隨著GPT-4和Midjourney V5的發布，人們開始意識到，人工智能已經邁向了更高的層次。讓人吃驚的是，上千名科技行業的人士聯名簽署了公開信，呼吁暫停人工智能系統的訓練至少6個月。他們認為，AI已經快成精了，這種快速的進步有可能會帶來潛在的風險和威脅。

盡管如此，AI已經在許多領域展現出其強大的應用能力，例如聊天、繪圖、甚至制藥。然而，到目前為止，世界上還沒有一款完全由AI制造的藥物，但這并沒有影響到具有AI+制藥概念的CRO企業成都先導股價的炒作。

也許是因為成都先導的股東們知道他們的AI制藥的真實情況，所以股價一漲，他們就開始減持股份了。前十大股東中有8個人減持了18.95%的股份，總共套現了15億元。

雖然AI制藥并非天方夜譚，但仍然面臨著許多挑戰。人類可能接觸到的類藥物化學空間中，分子的數量估計在10的30次方到60次方之間。早在很久以前，就有人想用計算機來“算出”其中有用的分子結構。現有的DEL技術和AI技術在新藥發現方面仍然有很大的局限性。

成都先導號稱擁有DEL技術，即DNA編碼化合庫，能為藥物發現提供海量的化學結構，這是AI技術發揮作用的前提。世界上排名前20的藥企幾乎都布局了DEL技術，而國內的CRO企業也沒有放過這個機會。DEL技術的應用能力目前仍然非常有限，僅在前期分子篩選或設計環節發揮作用。

過去幾十年里，藥品研發成本一直在增長。2014年，美國塔夫茨藥物開發研究中心發布的一份報告稱，一款新藥從研發到上市平均需要耗費26億美元。2019年，IQVIA發布的報告顯示，全球新藥研發的成功率僅為11.4%。這使得許多企業都陷入了同質化競爭，而那些難以成藥的靶點研發回報

不過，現實是殘酷的。目前，AI制藥仍然處于初級階段，其應用還遠未達到理想狀態。AI技術雖然可以在前期的分子篩選和設計環節中發揮巨大作用，但是它無法確保由AI設計出來的分子能通過化學或生物工藝得以實現。而對于后續的臨床試驗，AI的預測能力還遠遠不足。

據統計，目前AI制藥僅能將研發效率從11%提高至14%，而且僅限于前期篩選和設計環節。在制藥行業的其他領域，AI技術的應用仍然十分有限。

此外，AI制藥所需的成本和投入也非常巨大。按照美國塔夫茨藥物開發研究中心的報告，一款新藥的研發和上市平均需要耗費26億美元。而現有的AI技術和DEL技術對于新藥發現的貢獻還十分有限，因此其商業前景依然不確定。

盡管如此，AI制藥依然是未來的一個方向。與此同時，中國的DEL技術在世界上也占有重要地位。成都先導、藥明康德、康龍化成等企業都在DEL領域有所布局。雖然目前這些企業主要用DEL技術進行前期的分子篩選和設計，但是隨著AI技術的進一步發展和成熟，其應用范圍也將逐漸擴大。

總的來說，AI制藥是一個充滿潛力和挑戰的領域。雖然現在的技術和應用還有很多限制，但是隨著技術的不斷進步和完善，相信未來AI制藥一定會成為制藥行業的重要力量。