根據潮向研究，伯恩斯坦於 2026 年 8 月 26 日的報告指出，約 70 個由 AI 驅動的藥物研發項目已進入臨床管道，絕大多數仍處於早期階段，真正的考驗將在未來 3 到 5 年出現。DeepMind 和 Anthropic 的首席執行官近期宣稱「5 到 10 年內治癒大多數疾病」，伯恩斯坦認為這些說法更像是一種對 AI 社會價值的辯護，缺乏藥物開發現實的支撐。從靶點發現、臨床試驗到醫療系統容量，每一層都是瓶頸，生物學最終必須在人體中得到驗證，這個節奏無法被演算法壓縮。 伯恩斯坦認為，AI 在製藥領域的核心價值在於提升決策品質，而不僅僅是加速流程。成功率提升 20% 所創造的研發回報，遠大於同等幅度的時間與成本節省。若 AI 被用於攻克生物學理解尚不充分的難治疾病，即使整體成功率不高，所創造的價值反而更大。大型藥企在 AI 布局上的差異顯著：禮來的外部合作最廣（25 項），羅氏的算力投入最大，安進則憑藉 deCODE Genetics 的數據護城河最深。AI 尚未對 FDA 審批數據產生可見推動，近五年年均批准 48.5 個新藥，更多反映監管現代化與生物藥的崛起。AI 已在分子設計、虛擬篩選和靶點發現中發揮作用，但「治癒所有疾病」需要跨越多重瓶頸，這不是演算法迭代所能解決的。
Bernstein 報告：70 個由 AI 驅動的藥物項目正在臨床試驗中，預計 3-5 年內將出現實際成果
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精華摘要
根據 Bernstein 於 8 月 26 日的報告，由 AI 驅動的藥物開發正日益受到關注，目前已有 70 個項目進入臨床研發管道。大多數項目仍處於早期階段，預計結果將在 3–5 年內出爐。儘管 DeepMind 和 Anthropic 執行長所帶來的 AI 熱潮暗示著更快的療法，但 Bernstein 指出，人體生物驗證無法急於求成。AI 的核心價值在於做出更好的決策，而不僅僅是提升速度。大型製藥公司正採用多樣化的 AI 策略：禮來擁有 25 個外部合作夥伴，羅氏大力投資計算能力，而安進則透過 deCODE Genetics 在數據方面領先。至於真實資產（RWA）的訊息顯示，AI 在 FDA 審批中的整合進展緩慢，過去五年每年平均批准 48.5 款新藥。隨著真實應用逐漸成熟，AI + 加密貨幣的訊息可能迎來更多動能。
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