朋友们,你们有没有发现，最近只要是个科技公司，不沾点AI大模型的光，出门都不好意思跟人打招呼？仿佛一夜之间，AI大模型成了企业界的“社交货币”——没有？那你可能要被踢出高端科技聊天群了！
当有人问我：“药明康德有AI大模型吗？”的时候，我第一反应是：咦，这不是那个搞新药研发的CXO巨头吗？它也要来AI赛道凑热闹了？难道以后AI不仅能写诗画画，还能顺便帮我研发个抗癌药？
本着“不瞎猜、不传谣、只扒底”的自媒体职业道德（其实主要是好奇），我决定深入探一探，药明康德到底有没有在搞AI大模型，结果嘛……嘿嘿，有点意思。
先给不太熟悉药明康德的朋友们简单科普一下,这公司可不是什么AI新贵，而是全球领先的药物研发和生产平台，简单说就是“帮药厂搞研究的”，它服务的客户遍布全球，从辉瑞到恒瑞，从化学药到生物药，几乎无处不在，但你如果说它是“AI公司”，估计他们自己都会摆摆手：“别别别，我们是搞生命科学的！”
别急！虽然没有大张旗鼓地宣布“药明康德版ChatGPT”横空出世，但药明康德在AI领域的布局，其实早就开始了，只是路子不太一样——人家不追求“大而全”，而是专注“专而精”。
我翻遍了他们的财报、技术白皮书和创始人访谈，发现药明康德对AI的应用，主要集中在“AI+药物研发”这个垂直赛道上，他们旗下的药明生基（WuXi Advanced Therapies）就在用AI算法加速细胞疗法的设计；而化学服务部门则利用机器学习预测分子性质，缩短合成路径。
换句话说,药明康德不是在训练一个能和你聊天的“AI哲学家”，而是在培养一个“AI药物化学家”——这个AI不用会写情诗，但它得知道怎么让一个分子更稳定、更有效、更少副作用。
它到底有没有“大模型”呢？药明康德并没有像OpenAI或者百度那样推出通用大模型，但它很可能在构建领域专用的AI模型，用自然语言处理（NLP）技术爬取海量科研论文、专利数据，训练出一个“科学文献解读AI”；或者用生成式AI设计新化合物结构，类似Insilico Medicine那样的路子。
药明康德在2021年就投资了AI制药公司Insilico Medicine，这波操作堪称“不想造轮子，但可以买轮胎”，他们还和英伟达合作搭建了AI云计算平台，用来处理药物研发中的高性能计算需求，虽然药明康德自己不喊“ALL IN AI”，但它早就把AI当成了“水电煤”一样的底层工具。
说到这里,可能有人要问：为什么不直接搞个AI大模型？难道技术不够？其实不然，药物研发领域的AI模型和通用大模型有很大区别——它不需要学会写莎士比亚十四行诗，但必须懂蛋白质折叠、分子动力学、临床试验设计这些硬核知识，这种领域模型的训练数据稀缺、标注成本极高，而且容错率极低（总不能AI生成一个分子，吃出问题再甩锅给算法吧？）。
药明康德的选择其实很聪明：不追风口，但也不掉队，用AI赋能核心业务，而不是为了AI而AI，毕竟，吃药的人关心的是疗效，不是你的AI会不会写段子。
我并不是说药明康德永远不碰大模型,随着多模态AI技术的发展，未来可能会出现“科学大模型”——既能读论文，又能设计分子，还能预测临床结果，到那时候，药明康德这种手握海量实验数据和行业know-how的公司，很可能成为垂直领域的黑马。
药明康德没有通用AI大模型,但它正在用AI技术深耕药物研发，甚至可能悄悄练就了一身“AI制药”的绝技，如果你问“药明康德有AI大模型吗”，答案可能是：“没有ChatGPT，但可能有DrugGPT！”
作为一个前沿科技爱好者,我忍不住吐槽一句：现在AI圈的风气啊，真是“人人皆可大模型，万物皆可GPT”，但真正能落地的，永远是那些解决实际问题的技术，药明康德这事儿告诉我们——不蹭热度，也是一种热度。
（PS：如果哪天药明康德真官宣了AI大模型，记得回来给我点个赞！）
