AI 新藥開始對帳：錢在臨床之後

01 從平台故事到對帳：先分清四種錢

讀 AI 新藥新聞，第一步是把金額拆開。頭條上的「數十億美元」通常是首付款、里程碑金、權利金與研究費的加總，真正已經進帳的，往往只有第一項，再加上少數已達成的里程碑。

首付款是簽約時就付的現金，不論後續成敗。里程碑金要等分子通過特定關卡才付，例如進入臨床、取得核准或銷售達標。權利金是上市後按銷售額抽成。三種錢到帳的時間不同，風險也由不同的一方承擔。

Relay 的帳最能說明這件事。2024 年 12 月授權時，Elevar 付 500 萬美元簽約金；之後移轉原料藥等物料再付 370 萬美元，另付里程碑金 1,000 萬美元，合計 1,870 萬美元。Relay 仍有資格再拿最多 4.85 億美元里程碑金，以及分級權利金。[S02；2026-08-06]

換算下來，已入帳約占可能總額 5.04 億美元的 3.7%（本文計算）。這個比例是在核准前一季的狀態；9 月核准是否觸發新的監管里程碑、金額多少，截至查核日本文未查到公開數字，列為未知。[S02；2026-08-06]

FDA 的核准公告沒有提到 AI 或計算設計。它審的是 REFOCUS 單臂試驗：116 名未用過 FGFR 抑制劑的患者，客觀反應率 46%，中位反應持續 11.8 個月。分子怎麼被找到，不是核准的依據。[S01；2026-09-23]

這也是本報告的出發點。過去幾年，AI 新藥的敘事集中在「平台能做什麼」；到了 2026 年，已經可以用財報、授權條款與 FDA 文件檢查「平台換到了什麼」。下面依序看付款方、收款方、臨床證據、算力、監管，最後回到台灣。

本文怎麼定義「AI 藥物」

本文採較寬的定義：以計算模型主導靶點發現或分子設計的案例都納入，但分開標示路線。物理模擬（Schrödinger）、模擬加實驗回饋（Relay）、生成式 AI（英矽智能）與細胞影像表型（Recursion），技術不同，證據不能互相借用。

這個區分有實際意義。今年拿到核准與優先審查的兩顆藥，都偏向物理模擬與結構計算的路線；生成式 AI 從靶點到分子一路自己找的案例，最遠還在三期起跑線。把它們全部叫作「AI 新藥」，會高估生成式 AI 目前的臨床成熟度。

02 誰在付錢：大藥廠買的是選擇權

本章結論：大藥廠對 AI 公司的付款結構，比較像買選擇權，而不是買資產。前段付小錢取得優先權，後段才依臨床結果付大錢。樣本中唯一的十億美元級首付款，出現在分子已有二期人體數據之後。

首付款占總額：多數不到 5%

Isomorphic Labs 在 2024 年 1 月同時與禮來、諾華簽約。禮來付 4,500 萬美元首付款，里程碑金最多 17 億美元，權利金最高可達低雙位數百分比；諾華付 3,750 萬美元，里程碑金最多 12 億美元。[S03；2024-01-07][S11；2024-01-07]

依此計算，兩筆首付款分別只占「首付款加里程碑金」的 2.6% 與 3.0%。諾華在 2025 年 2 月擴大合作，增加最多三個研究計畫；2026 年 1 月嬌生加入，但合作金額未揭露。[S12；2026-10-15][S13；2026-01-20]

英矽智能（Insilico Medicine）與禮來的關係則一路加碼。2023 年禮來先授權使用其軟體，2025 年 11 月升級為研究合作，英矽可得逾 1 億美元；2026 年 3 月再簽全球授權，首付款 1.15 億美元，潛在總值約 27.5 億美元。[S14；2025-11-10][S05；2026-08-26]

英矽 2026 年其他交易也呈現同樣形狀。與 SK 生物製藥的合作，首付款加近期里程碑最多 1,800 萬美元，潛在總值逾 25 億美元；與武田的合作約 6,000 萬美元近期款項，潛在總值約 6 億美元；與 Servier 的腫瘤合作，最高 8.88 億美元。[S05；2026-08-26]

