從巨頭入局與正向飛輪到成藥交易 安宏資產與合作的切入點
藥時事 Drugnews | 2026年11月3日
觀點 Insight
2026年9月23日，Anthropic 公開自有生命科學實驗室的早期成果：Claude 代理從大量基因資料中找出值得研究的生物系統，再交由科學家驗證。此前，OpenAI 已推出 Rosalind Workbench 研究預覽版，把生命科學模型、專門工具與實驗規劃放進同一個工作環境。大模型公司開始親自探索，如何把 AI 的推理能力接到真實科學。 [1‑2]
就在同一週，Iambic 於9月21日提交美國上市申請，並與 AbbVie 公布多年小分子研發合作。SEC 公開的合約列明，AbbVie 約定支付4,000萬美元前期款。兩則消息分別呈現研究工具的擴張，以及藥廠對外部創藥工作的採購。 [3‑5]
AI 製藥正在接近一個半導體式的轉折：上游能力快速擴張，讓新的限制浮現在下游。當研究假說與分子設計愈來愈充足，合成、實驗、資料判讀與成藥性優化，就更直接決定哪些成果能往前走。當這些設計進入有資金支持的研發計畫，能交付可靠資料、解決成藥問題並保有相關權益的團隊，就有機會取得新的合作。安宏的定位，也應放進這條產業分工與價值形成的變化來理解。
01 巨頭入局 研究選項開始增加得更快
Anthropic 的研究，讓搜尋規模與實驗決策之間的落差變得具體。據 Anthropic 公開說明，約950個 Claude 代理用了21小時搜尋及分析資料，辨認出後來稱為 ART 的酵素系統。在這項研究中，代理先從約3,500個候選系統篩到20個，寫成詳細報告，再交給科學家挑選。濕實驗仍由人類科學家執行，ART 的主要生物功能也仍在研究。 [1]
團隊可以同時打開更多研究方向，也能據此選擇值得投入試劑、儀器與人力的題目。實驗能回答什麼、結果是否足以支持下一步，會直接影響計算能力的實際價值。
OpenAI 的 Rosalind Workbench 則把原本分散的研究問題、工具與證據接在一起，公告展示結構分析、分子對接，以及候選蛋白結合測試的規劃與估價等情境。研究代理可整理工具輸出並提出下一步，科學家再決定如何驗證。專業團隊有機會以較小的組織，調用更多領域的計算能力。 [2]
前端研究能力的供給方式因此開始改變。更多團隊能探索過去成本太高、工具太分散的題目；這些題目若進一步取得研發預算，才可能擴大分子製備、可靠測試與開發判斷的付費需求。對專業供應商，值得觀察的是新增計畫與持續訂單，以及實驗交付能否改善下一輪決策。
示意圖呈現研究工具、實驗驗證與創藥合作的分工；各公司的投入與合作屬於不同計畫。 [1‑2,4‑5]
02 半導體時刻 正向飛輪如何開始轉動
半導體的相似之處，是瓶頸會隨上游進步而移動。AI 晶片需求擴張，讓高頻寬記憶體、先進封裝與相關設施的重要性提高；台積電在2025年第二季法說會仍強調增加 CoWoS 產能，以縮小供需缺口。強大的設計，需要配套能力才能變成可交付的產品。Freda Duan 在2026年10月提出 AI 製藥的「瓶頸交易」觀點，同樣把焦點放在設計增加後，合成、生產與測試可能承接的需求。 [6‑7]
製藥還多了一層要求：實驗結果必須能被解讀、比較與追溯，才有助於改善下一輪判斷。同一個分子沒有作用，可能來自合成品質、細胞通透性、體內暴露，也可能是靶點假說本身有問題。條件、對照與失敗原因分得愈清楚，並具備適當的資料使用權，陰性結果才有機會成為可再用的訓練或決策資料。
正向飛輪（Positive Flywheel）的起點，是讓模型與專家選出更值得驗證的方向，透過合成及生物實驗取得可比較的結果，再用於下一輪設計。當這個循環持續產生符合開發條件的候選物，研究合作與授權便有機會帶回資源，支持更多實驗、人才與產品開發。
Lilly與NVIDIA 為持續學習建立基礎設施
Lilly 與 NVIDIA 在2026年1月宣布，計畫於五年內共同投入最高10億美元，建立結合算力、人才與實驗的共同創新實驗室，目標是讓計算與濕實驗形成科學家參與決策的持續學習系統。同年2月，Lilly 另行建置、自有自營的 LillyPod 正式上線。這些投入分別推進合作實驗室與運算基礎設施，為「模型提出方向、實驗檢驗、結果再回到研究」提供實施條件。 [8,9]
Lilly 的 TuneLab 又將部分模型能力提供給外部生技公司，以聯邦學習參與模型改善，原始資料保留在各自環境。9月，Twist 加入提供抗體表徵服務，讓使用者能依指定流程取得實驗資料。算力、模型、測試與創藥團隊因此出現更清楚的接續關係，專業實驗服務也有機會從模型應用的增加取得需求。 [10‑11]
Genesis與Incyte 資料、合作擴增與付款開始連動
2026年5月，Incyte 擴大與 Genesis 的合作，將自有實驗資料用於 GEMS 分子模型訓練，並增加至少五個新靶點。雙方公告將擴大合作連到初期計畫的研究結果；Incyte 的第二季財報進一步確認，已支付8,000萬美元現金前期款，另投入4,000萬美元股權資金，合約也安排持續研究經費。 [12‑13]
這個案例讓飛輪的商業意義更容易看見：藥廠的實驗資料參與模型改善，研究進展促成更多靶點工作，新增合作又取得實際資金支持。買方持續擴大採用，比單看遠期里程碑上限，更能說明研發能力正在成為可交易的成果。
英矽智能與Lilly 從工具使用 走到候選藥物與開發權利
