高廷帆（首都经济贸易大学经济学院副教授、中国商业经济学会理事）
近期，三生制药以12.5亿美元首付款将PD-1/VEGF双抗授权给辉瑞引起医药行业广泛关注。十年前，恒瑞医药以2500万美元首付款将PD-1单抗海外权益卖给美国公司时，整个行业为之振奋，这是中国创新药第一次真正意义上的“出海”。而在十年后的这笔交易中，首付款金额足足翻了50倍。这不仅仅是一个数字的跃升，更是中国创新药产业从“跟跑”到局部“领跑”的真实写照。当全球制药巨头开始争抢下一代PD-1抗体技术时，PD-1/VEGF双抗的优质资产几乎都在中国手里。
这一转变的背后，是中国企业技术创新能力的根本性跃升。十年前，中国药企做的主要是“me-too”（拼数量）产品，本质上是在成熟技术基础上的改良和优化。在这种模式下，企业只能在同质化竞争中被动接受市场定价，赚取的是工程化改进和成本控制的差价。而今天，中国本土药企开始做的是“first-in-class”（拼创新）产品，以全球首创的技术路线切入市场。技术的稀缺性决定了定价的主动权。当企业拥有独特的技术时，就获得了按照自身的价值判断来定价的权力。这一逻辑转换，构成了中国创新药产业过去十年发展的核心脉络。
全球创新药产业也在这个过程中形成了全新的价值链分工模式。中国医药企业凭借工程师红利和成本优势承担技术创新与早期开发职能，而跨国药企则发挥其在监管科学、临床试验设计及全球市场准入方面的比较优势。这种模式超越了传统的技术转移或代工关系，实现了基于各自核心能力的深度协作，形成了真正意义上的全球创新网络。
如果我们将目光看得更远，站在更长远的视角来看，随着人工智能技术对创新药研发范式的系统性重构，我们有理由为中国创新药投注更大的信心。传统的药物研发本质上是一个高度依赖经验、直觉和运气的过程，类似于“手工作坊”。据统计，药化专家根据经验每提出5000~10000种化合物做药物筛选,最终只有1种化合物能通过临床测试并最终上市；一款新药从研发到获批上市，平均需要10~15年时间，耗费约26亿美元，但临床成功率不到10%。但AI的介入正在将这个过程改造成一个数据驱动、可预测、可优化的“工业化”过程。算法优化使得原本需要数年完成的化合物库筛选工作压缩至数月，从根本上重塑了行业的时间成本结构和竞争格局。
这种技术变革为我国创新药产业创造了千载难逢的结构性机遇。第一，我国的工程师红利被进一步放大。中国拥有大规模的高素质工程技术人才队伍。当药物设计日益工程化、算法化时，这一人才优势得到了倍数级放大。过去我们说"科学家发现，工程师实现"，现在药物设计本身就越来越像一个工程问题。
第二，中国拥有全球最具有规模优势的数据资源。中国庞大的患者基数和日趋完善的医疗信息化基础设施，为机器学习提供了丰富的高质量训练数据。在数据驱动的AI时代，这种资源禀赋构成了创新重要的战略资产。如果说数据是AI时代的石油，那么中国无疑拥有一个“大油田”。
第三，中国创新生态的协同效应。从DeepSeek这样的底层通用大模型，到各种专业化的生物信息学工具，中国正在构建一个相对完整的AI+生物医药创新生态系统。这种技术优势得到了政策环境的有力支撑：药品审评审批制度改革将新药审核时间的大幅缩短，为创新药企业争取了宝贵的时间窗口；医保支付制度的持续完善，通过动态调整机制让创新药能够快速进入报销目录，有效解决了“最后一公里”的市场准入问题。技术创新与政策创新的双轮驱动，正在显著提升整个产业的创新效率和商业化成功率。
每一次产业革命都会重新定义价值创造的逻辑。在这个AI重塑一切的时代，中国创新药产业正站在一个前所未有的历史机遇面前。从PD-1到双抗，从跟跑到领跑，中国创新药产业正在书写属于自己的传奇——更重要的是，这个传奇才刚刚开始。在快速变化的技术领域，只有永远的变化。技术创新的机会永远不会被某个公司或某个国家垄断。ADC、细胞治疗、基因编辑、AI药物设计，每一个新技术都可能催生新的产业领导者。如何抓住这个机遇，将决定未来十年乃至更长时间内的产业格局。这不仅是企业家需要思考的商业命题，更是当下中国经济产业转型的重要课题。
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