累計入帳：Recursion 的例子

Recursion 是看「累計入帳」的好例子。與羅氏、基因泰克的合作至今收到 2.16 億美元首付款與里程碑金；合約涵蓋最多 40 個小分子計畫，每個計畫的里程碑金逾 3 億美元。與賽諾菲的合作累計收到 1.34 億美元，每個計畫潛在里程碑金 3.43 億美元。[S15；2026-08-05]

若把羅氏合約的上限直接相乘，理論值超過 120 億美元，已入帳不到 2%（本文推算，實際上限依各計畫條款而定）。這不代表合作失敗，而是說明藥廠把風險留在 AI 公司身上，直到靶點與分子被實驗驗證。[S15；2026-08-05]

2026 年第二季的一個節點說明了驗證怎麼發生：基因泰克行使第一個「已驗證靶點選擇權」，把一個過去未被研究的神經科學靶點推進到小分子早期發現。下一步是設計分子，離臨床還有好幾道關卡。[S15；2026-08-05]

藥廠先付的小錢，買的是時間與試錯次數

為什麼藥廠願意先付這筆小錢？AI 公司賣的核心商品，是更短的發現時間與更少的試錯。英矽稱其候選藥從靶點發現到臨床前候選化合物（PCC，準備進入正式毒理研究的分子）平均 12 至 18 個月，傳統方法平均約 4.5 年，至今累計 33 個 PCC。[S05；2026-08-26]

Recursion 也給出類似指標：PI3Kα H1047R 抑制劑 REC-7735 從第一個新苗頭化合物到開發候選物，花了 10 個月、合成 242 個化合物，已取得 IND 許可，預計 2026 下半年啟動一／二期試驗。[S15；2026-08-05]

禮來描述的瓶頸更直白：即使是高效率的團隊，濕實驗室每個靶點一年通常只能分析約 2,000 個分子構想；在乾實驗室，同樣時間可測試數十億個。這是 NVIDIA 轉述禮來團隊的說法。[S09；2026-02-26]

這些都是公司自述的效率指標，目前沒有獨立、同口徑的比較。但它們解釋了付款邏輯：發現段的速度可以先被看見，所以先付；分子能否治病要等人體數據，所以後付。

真正的大錢，出現在人體數據之後

對照組是武田。它在 2023 年 2 月完成收購 Nimbus 的 TYK2 抑制劑計畫，首付款約 40 億美元，另有兩筆各 10 億美元的銷售里程碑，分別在年銷售達 40 億與 50 億美元時支付。首付款約占總額的 67%，與前面的早期合作正好相反。[S04；2023-02-08]

差別在於時點：這顆分子當時已有乾癬二期 b 的正面結果。Schrödinger 自 2009 年 Nimbus 成立起就以物理計算平台參與合作，並因持股在 2023 年分得 1.472 億美元現金，是「賣工具的公司也分到資產價值」的例子。[S16；2023-02-14][S17；2026-02-25]

武田接手後的代號 TAK-279，就是今天的 zasocitinib。2026 年 9 月，FDA 受理其新藥查驗登記申請並給予優先審查，審查目標日在 2027 年第一季。大藥廠願意一次付出十億美元級現金的時點，是人體數據出來之後。[S04；2023-02-08][S06；2026-09-14]

推論：AI 公司若想拿到更高的首付款，最有效的方法不是更大的模型，而是把分子自己推進到有人體數據的階段。這也解釋了為何多數 AI 公司同時經營自有管線、願意承擔臨床成本，即使這會讓虧損擴大。

03 誰在收錢：四種收錢方式的損益

本章結論：同樣叫 AI 製藥，收錢方式至少有四種，損益差距很大。賣分子授權最快見到現金，但收入跟著簽約節奏起伏；自建臨床管線的收入最少、虧損最大；賣軟體最穩卻難單靠軟體獲利；賣實驗基礎設施的成長最快。

賣分子：英矽智能

英矽智能 2025 年 12 月 30 日在香港掛牌，發行價每股 24.05 港元，含超額配售後淨募資 23.5 億港元。2026 上半年營收 1.063 億美元，較去年同期 2,750 萬美元增加 287%；淨利 3,550 萬美元，去年同期淨損 1,920 萬美元。[S05；2026-08-26]

營收的 97% 來自「藥物發現與管線開發」，公司說明增長主要來自首付款；軟體收入只有 270 萬美元。公司也在中報提醒，這屬於專案制收入，未來收入沒有保證，也缺乏清楚的能見度。[S05；2026-08-26]

