未上市AI制药①：Chai和GSK
一家成立不到两年的旧金山公司，发了篇论文说AI能从零设计抗体序列。GSK研发技术高级副总裁Christopher Austin的原话是：“看起来挺厉害，我们当然不信。”

但他没把论文扔掉。他让团队联系了Chai Discovery，提了一个条件：我们要用自己的靶点、自己的实验室，测你的模型。

2026年2月，测试启动。GSK从自己的管线里挑了一批靶点，没告诉Chai任何信息。Chai的模型以零样本方式生成蛋白质序列，交给GSK。GSK的湿实验室负责合成、表达、测试。

几个月后，结果回来：所有受试靶点，都找到了能结合的分子。

2026年10月9日，GSK正式签约。不到一个月，罗氏也签了。Chai在2026年签下的TOP 10药企已经覆盖全球近半。

这件事的重点不是“全中”。全中只说明每个靶点至少有一条结合序列，不等于可成药。GSK真正在测的，是分布——Chai生成的序列在亲和力、可开发性、专利空间上的分布，能不能落在GSK内部模型给不出的区间。Austin说得很清楚：Chai是“补充，而非替代”。买的是多样性对冲，不是绝对性能。

Chai没有一条自研管线，没有一个临床资产，估值38亿美元。它卖的不是分子，是“造分子的能力”。它的定价锚不在临床概率上，在客户复购率上——GSK、罗氏、礼来、辉瑞、诺华、BMS如果持续续约，说明模型在持续变强。

但这里藏着一个更大的问题：买方自验证，只有TOP 10药企付得起。 中小biotech没有这个能力，验证成本被转嫁给了MNC的BD团队、CRO、和那个还没出现的独立验证层。Chai和GSK的故事，本质上是把验证成本压在买方身上。买方付得起，验证就成立；付不起，验证就缺位。阅读全文，会有更多启发。

下一篇：Boltz。 同样卖模型，Chai卖“专属能力”，Boltz卖“公共基础设施”。辉瑞为什么愿意和一家开源公司签约？答案不在模型本身，在生态位。

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