【量子位 2026年1月18日讯】当多数AI初创公司还在为技术落地发愁时，一家成立仅18个月的AI制药企业已跑出“现象级”速度。1月16日，据TechCrunch报道，AI生物科技公司Chai Discovery不仅在2025年底以13亿美元估值完成1.3亿美元B轮融资，更与制药巨头礼来（Eli Lilly）达成合作，后者将采用其AI模型Chai-2设计新型抗体药物。从诞生于OpenAI办公室的小团队，到成为全球AI制药领域的“明星玩家”，Chai Discovery用“预测→创造”的技术跨越，重新定义了药物研发的效率边界。
一、起源：OpenAI“孵化”的制药革命，六年构想终落地
Chai Discovery的故事，最早可追溯至六年前与OpenAI的一段渊源，其核心团队的组建与技术方向的确定，都深深烙着“AI前沿探索”的印记。
1. 从OpenAI对话到哈佛校友联手
2020年前后，OpenAI CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）便注意到 proteomics（蛋白质组学）领域的潜力，当时曾联系Chai联合创始人乔希·迈耶（Josh Meier）的好友、时任Stripe工程师杰克·登特（Jack Dent），提议围绕该领域创办企业。迈耶彼时刚离开OpenAI（2018年曾在其研究工程团队任职），认为AI技术尚未成熟，便先加入Meta（原Facebook），参与开发首个Transformer蛋白质语言模型ESM1——这一成果后来成为Chai核心技术的重要铺垫。
2024年，随着生成式AI技术爆发，迈耶与登特终于觉得“时机已到”，两人联系奥特曼重启合作，联合马修·麦克帕特伦（Matthew McPartlon）、雅克·布瓦特雷（Jacques Boitreaud）共同创立Chai Discovery。OpenAI不仅成为其首个种子轮投资方，还为初创团队提供了旧金山Mission街区的办公空间，让这支不到10人的小团队得以在AI巨头的生态中快速起步。
2. 技术起点：不做“跟风者”，专注“定制化架构”
与多数AI制药公司“微调开源大模型”的做法不同，Chai从成立之初就坚持“全自研”路线。登特在接受采访时强调：“我们代码库中的每一行代码都是自主开发的，没有采用任何开源生态中的LLM进行微调，这些是高度定制化的架构，只为解决药物研发的核心问题。”这种专注，让Chai在短短一年内就推出两代核心模型，实现从“蛋白质结构预测”到“抗体从头设计”的跨越。
二、技术突破：Chai-2成“药界ChatGPT”，效率提升超百倍
如果说Chai-1（2024年9月发布）解决了“看清蛋白质结构”的问题，那么2025年6月推出的Chai-2，则实现了从“预测”到“创造”的关键一跃，直接针对药物研发中最棘手的“抗体设计”难题给出解决方案。
1. 零样本抗体设计：成功率从0.1%到20%的跨越
传统抗体设计依赖动物免疫或高通量筛选，不仅耗时数年、耗资数百万美元，成功率还不足0.1%。而Chai-2的“零样本设计”能力彻底改变这一现状——仅需输入靶点抗原信息，就能直接生成全新的、具备结合活性的完整抗体序列与3D结构，在实验中成功率稳定在15%-20%，效率提升超100倍。
更关键的是，Chai-2能攻克传统方法难以触及的“硬骨头”靶点。例如针对占现有药物三分之一的G蛋白偶联受体（GPCR），以及与肿瘤免疫密切相关的肽-MHC复合物（pMHC），Chai-2不仅能设计出高亲和力抗体，还能确保这些抗体具备“成药潜力”：86%的设计在稳定性、聚集性、表达量等关键指标上达到“可直接进入早期药物开发”的标准，无需额外实验室优化。
2. 原子级精度：冷冻电镜验证“设计即真实”
为证明AI设计的可靠性，Chai团队采用冷冻电镜（Cryo-EM）对5组抗体-抗原复合物进行结构验证。结果显示，Chai-2预测的结构与实验解析结构高度一致，尤其是在抗体与靶点结合的关键区域（CDR环），精度达到亚埃级（sub-angstrom），这意味着AI设计的抗体不仅能“精准结合靶点”，还能在原子层面确保功能实现，为后续临床试验减少了巨大风险。
三、商业化加速：牵手礼来+估值13亿，跻身独角兽行列
技术突破快速转化为商业认可，Chai在18个月内完成三轮融资，估值从种子轮的1.5亿美元飙升至B轮的13亿美元（约合92亿元人民币），并与礼来达成里程碑式合作，成为AI制药领域成长最快的企业之一。
1. 融资节奏：资本追着投，OpenAI持续押注
Chai的融资历程堪称“火箭速度”：
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2024年9月：完成近3000万美元种子轮融资，由Thrive Capital领投，OpenAI、Dimension Capital跟投，估值1.5亿美元；
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2025年8月：完成7000万美元A轮融资，投资方未公开，估值未披露；
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2025年12月：完成1.3亿美元B轮融资，投后估值13亿美元，正式跻身独角兽行列。
OpenAI的持续加持尤为关键，其不仅是首个投资方，还在技术生态上为Chai提供支持，这种“AI巨头+垂直赛道”的组合，让Chai在早期就获得了远超同行的资源与关注度。
2. 合作礼来：巨头背书，开启AI制药规模化应用
2026年1月，Chai与礼来的合作公告引发行业震动。根据协议，礼来将采用Chai-2模型开发新型抗体药物，双方计划结合Chai的生成式设计能力与礼来在生物制剂领域的深厚经验，攻克传统难以成药的靶点。
礼来TuneLab项目负责人Aliza Apple表示：“通过将Chai的生成式设计模型与礼来的专有数据、生物学专长结合，我们希望从源头设计出更优的分子，最终加速为患者开发创新药物的进程。”值得注意的是，礼来同期还宣布与英伟达合作打造10亿美元AI药物发现实验室，而选择Chai作为AI设计工具合作伙伴，也从侧面印证了其技术的行业认可度。
四、行业争议与未来：AI制药的“理性乐观”
尽管Chai的进展令人振奋，但AI制药领域仍存在争议。部分行业资深人士认为，传统药物研发流程复杂（需经过临床前测试、三期临床试验等），AI仅能加速早期发现环节，难以从根本上改变行业“高投入、高风险”的本质。
但支持者同样坚定。Chai的主要投资方、General Catalyst董事总经理Elena Viboch表示：“我们相信，最快与Chai这类公司合作的生物制药企业，将最先把分子推进临床，推出真正有意义的药物。从实践来看，2026年合作，到2027年底就能看到首创新药进入临床试验。”
对Chai而言，未来的目标是打造“分子计算机辅助设计套件”，让生物学家像工程师一样“可编程、可预测”地设计药物。迈耶曾表示：“未来最强的抗体工程师，可能不再是传统生物学博士，而是懂得与AI协作的‘分子提示词工程师’。”
随着Chai-2在更多靶点、更多疾病领域的应用落地，以及与礼来等巨头合作的深入，AI制药正从“概念验证”走向“规模化落地”。或许正如登特所言：“我们只是埋头推进这些模型的能力边界，而市场正在证明，这种专注是值得的。”