另一組數字值得放在旁邊：英矽稱 2021 年以來重大合作的合約總值約 110 億美元，2026 年迄今宣布的交易總值約 73 億美元。上半年認列的 1.06 億美元，與這些頭條總額是不同層級的數字，讀者不宜混用。[S05；2026-08-26]

它的交易也分三種權利安排：自行開發、共同開發並保留部分權利，以及純研究合作、不保留智慧財產權。英矽稱已與全球前 20 大藥廠中的 14 家合作。對讀者而言，同樣是「合作」，保留權利多寡決定了日後能分到多少權利金。[S05；2026-08-26]

平台加自有管線：Recursion

Recursion 選擇自己承擔臨床。2026 上半年總營收 1,410 萬美元，研發費用 1.775 億美元，淨損 2.485 億美元。6 月底現金 5.568 億美元，公司預估不增資可支撐到 2028 年初，並把全年現金營運支出指引降到 3.75 億美元以內。[S15；2026-08-05]

第二季營收從去年同期的 1,920 萬美元降到 770 萬美元，公司解釋是羅氏合作部分專案階段已在前期完成。合作收入會隨專案階段跳動，不能當成經常性營收外推。[S15；2026-08-05]

賣軟體加持股：Schrödinger

Schrödinger 最接近軟體公司。2025 全年營收 2.559 億美元，其中軟體 1.995 億美元、藥物發現 5,640 萬美元，全年淨損 1.033 億美元；2026 上半年營收 1.175 億美元，淨損 5,410 萬美元。[S17；2026-02-25][S18；2026-08-05]

它的額外收益常來自持股被收購。除了 Nimbus，2026 年第二季禮來完成收購 Ajax Therapeutics，Schrödinger 認列公允價值利得，並拿到 1,000 萬美元合作里程碑，單季淨利 600 萬美元。賣工具的公司，最後也靠分子的資產價值補貼。[S18；2026-08-05]

軟體本身仍在成長。第二季年度合約價值（ACV）2,960 萬美元、年增 27%，近四季合計 2.08 億美元；公司也推出代理式 AI「共同科學家」Bunsen 的早期版本。但軟體營收因轉向雲端訂閱而認列較慢，第二季反而年減 10%。[S18；2026-08-05]

賣實驗基礎設施：晶泰科技

第四種模式值得台灣讀者特別注意。香港上市的晶泰科技 2026 上半年營收人民幣 3.936 億元，低於去年同期的 5.171 億元，原因是去年認列了一筆 5,100 萬美元的授權首付款；淨損人民幣 2.249 億元。[S19；2026-08-19]

但它的「AI4S 智慧解決方案」收入成長 136.4%，達人民幣 1.935 億元，主要是機器人實驗室與相關服務。公司稱全球已部署逾 300 台自動化工站，並為禮來交付化合物管理系統。賣的是可產生數據的實驗設備與服務，而不是分子。[S19；2026-08-19]

仍在燒錢的平台：Isomorphic 與 Xaira

Isomorphic Labs 與 Xaira 則還在收錢之前：先用創投資本建平台。Isomorphic 在 2026 年 5 月完成 21 億美元 B 輪，由 Thrive Capital 領投，Alphabet、GV、Temasek、CapitalG 等參與；Xaira 在 2024 年 4 月以 10 億美元承諾資金成立。[S20；2026-05-12][S21；2024-04-23]

兩家的營收與交易入帳都未公開。Isomorphic 執行長 Demis Hassabis 原本說 2025 年底會有 AI 設計藥物進入臨床，2026 年 1 月改為 2026 年底。資本市場目前替它們定價的是平台期望，不是已入帳的授權收入。[S22；2026-01-20]

04 臨床證據：最遠走到哪裡，又在哪裡跌倒

本章結論：2026 年是第一個能說「計算設計分子拿到核准」的年份，但要分清是哪一種計算。生成式 AI 從靶點到分子都自己找的路線，最遠在中國三期起跑；早期臨床的失敗則提醒我們，人體生物學仍是最大的未知數。

已核准與審查中

lirafugratinib 是選擇性 FGFR2 抑制劑，獲准用於曾接受治療、帶 FGFR2 融合或重排的晚期膽管癌。它取得突破性療法與孤兒藥資格，並使用 FDA 的即時腫瘤審查（RTOR）試辦計畫，讓部分數據在正式申請前先送審。[S01；2026-09-23]

