人工智慧（AI）正以前所未有的速度滲透到各個產業，而生技領域也不例外。從藥物發現到臨床試驗，AI 的應用正在重塑生技公司的運營模式。更重要的是，AI 正在深刻地影響生技創投的募資流程，為新創公司帶來了新的機遇與挑戰。

AI 如何重塑生技創投的募資流程？

傳統上，生技創投的募資過程漫長而複雜，需要大量的盡職調查和專家評估。然而，AI 的出現正在改變這一局面。

加速盡職調查：

AI 能夠快速分析大量的數據，包括科學文獻、專利數據、市場報告等，從而加速盡職調查的過程。這使得創投公司能夠更快地評估潛在的投資標的，並做出更明智的決策。例如，一些創投公司使用 AI 平台來識別具有高潛力的藥物靶點，並評估其商業化前景。

提升投資決策的準確性：

AI 算法可以識別人類專家可能忽略的模式和關聯性，從而提高投資決策的準確性。通過分析大量的臨床數據和基因組數據，AI 可以預測藥物的療效和安全性，降低投資風險。

降低募資成本：

AI 可以自動化一些繁瑣的募資流程，例如撰寫商業計劃書、準備演示文稿等，從而降低募資成本。這對於資源有限的新創公司來說尤其重要。

AI 在生技研發中的應用：為新創公司帶來競爭優勢

除了募資之外，AI 還在生技研發的各個階段發揮著重要作用，為新創公司帶來了顯著的競爭優勢。

藥物發現：

AI 可以加速藥物發現的過程，通過分析大量的生物數據，識別潛在的藥物靶點，並預測藥物的療效和安全性。例如，Atomwise 公司利用 AI 技術發現了一種可以抑制伊波拉病毒的藥物，並在幾天內完成了篩選過程。

臨床試驗：

AI 可以優化臨床試驗的設計，提高試驗的效率和成功率。通過分析患者的數據，AI 可以識別最有可能對藥物產生反應的患者，並制定個性化的治療方案。

精準醫療：

AI 可以根據患者的基因組信息、生活方式和環境因素，制定個性化的治療方案。這有助於提高治療效果，減少副作用。

生技創投對 AI 的態度：機遇與挑戰並存

儘管 AI 在生技領域的應用前景廣闊，但創投公司對 AI 的態度仍然存在分歧。一些創投公司對 AI 持樂觀態度，認為 AI 可以加速藥物開發，降低研發成本，提高投資回報。然而，另一些創投公司則對 AI 持謹慎態度，認為 AI 技術尚不成熟，存在一定的風險。

數據質量和算法偏差：

AI 算法的性能取決於數據的質量和數量。如果數據存在偏差或不完整，AI 算法可能會產生錯誤的結果。

監管不確定性：

AI 在生技領域的應用仍然面臨監管不確定性。監管機構需要制定明確的規則和標準，以確保 AI 技術的安全性和有效性。

倫理問題：

AI 在生技領域的應用也引發了一些倫理問題，例如數據隱私、算法透明度等。

結論：AI 將持續深化生技創投的變革

總體而言，AI 正在深刻地改變生技創投的募資流程和研發模式。儘管 AI 的應用仍然面臨一些挑戰，但其潛力不容忽視。隨著 AI 技術的不斷發展和完善，我們有理由相信，AI 將在生技領域發揮越來越重要的作用，為新創公司帶來更多的機遇，並最終造福患者。未來，生技創投公司需要積極擁抱 AI 技術，並與 AI 公司建立合作夥伴關係，才能在激烈的市場競爭中脫穎而出。同時，也需要關注數據隱私、算法透明度等倫理問題，確保 AI 技術的負責任使用。

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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: March 20, 2026