生物技术行业正超越人工智能（AI）的初始兴奋，面对一个更复杂的现实：从孤立的数字工具向全面集成的AI原生发现系统过渡。
根据本克林公司（Benchling）发布的《2026年生物技术AI报告》，该行业已进入“建设者”阶段，最成功的组织不再仅仅运行试点项目。相反，他们正积极重塑数据环境和组织结构，使AI成为研发（R&D）操作模式的默认部分。
对于药物开发者，这一转变代表向AI操作系统的迈进，其中数字模型和实验室实验存在于一个连续的、闭环的发现循环中。
加速上游研发管线
药物开发者在研发管线的早期阶段看到了最显著的AI影响，在此阶段关于靶点和构建体的决策为长达十年的工作设定了轨迹。由于药物开发通常需要10到12年，这些上游改进会随时间累积；发现阶段更快的周期和更少的死胡同对长期投资回报率（ROI）至关重要。根据报告，一半采用AI的生物技术公司已报告更快的靶点确定时间，42%的公司看到科学模型在准确性和命中率方面的提升。
如今，预测模型引领采用，因为它们基于成熟、结构良好的数据集。例如，73%的领导者使用蛋白质结构预测，52%使用对接模型。这些“杀手级应用”之所以成功，是因为它们在数据干净且结果易于验证的领域运行。通过将AI设计系统与实验室紧密耦合，研究人员有效地将药物发现时间线从数年缩短至数月。
基础设施瓶颈
尽管有这些早期成果，该行业正面临一个天花板，在生成设计（42%采用率）、生物标志物分析（40%）和ADME预测（29%）等复杂领域，AI采用率急剧下降。限制因素很少是模型本身；而是数据环境，其中信息分散在十几个系统中，关键元数据经常缺失。55%的组织指出，数据质量和可用性差是AI试点失败的首要原因。
生物学数据往往过于混乱或不完整，无法有效教导机器，专家指出，再多的回溯性规范化也无法修复设计不佳的实验。为突破这一天花板，领导者正在投资“前瞻性数据”——高质量、标注良好的测量数据，模型可以真正从中学习。高AI采用率的组织报告强健的湿实验-干实验实验室整合的可能性几乎是低采用者的两倍（30%对18%），从而形成一个数据飞轮，洞察持续为决策提供信息并加速学习。
科学翻译官的崛起
报告强调了人才战略的根本转变：药物开发者正在实验台构建AI专业知识，而不仅仅是从技术行业招聘。现有科学人员的内部技能提升是AI人才最常见的来源（67%提及），远超从科技公司招聘的21%。这源于对“科学翻译官”的关键需求——能够驾驭复杂生物学、监管要求和机器学习微妙交集的人才。
这一转变正在重塑组织架构，使AI贴近科学。最常见的模式是将AI领导直接置于研发部门内（30%），使技术与实验背景保持联系。此外，35%的组织采用了混合模式，将用于共享标准的集中式AI团队与嵌入研发团队的专家配对。这种贴近实验台的位置减少了交接环节，并确保AI工具在真实实验流程中可用。
新的发现模型
随着AI成为标准，生物技术行业正采用“构建差异化部分，购买可扩展部分”的思维。大约60%的团队购买经过验证的商业组件，而55%的团队在专有生物学独特的地方构建或微调内部模型。信任也正在成熟为“信任但验证”阶段，66%的科学家报告过去一年对大语言模型（LLM）输出的信心增加，尽管他们仍依赖领域专业知识来决定何时测试AI假设。
投资随着这一操作转变而流动，AI从试点转向平台。惊人的80%的组织计划在接下来的12个月内增加AI预算，其中23%预计支出将翻倍或更多。这些资金正被投入数据基础设施和扩展的科学建模能力。根据英伟达医疗健康部门的说法，最终目标是一个互操作生态系统，其中协作科学家代理、多模态模型和自动化工作流端到端协调实验和决策。
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