對 Relay 而言，這次核准的帳面意義有限，因為開發與商業化權利已在 Elevar 手上。核准為 Relay 的平台敘事提供了一項佐證；但它換成現金的方式，是授權條款裡的里程碑與權利金，而且要等 Elevar 賣得動。[S02；2026-08-06]

zasocitinib 的證據規模大得多。武田兩項三期試驗共近 3,000 名患者，共同主要終點與 44 項排序次要終點全部達標；以 3001 試驗為例，第 16 週 PASI 75（皮膚病灶改善 75%）達成率 76%，安慰劑 12%，對照藥 apremilast 37%。[S06；2026-09-14]

生成式 AI：rentosertib 進入三期

英矽智能的 rentosertib（原名 ISM001-055）是最常被引用的生成式 AI 案例，靶點 TNIK 與分子都由其平台找出。二期 a 試驗在中國 22 個中心納入 71 名特發性肺纖維化患者，治療 12 週，分成三個劑量組與安慰劑組。[S07；2026-07-07][S23；2025-06-03]

主要終點是安全性，各組不良事件比例相近。最高劑量每日 60 毫克組，用力肺活量（FVC，肺功能指標）平均增加 98.4 毫升，95% 信賴區間 10.9 至 185.9；安慰劑組減少 20.3 毫升，區間 −116.1 至 75.6。[S23；2025-06-03]

這是訊號，還不是定論。每組只有 17 至 18 人，兩組信賴區間重疊；最常見的停藥原因是肝毒性或腹瀉。2026 年 7 月啟動的三期在中國 47 個中心收 320 人、治療 52 週，主要終點改為 FVC 的年下降率。[S23；2025-06-03][S07；2026-07-07]

還有一個細節：英矽在中報說明，因研發策略調整，已把向 FDA 提交的口服 rentosertib 新藥臨床試驗申請設為非活躍狀態，但美國二期 b／三期的募資用途暫不變。換句話說，這顆藥目前的關鍵證據路徑在中國。[S05；2026-08-26]

抗體方面，Generate Biomedicines 的長效抗 TSLP 抗體 GB-0895 正在重度氣喘的樞紐三期收案。公司稱已有三個以計算工程設計的蛋白進入人體試驗，並在 2026 年 2 月以每股 16 美元於那斯達克募得 4 億美元。[S24；2026-02-26]

跌倒與延誤

失敗同樣是證據。Recursion 在 2025 年 5 月整併管線：腦海綿狀血管畸形的 REC-994 長期延伸數據與自然病程無法區分，NF2 的 REC-2282 在 60 毫克與合併劑量組未通過無效性門檻，兩者停止；困難梭狀桿菌的 REC-3964 改尋求對外授權。[S08；2025-05-05]

仍在推進的 REC-4881（MEK1/2 抑制劑）用於家族性腺瘤性息肉症。2025 年的初步數據是 6 名患者息肉負擔中位數減少 43%，但其中 1 人明顯增加。公司 2026 上半年已與 FDA 討論，預計下半年說明登記性試驗路徑。[S08；2025-05-05][S15；2026-08-05]

Isomorphic 的延期也屬於這一類。它把首個臨床試驗目標從 2025 年底延到 2026 年底；截至查核日，本文未查到其分子已在人體給藥的公開資訊。平台再強，進入臨床仍要走毒理、製程與申請的固定流程。[S22；2026-01-20]

成功率：一期高，二期未見優勢

波士頓顧問公司（BCG）研究團隊 2024 年在《Drug Discovery Today》分析 AI 原生生技公司的管線：AI 發現分子的一期成功率為 80%–90%，高於歷史產業平均；二期約 40%，與產業平均相當，但樣本有限。[S28；2024-04-30]

我們的解讀是：AI 目前最能證明的是「做出像藥的分子」，也就是吸收、毒性、選擇性這類可計算的性質。靶點是否真的改變疾病，仍要靠二期以後的人體數據回答，這正是付款被綁在後段的根本原因。

05 算力與平台：NVIDIA 與禮來在買什麼

本章結論：在 AI 新藥價值鏈上，算力是少數「先收錢」的環節，GPU 在交貨時就成為供應商營收，不必等分子成功。同時，大藥廠開始把自有數據包裝成平台，從單純的付款方，變成半個平台商。

