OpenAI，正大舉進軍AI製藥。
今天凌晨，OpenAI宣佈收購AI藥物研發平台Orchestra Bio，後者的團隊和技術將整體併入OpenAI的生命科學產品線Rosalind，交易金額暫未披露。
和此前被巨頭收購的AI製藥公司不同，Orchestra Bio既不設計分子，也不找靶點，其產品是用AI Agent盯住一款新藥從實驗室走向臨床過程中的進度、風險和各方交接。
OpenAI在公告中表示，在美國，一款新藥從靶點發現到獲批上市平均要10到15年，除了科學本身，研發團隊還要在內部部門和外部合作方之間協調整個項目，而這些工作往往依賴彼此割裂的系統。
值得注意的是，就在半年前，Anthropic剛以約4億美元股權收購了AI製藥初創公司Coefficient Bio，隨後又推出Claude Science、自建濕實驗室。
如今OpenAI也出手了，兩家AI巨頭在生命科學領域的較量，已經從模型打到了藥企的研發流程裡。
Orchestra Bio成立於2022年，總部位於舊金山，創始人Ashoka Rajendra此前在著名的AI生命科學研發軟體公司Benchling任職。
2022年底，a16z領投了Orchestra的種子輪，是它最早的一批投資方，a16z也投資了OprnAI。
2025年8月，公司帶著約2000萬美元融資正式結束隱身模式，團隊規模只有十幾人。
Orchestra的創業靈感，來自藥物研發方式的變化。
幾十年來，藥企越來越多地把研發外包給CRO、CDMO等專業合作夥伴，新療法需要的專業分工越來越細，每個項目的參與方和依賴關係也越來越多，可協調這些工作至今仍主要靠郵件、Excel表格和人工交接。
Orchestra想做的，就是一個把人員、資料、資源和決策連在一起的協調層，讓藥企能夠端到端地管理分佈在全球的藥物項目。
有意思的是，AI會讓這件事變得更加迫切。
AI讓單個科學家一天能完成的工作變多了，但隨之而來的是更多需要解讀的結果、需要追蹤的依賴和需要協調的決策。
外包增加了參與項目的組織數量，Agent增加了每位科學家能管理的工作量，兩者疊加，都需要更複雜的編排工具。
基於這個判斷，Orchestra搭建了一個Agent化的營運平台，讓科學家和AI Agent協同推進藥物項目。
它的Agent會對照藥企的科學計畫和財務計畫，自動監控項目進度、風險和結果，幫助藥企在資金、時間線和管線依賴關係上做決策。
OpenAI在公告裡舉了一個例子。
如果某一批藥物生產失敗，很可能會推遲一項臨床試驗的啟動，這時Orchestra的Agent會梳理出那些工作和時間線受到影響，收集相關資訊，並對比幾種應對方案，最後由科學家和項目負責人拍板。
要知道，一款新藥的研發往往牽涉藥企內部多個部門，以及CRO、CDMO等一眾外部合作方，各家用的系統和排期都不一樣。一旦批次放行推遲、穩定性資料晚到，就可能連鎖影響臨床供應、中心啟動乃至監管申報，而沒有任何一方能看到全域。
Orchestra最早切入的正是這個痛點，即Biotech與CRO、CDMO之間的協作難題。此前它還和舊金山生物孵化器MBC BioLabs達成合作，為入駐的初創公司提供研發管理服務。
OpenAI在生命科學上的佈局，今年明顯提速了。
4月，OpenAI推出專為生物學和藥物研發打造的推理模型GPT-Rosalind，6月又對其能力做了更新。
隨後上線的Rosalind Workbench，把模型和科學工具、資料接到一起，幫科學家分析結果、規劃實驗。
就在上周，OpenAI還推出了面向學術界的Rosalind Academic Plan。
簡而言之，GPT-Rosalind負責思考，Rosalind Workbench負責實驗，Orchestra補上的是項目推進這一環。
OpenAI表示，希望AI能參與新藥發現和開發的全流程，從探索想法、設計實驗、解讀結果，一直到協調推進候選藥物。
藥企合作方面，OpenAI已經拉上了諾和諾德和Moderna。前者希望借助AI加快研發和商業化執行，後者則用AI把複雜資料中的洞察轉化為實驗流程。
有意思的是，Orchestra瞄準的恰好是行業的一塊空白。據美國製藥媒體PharmTech報導，過去藥企在AI上的投入大多花在了藥物發現和規劃類試點上，日常的研發執行仍然高度依賴人工。
多Agent協作能把效率提升多少？史丹佛大學團隊今年2月的一篇預印本給出了參考。他們搭建的“虛擬Biotech”系統一次調度了37,075個Agent，6小時就整理完一批II期、III期臨床試驗的結果資料。
該論文作者估算，同樣的工作交給單個Agent需要76.6天；在主要終點的標註上，系統與人類稽核者的一致率達到89.7%。
這並不是OpenAI第一次在醫療領域出手。據Crunchbase統計，OpenAI自2023年以來已完成15筆收購，僅今年前三個月就有6筆。
今年1月，OpenAI剛收購了醫療科技初創公司Torch，據報導交易額約6000萬美元。Torch做的是把個人分散在各家醫院和健康應用裡的資料整合到一起。
再看Anthropic的動作。4月，它以約4億美元股權收購Coefficient Bio；6月推出Claude Science；9月官宣自建濕實驗室，並公佈Claude自主發現了一個類似CRISPR的全新酶系統。
兩家的路線並不相同。Anthropic更像是要親自下場做研究；OpenAI則一邊做C端健康資料，一邊往藥企的研發流程裡滲透。
但目標是一致的：都不想只做賣API的生意，而是要直接嵌進藥企的工作流。
據報導，兩家公司都在衝刺年底IPO。製藥這種預算高、客戶粘性強的行業，顯然是講企業級增長故事的好戰場。
不過，藥企未必會輕易交出鑰匙。PharmTech指出，與OpenAI等AI公司合作的大藥企普遍希望把專有資料留在自己手裡，而一個追蹤批次、研究進度和合作方時間線的平台，碰到的恰恰是藥企最敏感的資料。
此外，在受監管的研發和生產環境中，質量和放行決策必須由有資質的人負責。
AI介入得越深，誰來負責這個問題就越繞不開。
寫在最後
對國內AI製藥公司來說，這也是一個訊號。大模型巨頭的競爭，已經從比誰的模型更會設計分子，延伸到了誰能掌握藥企的研發流程和資料入口。
可以預見，OpenAI和Anthropic之間的這場生命科學爭奪戰，接下來還會有更多收購。 (智藥局)