Lilly 與英矽智能（Insilico Medicine）的合作，則呈現價值如何沿著研發進度向前延伸。雙方由2023年的 Pharma.AI 軟體授權，進展至2025年的研究合作；2026年3月公告的新協議，涵蓋臨床前口服候選資產的全球獨家開發、製造與商業化權利，以及多個 Lilly 選定靶點的研發。約定前期款為1.15億美元，包含後續里程碑的潛在總額約27.5億美元，另有權利金。 [14‑15]
就公司整體研發而言，英矽智能2026年中期報告披露，累積提名33個臨床前候選物（PCC）；其中口服 GIPR 拮抗劑 ISM0676，從立項到 PCC 花費14個月，合成及測試少於200個分子。公司同年上半年的藥物發現與管線開發業務，已認列1.031億美元收入。這些資料讓候選物產出與商業收入得以分別衡量。PCC 的提名速度反映前端研發效率，候選物的臨床與產品價值則需要人體安全性及療效資料支持。 [16]
三案呈現不同層次：Lilly／NVIDIA 是設施建置與長期投入，Genesis／Incyte 已有合作擴增與實際付款，英矽智能／Lilly 則將候選資產及研發工作納入授權。這些進展支持飛輪的不同環節，各案的資料使用及回報依個別合約累積。
較小規模的研究也能檢驗這套邏輯。OpenAI 與 Ginkgo 公布的實驗，讓 GPT-5 依六輪、逾36,000種反應組成的結果安排下一輪測試，在特定 sfGFP 無細胞蛋白合成條件下，相較研究採用的既有最佳基準，將生產成本降低40%。這提供實驗回饋改善特定任務的直接例子；大型合作則是在擴大這類循環所需的資源與應用範圍。 [17]
Lilly／NVIDIA 的金額為五年投資計畫；Genesis 的現金前期款與股權投資已由 Incyte 財報確認支付；英矽智能／Lilly 為合約約定前期款。示意圖分別整理各案的研發投入與合作安排。 [8,12‑14]
03 Iambic 讓創藥能力的商業模式看得見
Iambic 於9月提交上市申請後，已在10月15日於 Nasdaq 開始交易，並於10月16日完成 IPO。上市申報讓其商業模式進入可檢視的財務與合約：公司同時發展自有候選藥物及外部藥廠合作，前者保留產品往後的開發權益，後者把特定研究能力、靶點工作與模型使用做成合約。外界可以同時評估它有哪些藥，以及這套能力還能支持哪些新計畫。 [18,39,40]
10月8日更新的 S-1/A 顯示，Iambic 於2026年上半年已認列1,275.3萬美元合作收入，去年同期為392.8萬美元，來自 Lundbeck、Revolution Medicines 與 Takeda 的合作。這是藥物上市前由研究及技術合作產生的收入，讓研發能力的商業價值先出現在財務報表。 [18]
Takeda 合作更能看出工具與交付成果如何並行：範圍包括 NeuralPLexer 模型，以及 AI 設計、自動化濕實驗的小分子探索。10月8日申報文件披露，Takeda 已支付2,700萬美元前期款；另有研究、技術及靶點相關款項，依成功條件支付的款項可超過17億美元。9月的 AbbVie 合作則約定4,000萬美元前期款，涵蓋免疫、神經科學與腫瘤小分子研究，以及後續授權選擇權。 [4‑5,18‑20]
合作能留下多少累積，也取決於合約。Iambic／Takeda 協議對特定模型、研究結果與 Takeda 資料的使用設有不同條件。可延續的研究經驗、依約可再使用的資料，以及保留的藥物權益，會影響下一個計畫能從多高的起點開始。Iambic 能不能從一次合作做成長期生意，要看它後面的交付。 [20]
04 大藥廠採購創藥能力 AI藥企也購買成藥技術
大型藥廠的自建投入，與外部創新採購可以並行。共同工具擴大研究範圍後，個別分子的開發涵蓋合成、生物驗證、組織暴露與可製造性等工作。交易的交付物與開發責任，能說明買方為哪些工作付費。
Iktos／Servier 在2026年1月公布的合作，把 AI 設計、機器人合成及優化交給 Iktos，再由 Servier 以自有生物測試評估，接續選定計畫的臨床前與臨床開發。這筆包含前期款、研究資金及里程碑的潛在合作總值可超過10億歐元，將設計、製備與藥廠驗證的分工直接寫進合作。 [21]
Relation／GSK 則把瓶頸放在疾病生物學資料。2026年7月擴大的合作，規劃利用自動化實驗，產生人類細胞受到基因或藥物擾動後的多體學資料，供模型訓練、驗證與改善，支持靶點研究。前期款與成功里程碑合計最高1.1億美元。可重複產生、與人類生物學相關的資料，本身已成為合作交付內容。 [22]
Earendil／藥明合聯（WuXi XDC）則呈現需求的另一端。2026年2月，AI 藥企 Earendil 取得特定多靶點的 WuXiTecan-2 載荷—連接子技術全球獨家授權，用於其 AI 平台發現的抗體及雙特異性抗體，並由藥明合聯提供化學、製造與品質管制（CMC）及製造支援。前期款加潛在里程碑最高約8.85億美元，收款方是藥明合聯。 [23]
這筆交易呈現與半導體相似的專業分工：AI 藥企將抗體設計，接上外部的載荷—連接子技術與 CMC 支援，以推進 ADC 開發。設計者與專業供應商依各自交付的技術、資產與權利參與交易，也讓讀者能沿著產品開發流程，辨認不同環節的付費需求。
表1 AI製藥各環節的代表合作與付款性質
合作案例 | 取得的能力或成果 | 款項範圍與代表意義 |
|---|---|---|
