人工智慧的應用發展雖然仍在起步階段，但由於在藥物探索、藥物研發加速、降低成本各方面都有突破性發展，使得生技製藥公司、新創和老牌科技巨擘都相繼投入資金，也使得合併或併購（M&A）越發火熱。

根據多項調查指出，新藥研發從概念發想到產品上市，通常需時 12～15 年，成本則從 10 億美元起跳，可能高達 60 億美元。而 AI 應用的導入，已經證明能夠縮短時間降低成本，對於製藥廠而言是勢必選擇的發展方向。

生物技術開發中心（DCB）產業發展處處長劉韋博觀察，AI 藥物開發技術平台持續吸引資金投入，即使全球生醫領域投資趨勢不斷變動，但只有 AI 藥物開發占比持續增加，已從 2019 年的 12% 成長到 2022 年的 22%。

大型製藥廠與 AI 技術公司的合作數目同樣逐年增加，達 10 億美元以上的案件在 2022 年就有 14 件。2022 年後，包括百靈佳殷格翰(Boehringer Ingelheim)、阿斯特捷利康(AstraZeneca)、默克(Merck)、賽諾菲(Sanofi)、安進(Amgen)等都相斷投入。2023 年至今，全球十家主要製藥公司都與 AI 新創公司合作，其中九家也在內部進行 AI 應用研發。

至於併購或合併案，根據 BiopharmaTrend 共同創辦人 Andrii Buvailo 的盤點， 2024 年至少有四起，其中，最受關注的交易，就是美國 Recursion Pharmaceuticals 與英國 Exscientia plc，兩家 AI 藥物開發公司於 2024 年 8 月宣布合併。事實上，Recursion 在過去二年已有多起併購，例如 2023 年就併購兩家加拿大 AI 公司，包括 4000 萬美元併購數位化學公司 Cyclica，以及 4750 萬美元併購 AI 驅動藥物設計公司 Valence Labs。

AI 藥物開發企業併購已蔚為風潮？PwC Taiwan 指出，觀察近十年 AI 輔助藥物探索領域併購交易觀察，大型製藥廠雖然積極尋求策略夥伴，卻未全力投入併購交易，儘管產業已著手 AI 能力建置及整合，但 AI 相關併購交易並未如其他生技製藥併購交易熱絡，仍在萌芽初期。

原因是對於國際大型製藥廠而言，併購交易原本即有其風險，PwC Taiwan 指出，投入 AI 在價值評估、規模化和併購整合人才等三方面仍有許多挑戰 ，使得生技製藥併購交易更為複雜，也讓製藥產業投入 AI 有所保留。

就評估價值來說，AI 藥物探索是一個競爭激烈的領域，其中有各種新創、科技公司提供許多不同方案，很難確定未來發展潛力，AI 是否真能加快藥品上市速度及提升成功率，驗證時間也需要數年。因此，同樣要持續累積多年經驗和實證，才有辦法評估何種 AI 模型可實現最好的長遠效益，並評估何種 AI 模型可實現最好的長遠效益。此外，PwC Taiwan 指出，在他們的訪談中發現，製藥決策者通常對提供公司資料遲疑，除考量資安風險外，也想避免因此而幫助潛在競爭對手訓練 AI 模型。

其次，規模化也是挑戰。單一家製藥公司因新藥數量有限，無法完全使用 AI 公司的潛能。但如果 AI 公司同時又服務其他製藥公司，對資安及產品所有權恐構成多重風險。這當中又牽涉到訓練 AI 模型的數據質量問題，過度窄化的 AI 模型難以擴大應用，但想發展通用的模型則需要更大量訓練資料集。如何在數據與模型當中取得最佳應用，是許多企業仍在摸索的議題。

對於製藥產業來說，AI 併購實際上是人才交易，主要希望能夠取得演算法，以及能夠寫出演算法訓練模型的人才。但 AI 新創公司和製藥公司的文化差異甚大，併購之後如何留住最關鍵的人才資產，是最大的挑戰，卻也是成功與否的關鍵。

雖然 AI 在生物科技、製藥產業的發展潛力相當巨大，不過短期而言，由於各種難題未解，傳統製藥公司的商業模式還不至於全面改變。但為了降低研發成本、縮短產品上市時間及提高成功率，AI 科技的導入與應用已是勢在必行。PwC Taiwan 認為，找到適當切入點，藉由併購獲得的外部能力，促進整體組織內部成效提升，將會是生技製藥公司脫穎而出的關鍵。