互聯網大佬跨界製藥，最難的不是技術，而是如何讓資本市場相信：這一次，他不是來「賣藥」的。

2026年春天，58歲的李彥宏在港交所門口刷了個「雙份體驗卡」。

3月16日，由他親自出任董事長的AI製藥公司——百圖生科（BioMap），被曝已祕密向港交所遞交上市申請，募資數億美元，保薦人名單堪稱豪華：中金、摩根士丹利、瑞銀。這距離百度旗下AI芯片公司崑崙芯祕密遞表，才啱啱過去不到三個月。

一個是算力底座的「芯」，一個是解碼生命的「圖」；一個是百度分拆的控股子公司，一個是李彥宏個人出資孵化的「情懷項目」。58歲的李彥宏，正在用一種極其罕見的密度，把手中的AI棋子推向資本市場。

01

百度的AI底色：從「早期探索」到「後程發力」

要理解李彥宏為什麼要做AI製藥，得先看懂百度今天的處境。

2025年，百度交出了一份不錯的成績單：全年AI業務營收達400億元，佔總營收比重顯著提升，AI雲、蘿蔔快跑自動駕駛、AI原生營銷等業務均取得進展。李彥宏多年前那句「互聯網只是前菜，人工智能纔是主菜」，似乎正在應驗。

但表面的光鮮下，百度依然面臨着「起大早趕晚集」的質疑。移動互聯網時代錯失的關鍵機會，讓這家曾經與阿里、騰訊齊名的巨頭，如今在市值上已被遠遠甩開。李彥宏對此並不迴避：「當這件事的成敗幾乎完全取決於它技術的先進性的時候，我們的成功概率就會大不少。」

這段話透露出百度的戰略選擇——聚焦需要長期投入、技術壁壘高、難以被複制的AI領域，不再盲目追趕潮流。

AI製藥，恰好符合這個標準。這是一個需要算力、算法、生物數據三重積累的賽道，門檻極高，周期極長，恰恰是百度可以發揮技術優勢的戰場。

與此同時，百度在醫療賽道也開啓了雙線佈局。除了百圖生科這條「體外曲線」，百度健康內部也在孵化一款面向醫生的AI智能助手「DoctorClaw」，定位為醫生助理，幫醫生整理資料、盯進度、設提醒，試圖讓AI從「被動問答」走向「主動執行」。這條「體內業務線」走的是工具路線，與百圖生科的平台敘事形成互補。

02

為什麼要做AI醫療？一個30年的執念

李彥宏對生命科學的興趣，遠比大多數人想象的要早。

上世紀90年代，在美國讀書的李彥宏曾拿到過跨國藥企默克的offer。那家百年藥企是全球製藥業的燈塔，但他最終拒絕了。「當時鮮有人相信計算機能影響生命科學。」他後來說。

三十年後，他終於用自己的方式，站在了生命科學的大門前。

2020年，李彥宏以牽頭發起人的身份，與前百度風投CEO劉維共同創立了百圖生科，親自出任董事長。這家公司的定位很清晰：做生命科學AI基礎模型，用大模型解碼基因組、蛋白質、細胞等生物系統的底層規律。核心產品xTrimo V4參數規模高達2680億，覆蓋蛋白質、DNA、RNA等七大生命科學模態。

但情懷歸情懷，商業歸商業。百圖生科成立至今，最拿得出手的外部背書，是2023年與賽諾菲簽下的超10億美元潛在價值合作大單，獲得1000萬美元預付款。公司宣稱已服務全球超800家機構用戶和30餘家頭部企業客戶，潛在訂單總額達20億美元。

公開信息顯示，百圖生科孖展兩輪，總額超過2億美元。

2021年7月，公司完成上億美元A輪孖展，由GGV紀源資本領投，百度、君聯資本、藍馳創投、真知資本、襄禾資本跟投，公司創始人李彥宏繼續追加投資。

2024年6月，被稱為「港版淡馬錫」的香港投資管理有限公司（下文簡稱「港投」），宣佈領投百圖生科新一輪孖展。

03

AI製藥賽道加速突破，百圖生科卡位基礎設施新風口

AI製藥的價值正在得到初步驗證。招銀國際認為，AI製藥技術突破與中國創新藥出海BD的爆發形成雙重共振，預計行業基本面加速向好。

從研發效率看，傳統藥物研發需合成測試3000-5000個化合物、耗時40-50個月確定臨床前候選藥物，而AI技術可將測試分子數降至200個以內，研發周期縮短至12-18個月。更值得關注的是，AI正在臨床階段展現出實質性價值：AI能將藥物研發臨床I期成功率從傳統的40%-65%提升至80%-90%，臨床II期周期縮短至平均19.5個月，III期縮短至32.1個月。麥肯錫預測，無需太多人類干預的全自動化的AI智能體有望在未來五年內將臨床開發效率提升約35%至45%。

從產業規模看，全球AI製藥市場正加速擴張。Research And Markets測算顯示，2024年全球AI製藥市場規模約17.6億美元，預計2026年將增至29.9億美元，2021-2026年複合增速約30%。國內市場同樣火熱，2025年國內AI製藥領域累計孖展總額超67億元，按年大幅增長130.5%，英硅智能、晶泰科技、劑泰科技、深度智耀組成的「AI製藥四小龍」格局已然成型。

輝瑞CEO Albert Bourla在2026年JP摩根醫療健康大會上透露：「通過採用AI，僅去年一年我們就實現了56億美元的成本節約。」

百圖生科的故事，恰好卡在AI製藥從概念走向落地的關鍵節點。它選擇的"生命科學基礎模型平台"路線，正是行業從"單點工具"向"底層基礎設施"演進的必然方向。與Schrödinger、晶泰科技等先行者專注的軟件服務或CRO模式不同，百圖生科瞄準的是更底層的"大模型即服務"——當行業完成第一階段的商業驗證後，基礎模型的通用價值將迎來爆發。其xTrimo大模型2680億參數的規模優勢，正是為下一階段技術紅利儲備的彈藥。在

AI製藥從"賣水人"走向"定義者"的進程中，百圖生科選擇的，恰恰是最難但天花板最高的一條路。

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