2026 年 2 月，禮來在印第安納波利斯啟用 AI 工廠 LillyPod：一套 NVIDIA DGX SuperPOD，配置 1,016 顆 Blackwell Ultra GPU，AI 運算效能逾 9,000 petaflops，組裝只花四個月。NVIDIA 稱它是藥廠全資擁有並營運的 AI 工廠中最強的一座。[S09；2026-02-26]

更早在 1 月，兩家公司在摩根大通醫療健康大會宣布共同實驗室：五年內合計投入最多 10 億美元在人才、基礎設施與算力，地點在舊金山灣區，以 NVIDIA BioNeMo 為平台，並將導入下一代 Vera Rubin 架構。[S10；2026-01-12]

實驗室的第一個題目是「持續學習系統」：把禮來的自動化濕實驗室與計算乾實驗室串起來，讓實驗、數據生成與模型訓練全天候互相回饋。重點不在模型本身，而在大量、高品質、可回饋的實驗數據。[S10；2026-01-12]

禮來同時經營 TuneLab，向生技公司開放以自有數據訓練的藥物發現模型；NVIDIA 說這批數據的生成成本逾 10 億美元。TuneLab 以 NVIDIA FLARE 做聯邦學習，也就是模型到數據端訓練，生技公司可用模型而不必交出自己的數據。[S09；2026-02-26]

這讓大藥廠的角色出現變化：它仍是 AI 公司最大的付款方，也用數據與算力自建能力。推論上，這可能壓縮外部平台的議價空間；但目前沒有公開數據顯示禮來因此減少對外合作，它在 2026 年仍與英矽加碼簽約。[S05；2026-08-26]

AI 的用途也從分子延伸到臨床營運。Recursion 在第二季稱，其臨床策略代理人協助的收案策略，使收案速度達到歷史基準的 1.3 至 1.6 倍；藥物設計代理人把結構分析時間從 4 小時縮短到 30 分鐘。這些同樣是公司自述，尚待更多外部驗證。[S15；2026-08-05]

NVIDIA 也以股權進場。2023 年 7 月，它以私募方式投資 Recursion 5,000 萬美元，雙方合作開發生物與化學基礎模型。更上游是晶片製造：Blackwell 架構 GPU 採台積電客製的 4NP 製程。藥物研發每多用一份算力，最後都會回到這條供應鏈。[S29；2023-07-12][S30；2026-10-15]

雲端與科技平台公司還有另一個角色：出資人。Isomorphic 的 21 億美元 B 輪，除了 Thrive Capital 領投，Alphabet 與旗下的 GV、CapitalG 都在名單上。我們推論，對這些公司而言，投資 AI 新藥既是押注資產，也替自家的模型與算力找到最難的應用場景。[S20；2026-05-12]

未知的部分要說清楚：NVIDIA 沒有單獨揭露生技醫療營收，本文無法估算藥物研發占其資料中心收入的比例。能確認的只有個別訂單的規模，例如 LillyPod 的千顆級 GPU。[S09；2026-02-26]

06 監管：FDA 審的是數據，不是演算法

本章結論：監管機關目前不審「分子怎麼被找到」，只審它在實驗與人體中的數據。對 AI 公司真正有意義的監管變化，是動物試驗要求鬆動與 AI 工具的資格認定，它們可能縮短非臨床階段，也創造新的服務市場。

FDA 在 2025 年 1 月發布 AI 支援藥品與生物製品法規決策的指引草案，提出依風險評估模型可信度的七步驟架構，核心是先定義模型要回答的問題與使用情境。截至 2026 年 10 月 15 日，FDA 網站仍標示為草案。[S31；2025-01-06]

關鍵在適用範圍。草案明文不涵蓋「用於藥物發現」的 AI，也不涵蓋不影響病人安全、藥品品質或研究可靠性的行政效率用途。換言之，用 AI 設計分子不必另走一套審查；用 AI 產生要交給 FDA 的數據，才需要證明模型可信。[S31；2025-01-06]

這和多數人的直覺相反。很多人以為「AI 設計」會讓審查更快或更嚴，實際上 FDA 把發現段留給企業自行決定；它在意的是送審數據的來源與可靠性。AI 公司的優勢，只能透過更好的數據間接展現。

