互联网大佬跨界制药，最难的不是技术，而是如何让资本市场相信：这一次，他不是来“卖药”的。

2026年春天，58岁的李彦宏在港交所门口刷了个“双份体验卡”。

3月16日，由他亲自出任董事长的AI制药公司——百图生科（BioMap），被曝已秘密向港交所递交上市申请，募资数亿美元，保荐人名单堪称豪华：中金、摩根士丹利、瑞银。这距离百度旗下AI芯片公司昆仑芯秘密递表，才刚刚过去不到三个月。

一个是算力底座的“芯”，一个是解码生命的“图”；一个是百度分拆的控股子公司，一个是李彦宏个人出资孵化的“情怀项目”。58岁的李彦宏，正在用一种极其罕见的密度，把手中的AI棋子推向资本市场。

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百度的AI底色：从“早期探索”到“后程发力”

要理解李彦宏为什么要做AI制药，得先看懂百度今天的处境。

2025年，百度交出了一份不错的成绩单：全年AI业务营收达400亿元，占总营收比重显著提升，AI云、萝卜快跑自动驾驶、AI原生营销等业务均取得进展。李彦宏多年前那句“互联网只是前菜，人工智能才是主菜”，似乎正在应验。

但表面的光鲜下，百度依然面临着“起大早赶晚集”的质疑。移动互联网时代错失的关键机会，让这家曾经与阿里、腾讯齐名的巨头，如今在市值上已被远远甩开。李彦宏对此并不回避：“当这件事的成败几乎完全取决于它技术的先进性的时候，我们的成功概率就会大不少。”

这段话透露出百度的战略选择——聚焦需要长期投入、技术壁垒高、难以被复制的AI领域，不再盲目追赶潮流。

AI制药，恰好符合这个标准。这是一个需要算力、算法、生物数据三重积累的赛道，门槛极高，周期极长，恰恰是百度可以发挥技术优势的战场。

与此同时，百度在医疗赛道也开启了双线布局。除了百图生科这条“体外曲线”，百度健康内部也在孵化一款面向医生的AI智能助手“DoctorClaw”，定位为医生助理，帮医生整理资料、盯进度、设提醒，试图让AI从“被动问答”走向“主动执行”。这条“体内业务线”走的是工具路线，与百图生科的平台叙事形成互补。

02

为什么要做AI医疗？一个30年的执念

李彦宏对生命科学的兴趣，远比大多数人想象的要早。

上世纪90年代，在美国读书的李彦宏曾拿到过跨国药企默克的offer。那家百年药企是全球制药业的灯塔，但他最终拒绝了。“当时鲜有人相信计算机能影响生命科学。”他后来说。

三十年后，他终于用自己的方式，站在了生命科学的大门前。

2020年，李彦宏以牵头发起人的身份，与前百度风投CEO刘维共同创立了百图生科，亲自出任董事长。这家公司的定位很清晰：做生命科学AI基础模型，用大模型解码基因组、蛋白质、细胞等生物系统的底层规律。核心产品xTrimo V4参数规模高达2680亿，覆盖蛋白质、DNA、RNA等七大生命科学模态。

但情怀归情怀，商业归商业。百图生科成立至今，最拿得出手的外部背书，是2023年与赛诺菲签下的超10亿美元潜在价值合作大单，获得1000万美元预付款。公司宣称已服务全球超800家机构用户和30余家头部企业客户，潜在订单总额达20亿美元。

公开信息显示，百图生科融资两轮，总额超过2亿美元。

2021年7月，公司完成上亿美元A轮融资，由GGV纪源资本领投，百度、君联资本、蓝驰创投、真知资本、襄禾资本跟投，公司创始人李彦宏继续追加投资。

2024年6月，被称为“港版淡马锡”的香港投资管理有限公司（下文简称“港投”），宣布领投百图生科新一轮融资。

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AI制药赛道加速突破，百图生科卡位基础设施新风口

AI制药的价值正在得到初步验证。招银国际认为，AI制药技术突破与中国创新药出海BD的爆发形成双重共振，预计行业基本面加速向好。

从研发效率看，传统药物研发需合成测试3000-5000个化合物、耗时40-50个月确定临床前候选药物，而AI技术可将测试分子数降至200个以内，研发周期缩短至12-18个月。更值得关注的是，AI正在临床阶段展现出实质性价值：AI能将药物研发临床I期成功率从传统的40%-65%提升至80%-90%，临床II期周期缩短至平均19.5个月，III期缩短至32.1个月。麦肯锡预测，无需太多人类干预的全自动化的AI智能体有望在未来五年内将临床开发效率提升约35%至45%。

从产业规模看，全球AI制药市场正加速扩张。Research And Markets测算显示，2024年全球AI制药市场规模约17.6亿美元，预计2026年将增至29.9亿美元，2021-2026年复合增速约30%。国内市场同样火热，2025年国内AI制药领域累计融资总额超67亿元，同比大幅增长130.5%，英矽智能、晶泰科技、剂泰科技、深度智耀组成的“AI制药四小龙”格局已然成型。

辉瑞CEO Albert Bourla在2026年JP摩根医疗健康大会上透露：“通过采用AI，仅去年一年我们就实现了56亿美元的成本节约。”

百图生科的故事，恰好卡在AI制药从概念走向落地的关键节点。它选择的"生命科学基础模型平台"路线，正是行业从"单点工具"向"底层基础设施"演进的必然方向。与Schrödinger、晶泰科技等先行者专注的软件服务或CRO模式不同，百图生科瞄准的是更底层的"大模型即服务"——当行业完成第一阶段的商业验证后，基础模型的通用价值将迎来爆发。其xTrimo大模型2680亿参数的规模优势，正是为下一阶段技术红利储备的弹药。在

AI制药从"卖水人"走向"定义者"的进程中，百图生科选择的，恰恰是最难但天花板最高的一条路。