今天凌晨，OpenAI宣布收购AI药物研发平台Orchestra Bio，后者的团队和技术将整体并入OpenAI的生命科学产品线Rosalind，交易金额暂未披露。
和此前被巨头收购的AI制药公司不同，Orchestra Bio既不设计分子，也不找靶点，其产品是用AI Agent盯住一款新药从实验室走向临床过程中的进度、风险和各方交接。
OpenAI在公告中表示，在美国，一款新药从靶点发现到获批上市平均要10到15年，除了科学本身，研发团队还要在内部部门和外部合作方之间协调整个项目，而这些工作往往依赖彼此割裂的系统。
值得注意的是，就在半年前，Anthropic刚以约4亿美元股权收购了AI制药初创公司Coefficient Bio，随后又推出Claude Science、自建湿实验室。
如今OpenAI也出手了，两家AI巨头在生命科学领域的较量，已经从模型打到了药企的研发流程里。
Orchestra Bio成立于2022年，总部位于旧金山，创始人Ashoka Rajendra此前在著名的AI生命科学研发软件公司Benchling任职。
2022年底，a16z领投了Orchestra的种子轮，是它最早的一批投资方，a16z也投资了OprnAI。
2025年8月，公司带着约2000万美元融资正式结束隐身模式，团队规模只有十几人。
几十年来，药企越来越多地把研发外包给CRO、CDMO等专业合作伙伴，新疗法需要的专业分工越来越细，每个项目的参与方和依赖关系也越来越多，可协调这些工作至今仍主要靠邮件、Excel表格和人工交接。
Orchestra想做的，就是一个把人员、数据、资源和决策连在一起的协调层，让药企能够端到端地管理分布在全球的药物项目。
AI让单个科学家一天能完成的工作变多了，但随之而来的是更多需要解读的结果、需要追踪的依赖和需要协调的决策。
外包增加了参与项目的组织数量，Agent增加了每位科学家能管理的工作量，两者叠加，都需要更复杂的编排工具。
基于这个判断，Orchestra搭建了一个Agent化的运营平台，让科学家和AI Agent协同推进药物项目。
它的Agent会对照药企的科学计划和财务计划，自动监控项目进度、风险和结果，帮助药企在资金、时间线和管线依赖关系上做决策。
如果某一批药物生产失败，很可能会推迟一项临床试验的启动，这时Orchestra的Agent会梳理出哪些工作和时间线受到影响，收集相关信息，并对比几种应对方案，最后由科学家和项目负责人拍板。
要知道，一款新药的研发往往牵涉药企内部多个部门，以及CRO、CDMO等一众外部合作方，各家用的系统和排期都不一样。一旦批次放行推迟、稳定性数据晚到，就可能连锁影响临床供应、中心启动乃至监管申报，而没有任何一方能看到全局。
Orchestra最早切入的正是这个痛点，即Biotech与CRO、CDMO之间的协作难题。此前它还和旧金山生物孵化器MBC BioLabs达成合作，为入驻的初创公司提供研发管理服务。
4月，OpenAI推出专为生物学和药物研发打造的推理模型GPT-Rosalind，6月又对其能力做了更新。
随后上线的Rosalind Workbench，把模型和科学工具、数据接到一起，帮科学家分析结果、规划实验。
就在上周，OpenAI还推出了面向学术界的Rosalind Academic Plan。
简而言之，GPT-Rosalind负责思考，Rosalind Workbench负责实验，Orchestra补上的是项目推进这一环。
OpenAI表示，希望AI能参与新药发现和开发的全流程，从探索想法、设计实验、解读结果，一直到协调推进候选药物。
药企合作方面，OpenAI已经拉上了诺和诺德和Moderna。前者希望借助AI加快研发和商业化执行，后者则用AI把复杂数据中的洞察转化为实验流程。
有意思的是，Orchestra瞄准的恰好是行业的一块空白。据美国制药媒体PharmTech报道，过去药企在AI上的投入大多花在了药物发现和规划类试点上，日常的研发执行仍然高度依赖人工。
多Agent协作能把效率提升多少？斯坦福大学团队今年2月的一篇预印本给出了参考。他们搭建的“虚拟Biotech”系统一次调度了37,075个Agent，6小时就整理完一批II期、III期临床试验的结果数据。
该论文作者估算，同样的工作交给单个Agent需要76.6天；在主要终点的标注上，系统与人类审核者的一致率达到89.7%。
这并不是OpenAI第 一次在医疗领域出手。据Crunchbase统计，OpenAI自2023年以来已完成15笔收购，仅今年前三个月就有6笔。
今年1月，OpenAI刚收购了医疗科技初创公司Torch，据报道交易额约6000万美元。Torch做的是把个人分散在各家医院和健康应用里的数据整合到一起。
再看Anthropic的动作。4月，它以约4亿美元股权收购Coefficient Bio；6月推出Claude Science；9月官宣自建湿实验室，并公布Claude自主发现了一个类似CRISPR的全新酶系统。
两家的路线并不相同。Anthropic更像是要亲自下场做研究；OpenAI则一边做C端健康数据，一边往药企的研发流程里渗透。
据报道，两家公司都在冲刺年底IPO。制药这种预算高、客户粘性强的行业，显然是讲企业级增长故事的好战场。
不过，药企未必会轻易交出钥匙。PharmTech指出，与OpenAI等AI公司合作的大药企普遍希望把专有数据留在自己手里，而一个追踪批次、研究进度和合作方时间线的平台，碰到的恰恰是药企最敏感的数据。
对国内AI制药公司来说，这也是一个信号。大模型巨头的竞争，已经从比谁的模型更会设计分子，延伸到了谁能掌握药企的研发流程和数据入口。
可以预见，OpenAI和Anthropic之间的这场生命科学争夺战，接下来还会有更多收购。
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