Lilly／NVIDIA | 算力、人才與實驗結合的共同創新實驗室；LillyPod 已上線。 | 五年內最高10億美元投資計畫。代表乾濕實驗接續所需的基礎設施投入。 [8‑9] |
英矽智能／Lilly | 臨床前口服資產全球獨家權利，及多靶點研發。 | 約定1.15億美元前期款；含里程碑的潛在總額約 27.5億美元。代表候選資產及創藥能力的交易。 [14] |
Genesis／Incyte | 自有實驗資料參與分子模型訓練，新增至少五個靶點。 | 已付 8,000萬美元現金前期款，另已付 4,000萬美元股權投資。代表合作擴增與資源回流。 [12‑13] |
Iambic／Takeda | 模型使用、AI 設計與自動化濕實驗的小分子探索。 | 已付2,700萬美元前期款；依成功條件支付的款項可超過 17億美元。工具與研發成果可分別合作。 [18‑20] |
Iktos／Servier | AI 設計、機器合成與優化，接上藥廠自有生物測試。 | 潛在總值 可超過10億歐元，含前期款、研究資金與里程碑。代表設計後的實驗交付。 [21] |
Relation／GSK | 人類細胞擾動資料，用於模型訓練與驗證。 | 前期款與成功里程碑合計 最高1.1億美元。代表高品質生物資料的付費需求。 [22] |
Earendil／ | Earendil 取得 ADC 載荷—連接子技術，並獲 CMC 與製造支援。 | 前期款與潛在里程碑 最高約8.85億美元；收款方為藥明合聯。代表 AI 藥企對專門成藥技術的採購。 [23] |
表中金額分別列示投資計畫、約定前期款、已付款及附條件里程碑，應依各案口徑解讀。共同訊號是：業者開始為可用資料、實驗交付、候選物與專門技術配置資金。這些交易提供商業採用的證據；後續人體安全性、療效及產品收入，仍須由開發與商業化成果支持。
四案金額各有不同範圍。Earendil 是技術採購方，藥明合聯為授權及支援方；最高約8.85億美元涵蓋技術授權的前期款及潛在里程碑。 [12‑14,21,23]
05 安宏的切入點 從蛋白降解延伸到臨床資產
AH-001 把蛋白降解設計推向產品開發
蛋白降解候選物的價值，取決於計算設計能否通過合成與藥理驗證，並兼顧細胞內作用及適當暴露。對合作方而言，這些工作累積的分子與資料，才構成可接續開發的資產。 [24,25]
外部合作也出現相同聚焦。2026年9月，Elix 與 Axcelead 宣布共同開發用於靶向蛋白降解的 AI 模型，結合分子結構、實驗資料與創藥專業，目標是讓驗證結果接回下一輪設計。安宏已發表的 AIMLinker 連接子生成及 PROTAC 設計研究，提供了計算方法的公開依據；方法能否持續轉成可開發候選物，則可由管線進展進一步檢驗。 [24,25,26]
AH-001 提供更接近產品的證據。安宏於 ISID 2023 公開的海報顯示，AH-001 在 LNCaP 細胞中的雄性素受體（AR）降解 DC50 為16.4 nM；外用給藥在 DHT 抑制毛髮再生的小鼠模型中，呈現逆轉抑制的結果，連續用藥第7、14、19天所測血中濃度均低於1 ng/mL。這組前臨床資料同時處理降解作用、外用效果與全身暴露。 [27]
對外用雄性禿藥物，分子需要抵達作用部位、產生足夠降解，並兼顧局部耐受性與全身暴露。安宏於2025年10月公告 AH-001 完成美國一期，公司報告在受試劑量與觀察期間內安全性及耐受性良好，未見藥物相關不良事件；臨床登錄也列為完成。後續患者療效、長期使用資料與用藥方案，將決定產品差異化；既有前臨床與一期紀錄，則提供合作方評估接續開發的起點。 [28,41]
AH-008 把台灣原創研究接到美國一期
安宏承接外部原創的能力，則可由 AH-008（DBPR168）觀察。這款由國衛院與成功大學研發的神經保護小分子，以預防化療引起的周邊神經病變（CIPN）為開發目標；原始臨床前研究聚焦減少化療相關神經發炎與免疫細胞浸潤。它的產品目標，是在神經損傷發生前介入；若後續人體研究支持預防效果，就有機會減少神經毒性造成的減量或療程中斷，讓支持性照護與抗癌療程的完成度連在一起。 [29‑31]
2024年12月完成技轉後，安宏接續推進製程、法規與臨床規劃，並於2026年6月公告 AH-008 取得美國 IND 許可。安宏又於7月23日公告，已完成美國一期首位健康受試者給藥。截至10月21日查核，ClinicalTrials.gov 仍顯示7月29日更新的收案中狀態，一期評估安全性、耐受性與藥物動力學，為後續癌症患者研究建立基礎。 [29,30,32,33,34,35]
安宏表示，AH-008 從臨床前推進到 IND 約花十二個月。 [35]
AH-001 與 AH-008 因而提供兩種互補紀錄：前者連結自主藥物設計、蛋白降解與外用產品開發；後者連結台灣原創技轉、神經保護小分子與美國臨床執行。兩案共同讓外界觀察安宏將分子推進臨床資產的能力；AI 與蛋白降解方法能否持續產出新分子，則可由相應的新管線與合作成果進一步檢驗。
AH-001 為外用 AR 蛋白降解候選藥，AH-008 為技轉的神經保護小分子。AH-008 約十二個月係公司披露的臨床前至 IND 期間；2026年7月公告首位健康受試者給藥，一期以安全性、耐受性及藥物動力學為評估重點。 [28‑30,35]
06 立足台灣 把開發能力累積成下一輪合作
