Chai Discovery完成4億美元C輪融資，估值38億美元，AI藥物設計迎來轉捩點

七個月。這是Chai Discovery讓估值翻三倍所花的時間。這家舊金山AI藥物設計新創於2026年7月14日完成4億美元C輪融資，估值達38億美元——相比2025年12月B輪的13億美元，漲幅達到驚人的三倍。本輪由Index Ventures領投，Kleiner Perkins、Sequoia Capital和Dimension跟投，新投資方包括貝恩資本創投（Bain Capital Ventures）、Battery Ventures和Baillie Gifford；原有投資方OpenAI和Thrive Capital則加碼跟投。

這麼快的重新定價，折射出AI藥物發現賽道的成熟速度——以及Chai如何在一個日益擁擠的計算生物學平台市場中建立差異化。

Chai到底在做什麼

Chai構建用於藥物發現臨床前階段的AI模型：預測蛋白質如何折疊、設計能與特定生物靶點結合的分子，以及從零開始生成全新抗體。這些工作在過去需要數月實驗室作業和相當程度的運氣；Chai的軟體則壓縮了時間，擴展了可探索的化學空間，如今正開始在各大製藥公司實實在在地轉化為研發管線項目。

公司旗艦產品是2024年底開源發布的Chai-1——一個蛋白質結構預測模型，上線即被公認為效能最接近DeepMind AlphaFold 3的替代方案之一。與AlphaFold受商業授權限制不同，Chai-1採用寬鬆授權條款——這是刻意為之的策略選擇，為Chai贏得了學術社群的廣泛好感，並播下了數百家研究機構採用的種子。

2025年的Chai-2更具突破性：它推出了第一個實驗室成功率達兩位數的全從頭抗體設計（de novo antibody design）零樣本生成平台。這一區別在新藥開發中意義重大。「全從頭設計」——不依賴已知結構，從零生成能結合特定靶點的新穎抗體序列——是計算生物學中最困難的問題之一。兩位數的濕實驗室成功率意味著Chai-2的輸出足夠實用，可以直接進入真實實驗，而非停留在計算演示層面。

本輪融資同步宣布的Chai-3，宣稱較前代在靶點結合親和力和實驗室成功率上均有實質提升。諾華、禮來和輝瑞均是Chai-3的企業客戶，至少有兩個諾華研發計畫已從初步命中鑑定推進至先導化合物優化階段。

OpenAI的連結

Chai與OpenAI的關係，值得深入探究。OpenAI在2024年的種子輪中通過其創業基金首次投資Chai，押注的核心命題是：語言模型中的大規模預訓練方法同樣可以應用於分子生物學。這一命題已在極短時間內得到方向性驗證。

更深層的連結在於方法論。Chai的創辦人，包括執行長Joshua Meier，多數來自機器學習研究與結構生物學的交叉地帶。他們將新藥發現視為序列建模問題：蛋白質和分子如同擁有各自語法的語言，生成模型則是探索這一空間的引擎。OpenAI的投資不僅代表對Chai具體產品的信心，也反映出對OpenAI通用模型架構應用於生物領域這一方向的信心——這也是OpenAI自身內部研究計畫正在探索的路線。

為何製藥業信心轉向

三年前，製藥業對計算藥物發現工具的態度，是對長期潛力抱有期待，但對近期實用性深存疑慮。Schrödinger、英矽智能等公司的工具雖展示了令人信服的演示，臨床階段產品卻寥寥無幾。主流觀點認為，AI工具有助於加速發現過程中的特定步驟，但無法從頭到尾主導藥物設計。

這一觀點正在改變，主因是結構生物學。AlphaFold的蛋白質結構預測準確到足以在藥物開發中被信任——這是以往計算化學工具從未達到的門檻。Chai的平台代表下一步：不只預測結構，而是從一開始就生成設計為高親和力結合特定靶點的新穎分子。

商業驗證正在積累。諾華已披露與Chai合作聚焦於腫瘤學靶點的研發計畫，並表示Chai平台在類似研發項目中，命中候選物的生成速度和化學多樣性均超過其內部計算化學團隊。禮來也就代謝疾病領域的研發計畫發表了類似表態。

AI藥物發現版圖

Chai所在的市場日益競爭激烈，但資本豐沛。DeepMind的藥物發現衍生公司Isomorphic Laboratories在2026年初完成6億美元融資，與阿斯利康和諾和諾德建立了合作；英矽智能則是行業老兵，目前在特發性肺纖維化方向的AI原生藥物正在進行二期臨床試驗——這是第一批進入中期臨床的AI設計候選藥物之一。

Chai的差異化在於：聚焦抗體設計，且模型架構在最難的生成任務（而非預測任務）上展現出最強效能。預測——告訴你你給出的蛋白質的結構——是AlphaFold及同類工具的主戰場。生成——發明此前不存在的新分子——才是Chai砌築護城河的領域。這一區別至關重要，因為現代製藥行業最具商業價值的藥物，大多是生物製劑：抗體、多肽等大分子藥物，而非小分子化合物。

融資數學

以約4億美元融資對應38億美元估值，融資後倍數約為9.5倍。以一家擁有多個已簽署製藥合作項目、且其輸出已進入真實研發計畫的公司而言，這一估值雖積極，但不算出格。

做個參照：Isomorphic的融資估值倍數與此相當甚至更高。更廣泛的背景是：2026年上半年，全球對AI藥物發現公司的風險投資超過80億美元，背後是三股力量的共同驅動：AlphaFold及其後繼者帶來的方向驗證、關鍵生物製劑專利到期引發的下一代藥物需求，以及計算生物學人才以前所未有的速度從學術實驗室湧入商業公司。

Chai的C輪資金將用於擴充研究團隊——公司正在快速招募MIT、史丹佛和加州大學舊金山分校的人才——以及建設整合式濕實驗室能力，讓Chai能夠主導更多從計算預測到合成並測試的候選物流程，而非只向製藥客戶出售平台訪問權。這背後的邏輯是：一家能從計算預測直接端到端推進到候選物驗證的AI藥物公司，在估值上將比只做計算那一半的公司高出許多。

這個押注最終能否兌現，取決於Chai的研發計畫能否生產出對人體有效的藥物。這個問題的答案，將在未來三到五年的臨床開發中逐漸浮現。