2026 年 1 月，FDA 與歐洲藥品管理局（EMA）共同提出 10 項良好 AI 實務原則，強調以人為本、依風險分級驗證、清楚定義使用情境與數據治理。報導指出，這些原則是雙方後續各自制定 AI 指引的基礎，屬原則性文件，不是逐項規定；歐盟端則以 EMA 2024 年發布的 AI 反思文件為基礎，持續擬定指引。[S32；2026-01-29]

動物試驗是另一條線。FDA 在 2025 年 4 月提出減少臨床前動物試驗的路線圖；2026 年 4 月的一年進度報告列出：2025 年 12 月的單株抗體指引減少或免除 6 個月非人靈長類試驗，同月首個 AI 藥物開發工具 AIM-NASH 取得資格認定。[S33；2026-04]

FDA 推動這件事的理由，寫在同一份報告裡：在動物身上看似安全的藥物，超過 90% 最後沒有取得 FDA 核准，主因是安全性或療效問題要到人體試驗才顯現。這是 FDA 的論點，也是新方法要被接受時必須回答的同一個問題。[S33；2026-04]

AIM-NASH 用來協助判讀代謝功能障礙相關脂肪性肝炎（MASH）臨床試驗的肝切片，不是分子設計工具。FDA 也在 2025 年 7 月把新方法資格認定的 ISTAND 試辦計畫轉為常設，2026 年初已有逾 16 件申請在審。[S33；2026-04]

同一份報告還提到兩件事：證據權重法可取代每個產品需用逾 1,000 隻動物的完整致癌性試驗；FDA 並在 2025 年 8 月與美國國家衛生研究院（NIH）簽署合作備忘錄，對齊研究與法規基礎建設。[S33；2026-04]

2026 年 9 月 21 日，FDA 發布直接最終規則，把法規中的「動物試驗」用語改為「非臨床試驗」，確認非動物方法在適當時可支持新藥臨床試驗申請，並公布 25 個新方法已出現在審查資料中的案例。[S34；2026-09-22]

推論：對 AI 公司，這比任何「AI 新藥快速通道」都實際。計算毒理、器官晶片與 AI 預測若能取代部分動物試驗，受益最大的是能產生可驗證數據、願意走資格認定流程的公司，而不是只有模型的公司。

07 台灣：科技集團在醫院端，生技公司在授權端

本章結論：從公開資訊看，台灣科技集團的醫療布局集中在醫院營運、照護機器人與算力；AI 新藥本身，主要由生技公司以授權或合作引進國際平台的分子來推進。兩條線目前很少交會，這是缺口，也是機會。

科技集團：醫院、照護與算力

鴻海在 2026 年 COMPUTEX 展出 Nurabot 護理機器人，稱每日可執行 75 至 80 項任務、降低約三成護理工作負荷；並與川崎重工、台中榮總、聰泰科技開發刷手機器人，另發表建構於 NVIDIA 平台的臨床智慧代理人系統 CoDoClaw。[S35；2026-06-02][S36；2026-06-05]

算力方面，鴻海旗下亞灣超算中心提供 GPU 雲端平台。仁寶則展示為智慧醫院設計的實體 AI 平台 POLYMEDX，採用 NVIDIA Omniverse 與 Isaac 等技術，正與中山醫大及其附設醫院進行概念驗證。[S35；2026-06-02][S36；2026-06-05]

廣達董事長林百里在 2025 年股東會直言，智慧醫療是集團「最大的挑戰」：台灣市場小，醫療需要認證與臨床試驗，要「十年磨一劍」才可能獲利。這段話點出科技業進醫療的共同難處：產品週期以年計，而且要過監管。[S37；2025-06-13]

華碩較早碰到新藥研發。據 2022 年 4 月報導，華碩與國家衛生研究院、NVIDIA 結盟，為國衛院打造生醫專用 AI 超級電腦，用途包括疫苗開發與新藥探索。這是基礎設施角色，本文未查到華碩擁有自有新藥管線。[S38；2022-04-01]

醫療端的算力需求也在累積。NVIDIA 在 2024 年 6 月表示，國衛院與長庚紀念醫院採用其加速運算，用途從醫學影像、病患照護、臨床流程到藥物發現研究。這類醫院與研究機構，是本地算力服務最直接的客戶。[S39；2024-06-02]

台積電位在更上游，NVIDIA 的 Blackwell GPU 由它製造。本文未查到台積電直接投資 AI 新藥公司或研發計畫的公開資訊，因此只把它列為間接受益者，不推論其醫療策略。[S30；2026-10-15]

