初步湿尝试了局极度好，接下来会持续进行更多湿尝试和临床前的验证 。
我们在2023年成立水木分子的时辰就判断，若是要全力投入算力去做通用大模型，已经是一片红海了 。不如在一个相对垂直的赛路进入，会有更充足的资源去支持 。
另表，若是要做垂直领域，到底哪个行业最好 ？我们判断的尺度是：最好的行业，其数据自身肯定要具备和天然说话不一样的“语法” 。若是用天然说话就能解决，那这个领域迟早会被通用大模型覆盖掉 。
从这个尺度来看，生物医药是一个出格好的领域 。这个赛路最沉要的一种说话接装蛋白质说话” 。大部门药物职能都是由分歧的蛋白质结构支持的，而蛋白质说话的语法直接决定了其职能结构法规，这是一种极度有潜力的数据领域 。
固然蛋白质说话目前看上去没有天然说话系统那么重大，但它是所有的基础 。并且蛋白质说话在植物、动物、人身上都存在，是真正通用的说话，未来产生的功效可能比天然说话还要大 。
在微软亚洲钻研院的时辰，我提出过一个概想叫"Deployment-Driven Research"（部署驱动的科研） 。秉承这一理想，我们组做了学术搜索、人立方这些系统，都是真正部署到用户端、与用户打交路的系统 。
在清华AIR，我也但愿技术可能通过某种产品或服务真正赋能行业，产生真实的反馈 。在水木分子里也一样，最沉要的事件就是关注产业和用户的反馈 。
聂再清： 应该还必要3到5年 。标志就是，干尝试了局和湿尝试了局的有关性越来越高，高到让“老法师”们都感触无法忽视干尝试的了局 。让“老法师”们日常的所有工作都离不开AI，都想听听AI的建议，ChatGPT时刻就到来了 。
聂再清： 我们但愿水木分子做推出行业内各人都离不开的药物研发副手；同时，通过“药研管线+AI大模型”的双驱动模式，去沉塑新药研发的底层范式，让从前高不成攀的药物研发变得更高效、更普惠，从底子上加快人类攻克沉大疾病的过程 。
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