ReadingResearchRadarInvestment frameworkAI Company Primary Sources
Sign in / Sign up
← Back to reading
TopicDisconfirmAI EditorialUpdated 2026-11-03 09:04

水木分子ChatDD范式

3 steps1 pieces5 Sources

【背景】水木分子是由清华大学智能产业研究院(AIR)孵化的中国AI制药初创公司,于2026年11月入选央视“中国AI创业十骏”,是该名单中唯一的AI制药企业。

该公司核心主张是药物研发正经历从传统方法(TMDD)、计算机辅助(CADD)、人工智能辅助(AIDD)向**对话式药物设计(ChatDD)**的第四代范式跃迁。ChatDD旨在通过自然语言交互,让药研专家的经验直接参与任务规划与修正,解决过去专家与算法间缺乏持续协作通道的瓶颈。

自2023年9月发布全球首个千亿参数生物医药大模型底座及ChatDD助手以来,水木分子持续推进技术迭代:2025年2月联合清华AIR开源BioMedGPT-R1;2026年推出涵盖45项技能的OpenBioMed技能包。在应用层面,公司采取“平台服务+自研管线”双轮驱动策略。据首席科学家潘琦介绍,其首条针对自身免疫疾病的双特异性抗体管线SMT001,利用ChatDD-Insight进行立项分析、ChatDD-Discovery进行分子设计与筛选,仅用7个月即确认临床前候选药物(PCC),远快于传统方法的12-24个月。

目前,水木分子已复星医药等国内大型药企及多家生物技术公司达成合作。COO邢杰预计2026年为商业放量阶段,收入将是去年的3至4倍。行业竞争焦点正从单模型预测能力转向科研工作的整体组织效率,即谁能成为药物研发的“AgentOS入口”。

How it got here

  1. 2023-09-21

    水木分子发布新一代对话式药物研发助手ChatDD及全球首个千亿参数多模态生物医药大模型ChatDD-FM 100B,张亚勤院士出席发布会并提出“第四代药物研发新模式”。

    ex.chinadaily.com.cn ↗
  2. 2025-02-20

    清华大学智能产业研究院(AIR)与水木分子联合发布升级版开源多模态生物医药基础大模型BioMedGPT-R1,并在ChatDD平台上同步上线DeepSeek版本基座模型ChatDD-R1。

    air.tsinghua.edu.cn ↗
  3. 2026-11-02

    量子位报道水木分子入选央视“中国AI创业十骏”,成为唯一上榜的AI制药公司。文章详细披露其ChatDD范式的技术架构、自研管线进展及商业化预期。

    qbitai.com ↗

What is still unsettled

  • ChatDD范式在海外竞品(如GPT-Rosalind, Claude Science)中的实际落地效果与差异化优势如何量化?
  • 自研管线SMT001进入IND申报及临床试验阶段后,AI辅助设计的分子在真实世界临床数据中的成功率表现如何?
  • 2026年预计的收入增长(3-4倍)是否主要依赖标准化产品还是定制化项目,其可持续性如何?
Sign in / Sign up
ReadingResearchRadarInvestment frameworkAI Company Primary Sources

Sources

  • ex.chinadaily.com.cn中国网↗
  • air.tsinghua.edu.cn清华大学智能产业研究院↗
  • qbitai.com量子位↗
  • tech.ifeng.com凤凰网↗
  • pharmolix.com水木分子官网↗

Coverage in this topic

  • AI Drug Discovery Company Shuimu Molecule Proposes ChatDD Paradigm: Enabling Expert Experience to Enter the Full AI Workflow Through Dialogue2026-11-03News

    Incubated by Tsinghua University's Artificial Intelligence for Science (AIR) institute, Shuimu Molecule is the only AI drug discovery company among CCTV’s selected Top Ten Chinese AI Startups. Its core argument is that the key bottleneck in past AI drug discovery was not model predictive capability, but the lack of a continuous collaboration channel between expert experience and algorithms. ChatDD aims to allow pharmaceutical research experts to participate in task planning, execution, and correction through natural language dialogue, while validating platform capabilities via its self-developed pipeline, forming a dual-wheel drive strategy.