生技公司：引進平台、授權分子

工商時報 2026 年 8 月整理，國內已有十餘家生醫公司投入 AI 新藥，大致分三類：引進國際 AI 平台（太景-KY、智擎、保瑞），自建 AI 平台（華安子公司源華智醫、安宏生醫、萊斯特生醫），以及提供 AI 藥物設計服務（分子智藥）。[S40；2026-08-03]

太景-KY 是最完整的授權案例。2025 年 12 月，它取得英矽智能 PHD 抑制劑 ISM4808 在大中華區（含台灣）的開發、商業化與再授權權利，交易總規模為數千萬美元級；適應症為慢性腎病貧血。[S41；2025-12-12]

太景董事長表示，團隊在引進後三個月內，完成從法規準備到一期首位受試者給藥。這個案例的意義在分工：英矽負責以生成式化學引擎設計分子，太景負責區域臨床與商業化，雙方各收各的錢。[S26；2026-03-05]

智擎採「虛擬藥廠」模式，已有商業化產品安能得（ONIVYDE）。它與晶泰科技合作的 PEP08 是 MTA 協同型 PRMT5 抑制劑，鎖定 MTAP 缺失腫瘤；2025 年 6 月獲准進入臨床，正在澳洲與台灣進行實體腫瘤一期試驗。[S27；2026-05-04]

雙方在 2026 年 5 月再啟動第二個「合成致死」靶點的 AI 藥物發現專案。晶泰稱 PEP08 是以量子物理模型、AI 演算法與機器人實驗平台，從百萬級分子庫中篩選設計而來；這是公司說法，療效仍待一期之後的數據。[S27；2026-05-04]

保瑞在 2026 年 7 月與英矽智能宣布戰略聯盟，結合 AI 藥物發現與保瑞的製劑、化學製造管制（CMC）、法規與商業化製造能力；若全面實施，潛在總值可望逾 25 億美元。但具體內容仍待協商並簽署細則，現階段是框架，不是確定合約。[S42；2026-07-15]

保瑞董事長盛保熙點名的合作範圍，包括開發規劃、流程優化、藥學開發、生產準備與品質體系，也就是把 AI 與自動化用在「做出藥」的環節，而不只是「找到藥」。這與本報告對台灣切入點的判斷方向一致。[S42；2026-07-15]

自有管線方面，思捷優達-KY 以 AI 新藥公司定位，多重系統退化症藥物 YA-101 在 2026 年 7 月完成美、日、台等地 90 名受試者的二期收案，預計 2027 年第一季取得初步數據，並正尋求海外授權夥伴。[S25；2026-07-28]

還有一個未被充分討論的變數：上述授權與合作的 AI 平台方，英矽智能與晶泰科技的相關新聞稿分別自上海與深圳發布，兩家都在中國大陸設有研發據點。跨境數據、供應鏈與各國法規對這類合作的影響，需要個案評估，本文未展開。[S41；2025-12-12][S27；2026-05-04]

把兩條線放在一起看：科技集團擅長的是硬體、算力與醫院場域，生技公司擁有的是分子與臨床經驗。中間的「實驗數據生產」與「製造交付」，目前公開資訊中幾乎沒有台灣科技集團的身影，這正是下一章要談的切入點。

08 哪一段有錢：給台灣科技業的價值鏈地圖

本章結論：把價值鏈拆成數據、模型、算力、實驗、臨床、商業化六段，各段的錢到帳時間差很多。算力最早收錢，有人體數據的資產最晚但最大；台灣科技業最有條件切入的，是連接兩者的實驗數據與製造交付。

下表前四欄是本文的分析框架，屬推論；最後一欄是文中已查證的數字，用來標示每一段的規模感，不是市場規模估算。

三個切入點（推論）

第一，實驗自動化與數據工廠。禮來與 NVIDIA 共同實驗室的核心，是 24 小時運轉的自動化濕實驗；台灣電子業在機器人、精密設備與伺服器整合已有基礎，鴻海、仁寶也已在醫院場域做機器人。替 AI 新藥公司或委託研究機構建「能產生訓練數據的實驗線」，是距離最近的一步。[S10；2026-01-12][S36；2026-06-05]

晶泰的財報提供了現成對照：它的機器人實驗室與服務收入上半年成長 136%，每月產出逾 5 萬筆反應產率數據，累計逾 50 萬筆真實實驗紀錄，其中約八成是公開文獻少見的失敗樣本。失敗數據正是模型最缺、也最難從論文取得的部分。[S19；2026-08-19]

