寻明生科B轮融资1亿美元：AI4S新范式与生物基座模型的商业落地
💡AI 极简速读：寻明生科获1亿美元B轮融资，AI4S新范式，OpenDDE预测精度较AlphaFold3提升1.5倍。
2026年8月，AI制药公司寻明生科（Aureka）完成1亿美元B系列融资，由Granite Asia等投资。公司创始人赵伟安强调AI4S新范式，主张AI应创造高价值资产而非仅降本增效。其开源生物基座模型OpenDDE在抗原抗体预测上较AlphaFold3精度提升1.5倍，已产生千万美元收入，并计划明年提交IND。
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2026年8月，AI制药公司寻明生科（Aureka）宣布完成总额1亿美元的B系列融资，距离其披露3500万美元A+轮融资仅过去3个多月。本轮首轮由Granite Asia（前纪源资本GGV亚洲业务）独家投资，后续轮次由知名产业投资人领投，弘晖基金跟投，老股东启明创投、经纬创投及纽尔利资本追加。
📊 核心实体与商业数据
| 实体/数据 | 详情 |
|---|---|
| 公司名称 | 寻明生科 (Aureka) |
| 创始人 | 赵伟安（哈佛医学院博士后，加州大学尔湾分校终身正教授） |
| 融资轮次 | B系列（首轮+后续轮） |
| 融资金额 | 1亿美元 |
| 主要投资方 | Granite Asia、弘晖基金、启明创投、经纬创投、纽尔利资本 |
| 核心技术 | 生物基座模型 AuraIDE、开源模型 OpenDDE |
| 关键性能 | OpenDDE在抗原抗体结构预测精度较AlphaFold3提升1.5倍 |
| 商业模式 | AI药物研发、管线授权、模型服务 |
| 收入情况 | 已产生千万美元级收入 |
| 管线进展 | 心血管代谢、自身免疫、CNS领域十数条候选管线；最快管线预计2027年Q1提交IND |
| 原发布时间 | 2026-08-11 |
💡 业务落地拆解
AI4S新范式：从“降本增效”到“增本降效”
创始人赵伟安指出，AI在生物领域并非简单的“降本增效”，短期内甚至可能“增本降效”。他解释，AI人才、算力和实验验证昂贵，且传统药企中AI决策权提升可能带来组织摩擦。但关键在于AI能否持续产出高价值资产，覆盖前期成本。
“AI不是‘降本增效’的游戏，短期内它甚至会‘增本降效’。关键在于AI能否持续产出传统研发体系难以长出的高价值资产，靠长期收益覆盖前期的增量成本。”
生物基座模型：开源与性能突破
寻明生科自研生物基座模型AuraIDE，并于2026年7月开源OpenDDE。该模型在公开基准FoldBench v1上，抗原抗体结构预测精度较AlphaFold3提升1.5倍。赵伟安称，开源是“身份证明”，旨在跻身全球生物基座模型竞争。
商业模式创新：从软件收费到资产共享
寻明生科正推动大药企与AI4S企业合作模式融合，包括新药管线BD授权和AI模型销售。药企可提供传统方法难成药的靶点，由AI公司设计分子，验证后推进管线授权。这种模式降低了合作门槛，并让AI公司共享药物资产的长期价值。
🚀 对企业AI化的启示
重新定义AI价值：从工具到决策者
赵伟安认为，判断AI原生程度的关键在于“AI在关键决策中的权重”。他建议，企业应构建适配AI的生产关系，而非仅将AI嵌入传统流程。
“一个直观的观测指标是专利署名。传统药企中，药物专利排名靠前的是生物、化学团队；但像我们这样的AI公司，核心药物专利中，AI算法人员直接位列第一、第二发明人。”
差异化竞争：避免红海内卷
早期药物研发的AI竞争已从蓝海走向红海。赵伟安强调，必须通过AI实现差异化，例如其双特异性抗体管线仅需同类产品1/6剂量，有望实现皮下注射，提升患者依从性。
开源策略：建立行业信任
开源OpenDDE不仅展示了技术实力，还吸引了大型药企的主动联系。寻明生科已组建专职BD团队，将开源关注转化为实际合作，并计划发布轻量化版本，与英伟达合作降低推理门槛。
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