“五年前中国只占5%，现在超过一半”：日本高管谈日本药企的绝境与出路

2026年11月4日，一场关于AI药物研发的访谈中，藤本利夫给出了一个让日本制药界坐立不安的数字。

他毕业于京都大学医学部，做过胸部外科医生，在德国弗莱堡大学医院和美国梅奥诊所工作过，后来在礼来日本负责研发，再后来执掌武田制药湘南健康创新园区，现在是i-Park Institute的总裁。他说的是全球药物研发格局的变化：

“五年前，中国在全球药品开发项目收购许可交易中的占比大概只有5%。到了2025年，达到40%。今年2026年，已经超过一半。”

翻译成直白的话：全球大型药企从初创公司手里买来的新药项目，五年前只有二十分之一来自中国，现在超过一半来自中国。

中国是怎么从5%跑到50%的

藤本给出了一个非常坦率的解释。他说，中国的策略核心不是“原始创新”，而是“快速跟进”。

“针对那些先驱者已经开发并推进的领域，用压倒性的人海战术，大量开发出类似的药物。所以有时候药物并不是第一名的，反而是第二、第三名更受关注、卖得更好。”

他举了一个具体例子：PD-1免疫抑制剂。机制是京都大学本庶佑教授团队发现的，但把它开发成药物的是美国公司。大约十年前专利开始到期，中国生物科技公司看准了这个窗口，大量生产PD-1类似物，以及与其他机制组合的双特异性抗体。大型药企想要抓住“触手可及”的机会，就扑向了这些产品。

藤本用了一个比喻：“美国创造了iPhone，中国将其进一步精炼、不断进化，并大量生产。”

速度的支撑来自三个东西：压倒性的研究人员数量、能聚集大量患者的医院、以及只有欧美四五成的实验成本。再加上监管层面数十年的布局——中国宣布加入ICH（国际人用药品注册技术协调会），承诺遵循国际规则，彻底消除审批积压，新药获批速度大幅提升。国家层面还集中建设医院，把大量患者引导至定点枢纽医院，让数据高度集中。

藤本的判断是：“中国在短短五年内彻底改变了制药行业。”

美国、欧洲、日本：三种完全不同的应对

藤本用几张幻灯片勾勒了全球格局。

美国：礼来自购了数千台GPU，与英伟达合作，把全部历史研发数据输入，打造“极其智能的AI智能体”。更关键的是，礼来向初创企业免费开放这个平台——前提是签约合作。“使用越多，礼来的AI就越智能。”藤本说，礼来在BioJapan大会上宣布，全球已有135家初创企业在使用它的TuneLab平台。“某种意义上是在‘囤积’授权资源，构建强大的网络效应。”罗氏配备了3500台GPU，在社内实现闭环研发，传统需要数年的抗体药物开发，仅用18个月就完成了。

欧洲：资金量无法与美国抗衡，速度无法与中国匹敌，所以选择了“联动协作”。阿斯利康在瑞典与四家跨行业企业共享计算资源，诺和诺德加入丹麦的超级计算机项目。大约十家欧洲代表性药企聚集在一起，共享药物研发数据和模型，推进效率化。结果显示，相比各公司独自进行，速度和成本都得到了显著改善。

日本：藤本说得很直接。“日本企业都拥有非常优质的资产和种子项目，也具备在全球销售药品的实力，拥有大量优秀的商业人才和研究者。但目前的资金规模和研发投入资源，处于压倒性劣势。”全球顶级药企的年销售额高达9万亿至10万亿日元，研发费用占25%，每年投入2万亿至3万亿日元。“日本企业的规模大概只有十分之一、百分之一。靠规模作战完全不可能。”

藤本的提案：一个国家级的“共享实验室”

藤本在访谈中透露，他今年年初在日本增长战略工作组中正式提交了一个提案。核心思路是：政府与民间携手，打造一个共享型AI制药平台。

这个平台包含三层基础设施。第一，安全的数据基础设施——各企业参与时，原始数据不能被泄露，否则就失去了竞争优势。第二，计算资源——GPU、CPU由国家战略保障。第三，自动化实验室——机器人设备作为共享设施配备，让初创企业也能用得起。

但藤本强调，这个提案的核心不是“共享已有数据”，而是“创造新数据”。他解释了一个关键技术细节：AI投喂的数据越多就越智能，是一个误解。“如果数据参差不齐，AI并不会变得多聪明。”各公司持有的数据，采集时期、采集环境、实验设备、操作步骤都不一样，背景信息千差万别。“将这些参差不齐的数据，无论收集多少，都无法进行有效比较，AI的预测精度难以提升。”

而共享的自动化实验室，在同一地点、相同的实验环境下开展实验，获得的是背景信息统一的高质量数据，且来自多方主体。“凭借可比较的数据，AI将持续学习进化，变得愈发智能。在此环境下，有望诞生全球最智能的药物研发AI。”

投资额超过100亿日元。藤本承认，瓶颈在于能否建立协作机制，以及初始资金如何筹措。但他认为，“这是一项前所未有的尝试，全球范围内也鲜有先例”。

访谈最后，主持人问了一个轻松的问题：AI能不能开发出“长生不老”的药物？

藤本的回答很务实：“不死恐怕相当困难。但长生，即开发健康长寿的药物，这已是各家制药企业的目标。”他提到，肥胖症药物目前在全球热销，除了美容目的，对糖尿病、心血管疾病、脑卒中、肾病等都有长期益处。AI平台建成后，研发门槛大幅降低，可以更多试错，虚拟模拟全天候运行。“但关键在于，药物终究要在人体上见效才有价值。人体仍有大量未解之谜，AI在这一环节的作用仍然有限。”

这或许是整场访谈中最值得记住的一句话。藤本利夫，一个做过外科医生、在礼来管过研发、在武田执掌过创新园区的人，对AI制药的边界看得很清楚：AI可以加速分子筛选、优化实验设计、压缩临床前的时间成本，但它替代不了人体试验，替代不了对疾病机制的根本理解。

中国用“快速跟进”的策略从5%跑到50%，美国用数千台GPU构建“Team Lilly”生态，欧洲用共享数据抱团取暖。日本手里有优质的种子项目和优秀的科学家，但规模差了一个数量级。藤本的“共享实验室”提案，本质上是在说：日本单打独斗赢不了，只能把竞争对手拉到同一张实验台上，用统一的高质量数据，去赌一个“全球最智能的药物研发AI”。 这个赌注能否成立，取决于100亿日元从哪里来，以及那些互为竞争对手的日本药企，是否愿意坐到同一张桌子前。