第二，算力服務在地化。TuneLab 採聯邦學習，說明數據不出門的需求真實存在。亞灣超算這類 GPU 雲，若能為醫院與生技公司提供私有部署或聯邦訓練，賺的是先收錢的服務費，而不是賭分子成功。[S09；2026-02-26][S35；2026-06-02]

第三，製造與交付。保瑞與英矽的框架把 AI 發現接到 CMC 與委託開發製造（CDMO），提醒我們：AI 設計的分子最後仍要被穩定地做出來、通過查廠。電子業的品質系統與供應鏈管理，在這一段有可延伸的經驗。[S42；2026-07-15]

要避開的是再做一個通用分子生成模型。對手是剛募得 21 億美元的 Isomorphic，以及擁有逾 10 億美元自有數據的禮來；沒有獨家數據的新模型，很難在價格上勝出。[S20；2026-05-12][S09；2026-02-26]

若科技集團想直接持有資產，較可行的是像太景、智擎那樣，以區域權利或共同開發取得臨床階段分子，而不是從零自建發現平台。但這需要臨床開發與法規能力，正是林百里所說「認證與臨床試驗」的門檻。[S26；2026-03-05][S37；2025-06-13]

三種進場方式的回收節奏（推論）

三種切入點的回收節奏不同。賣設備與實驗服務，按交付驗收收款，週期以季計；算力服務按使用量收費，週期以月計；持有分子權利，要等臨床里程碑，週期以年計，且可能歸零。科技集團熟悉前兩種，第三種需要另一套風險預算。

評估時可以用三個問題自我檢查：客戶是否願意為這份數據或服務先付錢？產出能否被監管機關或藥廠的品質系統接受？若分子失敗，這筆投資是否仍留下可重複使用的設備、數據或客戶關係？三題都答「是」，才算進入「先收錢」的位置。

09 下一個要盯的數字

本章結論：接下來半年有幾個可以驗證的節點，它們會決定 AI 新藥從「選擇權」變成「資產」的速度。我們建議讀者盯日期與入帳，而不是新簽約的潛在總額。

• 2026 年 11 月 2 日：Recursion 在 CGA-IGC 年會報告 REC-4881 更新數據；下半年另有登記性試驗路徑說明。[S15；2026-08-05]
• 2026 年底：Isomorphic 首個臨床試驗是否如期啟動。[S22；2026-01-20]
• 2027 年第一季：zasocitinib 的 FDA 審查目標日。[S06；2026-09-14]
• 2027 年第一季：思捷優達 YA-101 二期初步數據。[S25；2026-07-28]
• rentosertib 三期收案進度，目標 320 人、治療 52 週。[S07；2026-07-07]
• 英矽智能下半年營收：沒有同等規模的新首付款時，收入能否維持。[S05；2026-08-26]
• Relay 是否因核准取得監管里程碑，以及 Lyrfigtu 上市後的權利金。[S02；2026-08-06]
• FDA 的 AI 指引是否定稿；保瑞與英矽是否簽署細則協議。[S31；2025-01-06][S42；2026-07-15]
• 2026 下半年：Recursion 的 REC-7735 是否啟動一／二期試驗，REC-1245 是否公布更多劑量遞增數據。[S15；2026-08-05]
• 晶泰科技「AI4S 智慧解決方案」收入能否延續高成長，這是「賣實驗基礎設施」模式的直接溫度計。[S19；2026-08-19]
• 台灣：太景 ISM4808 與智擎 PEP08 的一期進度，以及思捷優達是否談成海外授權。[S26；2026-03-05][S27；2026-05-04][S25；2026-07-28]

這些節點有一個共同點：它們都會改變「錢在哪一欄」。臨床數據把潛在里程碑變成應收款，細則協議把框架變成合約，設備驗收把訂單變成營收。追蹤 AI 新藥，就是追蹤錢從右欄移到左欄的速度。

最後留一個簡單的追蹤比率：「已入帳 ÷ 公告潛在總額」。本文早期合作樣本多在 5% 以下（見圖1）；當這個比率因臨床里程碑而明顯上升，AI 新藥才算真正從平台故事走到收款紀錄。

以上為產業分析，不構成投資或醫療建議。