安宏立足台灣的定位，可以從這兩條資產路徑自然展開。一端連接全球 AI 工具：公司於2023年加入 NVIDIA Inception，開始將BioNeMo 及自主開發AI 平台AIMCADD整合至藥物開發流程，並結合自身團隊藥物設計能力。另一端連接台灣的原創研究與轉譯資源：AH-008 展示了國衛院、成大與企業之間，將研究成果接到國際臨床開發的具體路徑。 [30,32,36]
從合作方的角度，這個位置的價值在於把靶點、模型設計或學研分子，推進成可接續開發的候選資產。全球 AI 工具與台灣原創研究，透過藥物化學、製程、法規及臨床執行形成連結；安宏已具備兩種不同來源資產的開發紀錄，後續能否反覆交付，將影響合作方採用這套能力的意願。
公司將 AIMCADD 描述為結合生成式 AI、科學家判斷與內部實驗回饋的平台。在運算端，算力支持與整合正協助安宏加速蛋白降解劑分子模擬與資料累積。 [37]這套流程若持續產生可開發分子，便能沿產品授權及指定靶點研究兩條路徑拓展合作；AH-008 的承接經驗，也增加了從外部原創尋找資產並推進開發的可能。 [38]
表2 安宏既有能力與後續合作路徑
合作路徑 | 可帶入的起點 | 後續價值與權益 |
|---|---|---|
產品授權／ | AH-001：公司公告完成美國一期，登錄亦列完成。 | 以後續人體資料、製劑與製程資料支持產品定位；依區域、適應症及投入，約定開發責任、里程碑及產品收益。 |
指定靶點 | AIMLinker 方法、蛋白降解設計與候選物開發經驗。 [24‑25,28] | 針對靶點、組織暴露及給藥要求交付候選分子；約定新增智慧財產權、資料使用及既有技術可再利用範圍。 |
可延續的技術與經驗，有機會改善後續探索；依約可再使用的資料，能支持更好的設計判斷；保留的產品權益，則讓公司參與往後的開發價值。合作收入、能力累積與藥物資產能否相互支持，將決定安宏自己的正向飛輪可以延伸多遠。
安宏的下一步，可分別看 AH-001 的後續患者資料、AH-008 的一期安全性與藥物動力學結果，以及是否出現有明確交付內容的研發合作。臨床資料將支撐資產的開發與授權條件，付費合作則能檢驗外部買方對研發能力的需求。這也是安宏參與 AI 製藥「半導體時刻」的具體路徑：讓全球工具與台灣原創研究，形成買方願意接續投入的資產與研究成果。
參考資料
[1] Claude discovers a novel enzyme system with CRISPR-like repeats
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[2] Meet Rosalind Workbench: Empowering every scientist to be their own research team
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[3] Iambic Therapeutics Form S-1
U.S. Securities and Exchange Commission 2026-09-21
[4] AbbVie and Iambic Announce Collaboration to Accelerate AI-driven Drug Discovery
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[5] Iambic–AbbVie Collaboration and Option to License Agreement, Exhibit 10.17, Section 7.1
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[6] AI Drug Discovery Is Becoming a Bottleneck Trade
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[7] TSMC 2Q25 Earnings Conference Transcript
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[9] Now Live The World’s Most Powerful AI Factory for Pharmaceutical Discovery and Development
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[10] Lilly TuneLab platform and frequently asked questions
Eli Lilly and Company 資料標示截至2026年9月 查閱2026-10-21
[11] Twist Bioscience Joins Lilly TuneLab to Advance Antibody Drug Discovery
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[12] Incyte and Genesis Expand Molecular AI Collaboration to Accelerate Drug Discovery
