成立仅两月，拿下约亿元天使轮
2026 年 9 月 3 日，AI Native 药物研发公司艾斐智药（AIPher）宣布完成约亿元天使轮融资，由襄禾资本领投，智谱旗下星连资本及某知名产业基金跟投。从公司注册到首轮融资到位，前后仅一个多月——速度本身说明资本对「AI 原生制药」的追捧。艾斐智药成立于 2026 年 7 月，总部位于北京海淀，是一家把 AI 从制药流程里的单点辅助工具，升级为覆盖研发全流程决策系统的创业公司。
技术底座：DrugCLIP 与 PharmAgents 两段式
艾斐智药的技术底座分两段。其一是 DrugCLIP，一个今年 1 月登上《Science》的 AI 药物筛选模型，也是清华大学 2026 年的首篇 Science；它由清华 AIR 兰艳艳教授团队研发、张亚勤院士参与，把传统「拿着画像在十亿分子海里逐个比对」的筛选，变成给每个分子装定位、输入蛋白靶点就直接弹出最匹配分子，速度较传统方法快约百万倍。其二是 PharmAgents，一套 AI 药物研发智能体系统，负责把多源科学证据与专业模型输出综合起来做研发决策，并推动实验验证。论文共同一作高博文，正是艾斐智药的核心成员与 CEO。
PharmAgents 是决策大脑：多源证据整合与假设生成
和多数把 AI 当插件嵌入某一步的公司不同，艾斐智药走 AI Native 路线：探索层用 DrugCLIP 做高通量筛选，决策层用 PharmAgents 智能体整合文献、实验数据、专家经验等多源信息，自主提出研发假设。PharmAgents 的角色不是「帮化学家画一张图」，而是充当研发决策的大脑——在海量证据里归纳、提出可验证的假设、并安排下一步实验。团队把实验结果、研发过程与专家反馈持续转化为模型与智能体的学习信号，使整个系统在真实项目里持续迭代进化。在国际药物虚拟筛选比赛 CACHE 中，基于该技术筛选的分子成为仅有的在三套实验体系里均被验证具有活性的分子。
闭环：实验回喂，系统自我进化
「模型—决策—实验—数据—再学习」是艾斐智药反复强调的闭环。关键不在某一步强，而在环能转起来：模型产出候选，智能体做决策与假设，实验给出真值，数据回喂模型与智能体。这种闭环把药物研发从「人力密集型」往「智能密集型」推。公司进展最快的 First-in-Class 管线已进入 Pre-PCC（临床前候选化合物提名前）阶段，针对 ADHD 方向的 NET 靶点发现了全新结合口袋；并已与超过五家药企及 Biotech，在代谢、CNS、自身免疫、药物递送等方向开展联合开发，合作数超过 30 个。
管线与商业模式：Virtual Pharma 愿景
商业模式上，艾斐智药以联合开发（Co-development）为主轴，围绕创新靶点与管线与药企、Biotech 及科研机构合作，通过里程碑付款、License-out 与后续收益分成共享价值。长远目标是构建一个由 AI Agent 驱动的「虚拟药企（Virtual Pharma）」：让 AI 广域探索、自主决策、持续进化，把创新药发现从人力密集推向智能密集。首席科学家兰艳艳系清华 AIR 副院长、深耕 AI 与 NLP 二十年，成果见于《Nature》《Science》正刊；首席科学顾问张亚勤为清华智能科学讲席教授、AIR 创始院长及多国院士。团队近期将发布 PharmAgents 2.0 技术报告。
边界与待观察
需要冷静的是，亿元天使与清华院士团队的光环，不等于管线已经成药。Pre-PCC 仍处极早期，真正进入临床还有漫漫长路；「虚拟药企」目前是愿景而非既成事实。行业参照系里，英矽智能已与礼来达成 27.5 亿美元合作、年内多笔大额交易落地，说明 MNC 对 AI 制药的共识在形成，但共识不等于每家都能跑通。对艾斐智药，接下来的硬指标是：PharmAgents 2.0 能否拿出可复现的闭环证据、联合开发管线能否真实推进、湿实验验证能否持续跟上。
结语
艾斐智药用约亿元天使与清华 AIR 班底，把 PharmAgents 智能体推到了药物发现决策大脑的位置，而非又一个筛选插件。它的真正看点，是把 DrugCLIP 的「快筛选」与 PharmAgents 的「会决策、能进化」连成闭环，让 AI 从优化某个环节，走向重构整套研发流程。2026 年的 AI 制药正在切换评判标准：论文与 Demo 不再是硬通货，真实湿实验验证和管线进展才是。