2025年，在AI的推动下，数字化转型则将成为生命科学行业的重点。在所调查的高管中，约有60%的人认为AI是未来最火热的新兴趋势之一，同时还表示计划增加整个价值链中的新一代AI投资，这表明公司在度过最初的试点项目后，开始从大规模采用这些技术中获得巨大价值。

bioSeedin柏思荟之前曾在“诺奖过后，AI制药赢麻了”一文中提到，在近年来IRA法案以及成本缩减的背景之下，裁员、缩减管线、关闭研发中心似乎成为了每一个MNC的必经之路。但AI在药物开发、制造和商业化方面的作用，却给MNC的效益提升带来了另一条可行的路径。

以赛诺菲来说，自2023年6月开始，公司就高举“All in AI”的大旗，并陆续深度绑定了超10家专长不一的AI药企，如今年5月牵手OpenAI、Formation Bio，加速AI制药发现；今年9月，礼来与诺华也先后与AI生物技术公司Genetic Leap、Generate Biomedicines达成合作，利用其AI平台来探索针对多种疾病的疗法。

而根据德勤的数据分析显示，一家平均收入为650-750亿美元的TOP10生物制药公司可以通过在5年内扩大AI的使用来实现50-70 亿美元的峰值价值。

同时通过将新一代AI嵌入现有工作流程后，能够进一步降低研发成本、简化后台运营、增强客户在数字渠道上的自助服务能力，并提高个人生产力，促使未来2-3年内节省高达12% 的成本效益。

这也提示在生物制药领域，AI制药的含金量将持续上升。

研发效率下降是生物制药业界关注的一大问题，在接受调查的biotech高管中有56%的人表示，需要在未来12 个月内重新考虑其研发和产品开发战略。近40%的受访者强调提高研发效率对于应对整个行业回报率下降的重要性。

众所周知，传统的药物研发过程通常很慢且有阶段限制，需要进行大规模试验才能产生有意义的影响。为了应对这种情况，一方面可以利用AI技术能够对新药候选物进行早期测试，并有助于确定疗法的潜在有效性并加快临床开发，将研发时间从几周缩短到几小时。

而在另一方面，约有20%的受访者表示，通过平衡创新能力和市场需求，重新评估公司的投资组合策略，也是提高研发效率并提升行业回报率的重要途径。这一点从今年众多biotech以及MNC砍管线、专注于高潜力候选药物就能够看出。

那什么样的管线以及技术是值得保留的呢？

针对这一点，有32%的biotech高管表示，相比于仿制药，更愿意计划优先考虑使用CAR-T 细胞和CRISPR技术的细胞和基因疗法等创新。而这点考虑很大程度上取决于近年来CGT行业相关支持与监管政策密集出台，以及CGT药物激增的市场需求。

以我国来说，今年9月商务部官网发布“商务部 国家卫生健康委 国家药监局关于在医疗领域开展扩大开放试点工作的通知”，在部分地区允许外商投资企业从事人体干细胞、基因诊断与治疗技术开发和技术应用，以用于产品注册上市和生产。这一项CGT赛道的利好政策将积极促进CGT行业和企业的发展。

根据EvaluatePharma数据的分析表明，生物制药行业正面临独占权的大幅丧失，到2030年，由于高收入产品的专利即将到期以及仿制药的竞争加剧，超过3000亿美元的销售额面临风险，随之而来的便是越发活跃的并购交易事件。

在德勤的调查中，有77%的受访高管预计2025 年并购交易数量将进一步增加。

要知道创新药的研发向来有九死一生之说，不仅需要投入大量金钱时间，同样还要面临着极高的失败风险。因此会出现针对同一市场前景明朗的疾病领域和适应症，存在相同的生物途径或采用类似的作用机制进行相互竞争的资产。而这种同质化竞争，甚至能够在仿制药进入市场之前，就压低资产价格并对市场份额和利润产生负面影响。

GLP-1则是一个典型的案例，随着GLP-1在肥胖适应症上的获批，激发了市场极大的热情，多家公司竞相角逐规模达2000 亿美元的GLP-1市场，并拓展这类药物在睡眠呼吸暂停、成瘾、阿尔茨海默病、肝病等疾病的适应症，甚至可能减少糖尿病和肥胖症相关医疗器械及手术的需求，进而影响更广泛的生命科学和医疗保健行业。

但密集竞争的后遗症也逐渐显露。Endpoints近日公布数据显示，在近100轮1亿美元或以上的融资进程中，仅有三家肥胖症初创公司成功获取资金，且今年尚未有任何一家肥胖症初创biotech被收购。可以看到在饱和的环境之中，没有针对性的产品无法突围。

这也提示尽管各大制药公司提升市场地位的举措不尽相同，但通过创新研发弥补其投资组合缺口仍是2025年的核心关注点，而并购活动则是其可靠创新来源。