Incyte／Genesis Molecular AI 2026-05-20
[13] Incyte Form 10-Q, Quarter Ended June 30, 2026 — Genesis Molecular AI Collaboration
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[14] Insilico Medicine Announces a Global Pipeline Licensing and AI Drug Discovery Collaboration with Lilly
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[15] Insilico and Lilly Enter a Research & Licensing Collaboration to Advance AI-Driven Drug Discovery
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[17] GPT-5 lowers the cost of cell-free protein synthesis
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[18] Iambic Therapeutics Form S-1/A
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[19] Iambic Announces Collaboration with Takeda to Advance AI-Driven Design of Small Molecules
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[20] Iambic–Takeda Research Collaboration and License Agreement, Exhibit 10.12
U.S. Securities and Exchange Commission 生效2026-02-03；申報2026-09-21
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[22] Relation Announces Expanded Collaboration with GSK
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[23] WuXi XDC Enters Strategic Collaboration with Earendil Labs on WuXiTecan-2 Payload-Linker Technology Platform
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[36] AnHorn Medicines to Present AI-Driven Drug Discovery in Protein Degradation at NVIDIA AI Summit in Taiwan
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[38] Our Technology AIMCADD and Targeted Protein Degradation
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[39] Investor FAQs — Iambic IPO and Nasdaq Trading
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[40] Iambic Therapeutics Form 8-K — Completion of Initial Public Offering
U.S. Securities and Exchange Commission 2026-10-16
[41] NCT06927960 — Evaluation of the Safety, Tolerability and Pharmacokinetics of AH-001 Following Topical Single and Multiple Ascending Dose Administration
ClinicalTrials.gov／AnHorn Medicines 登錄最後更新2025-12-19；查閱2026-10-21
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引用本文
若在簡報、報告或社群討論引用，建議附上 Drugnews 原文連結。
Drugnews 編輯部，〈AI製藥的半導體時刻〉，Drugnews｜藥時事，2026/11/06，https://drugnews.com.tw/articles/2026-11-06-anhorn-ai-drug-discovery-semiconductor-moment.html