هل لا تزال تجارية الأدوية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي غير ناضجة؟ جينتاي هولدينغ تحقق أول ربح سنوي، وإينسيك إنرجي لا تزال تخسر

يُشار إلى شركة جينتاي القابضة (02228.HK) وشركة إنسيليكو الذكاء الاصطناعي (03696.HK) باعتبارهما “ثنائيَي برمجية/صناعة الأدوية بالذكاء الاصطناعي” داخل البلاد، وقد أصدرتا تقاريرها السنوية لعام 2025 تباعًا.

وفي يوم نشر التقرير السنوي ذاته، نشرت إنسيليكو الذكاء الاصطناعي أيضًا بندًا تعاونياً مع إيلي ليلي (LLY)، حيث حصلت إيلي ليلي على حق البيع الحصري لدواء GLP-1 طوّرته إنسيليكو الذكاء الاصطناعي باستخدام تقنياتها للذكاء الاصطناعي، مع دفعة مقدمة تبلغ 115M دولار، لتصل القيمة الإجمالية للصفقة إلى حد أقصى 803M دولار.

وفقًا للتقرير السنوي لعام 2025، حققت جينتاي القابضة في 2025 إيرادات تشغيلية بلغت 135M يوان صيني، بزيادة سنوية قدرها 201.2%؛ وبلغت أرباح السنة 56.24M يوان، بينما صافي الأرباح المعدّل بلغ 24.95M يوان، محققة لأول مرة أرباحًا سنوية. وتذكر جينتاي القابضة أنها أصبحت أول شركة مدرجة في بورصة هونغ كونغ تحقق ربحًا في مجال “AI for Science”.

حققت إنسيليكو الذكاء الاصطناعي في 2025 إيرادات بلغت 23.89M دولار أمريكي، تشمل إيرادات أعمال اكتشاف الأدوية البالغة 4.91M دولار أمريكي، وإيرادات أعمال تطوير خط الأنابيب البالغ 2.49M دولار أمريكي، وإيرادات حلول البرمجيات البالغ 491 مليون دولار أمريكي، وإيرادات أعمال اكتشاف أخرى البالغ 249 مليون دولار أمريكي. وفي الوقت نفسه، بلغت خسارة إنسيليكو الذكاء الاصطناعي المعدّلة في 2025 مبلغ 43.8M دولار أمريكي، مقارنةً بـ 21.2M دولار أمريكي لنفس الفترة من 2024، مع زيادة تعزى بشكل رئيسي إلى انخفاض الإيرادات، وجاء جزء منها تعويضًا من خفض نفقات البحث والتطوير.

يعرّف تقرير بحثي صادر عن شركة China Post Securities أن “صناعة الأدوية بالذكاء الاصطناعي” تعني دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل NLP (المعالجة اللغوية الطبيعية)، والشبكات العصبية العميقة، والنماذج التوليدية مع حلقات التصنيع الدوائي التقليدية، من أجل تحسين كفاءة تطوير الأدوية الجديدة وتوسيع نطاق التطبيقات لمساحة ابتكار الأدوية. وتبني نماذج الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية على تقنيات مثل التعلم العميق والمعالجة اللغوية الطبيعية، وتقوم بدمج كميات هائلة من البيانات الطبية الحيوية، بما يتيح تمكين تطوير الأدوية على طول سلسلة العمليات بأكملها.

مع التطور السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي، تظهر توقعات مرتفعة لدى السوق أيضًا تجاه شركات صناعة الأدوية بالذكاء الاصطناعي. ففي نهاية 2025 وبداية 2026، اقتربت القيمة السوقية لجينتاي القابضة في فترة من الفترات من 50B دولار هونغ كونغ. وفيما بعد، بعد إدراج إنسيليكو الذكاء الاصطناعي في بورصة هونغ كونغ في ديسمبر 2025، شهد السهم نموًا سريعًا لفترة، وسبق أن تجاوز حاجز القيمة السوقية البالغ 40B دولار هونغ كونغ في شهر فبراير من هذا العام، ثم عاد لاحقًا إلى تراجع طفيف.

ومن منظور مساحة السوق، يذكر تقرير بحثي صادر عن China Post Securities أن حجم سوق تكاليف تطوير الأدوية عبر الذكاء الاصطناعي عالميًا يُتوقع أن ينمو من 11.9B دولار في 2023 إلى 74.6B دولار في 2032.

صرّح دينغ شنغ، مدير مركز البحث والتطوير لأدوية الصحة العالمية، في مقابلة مع مراسل صحيفة “时代周报” (China Times Weekly) قائلاً إن صناعة الأدوية بالذكاء الاصطناعي لا تزال في المراحل الأولى، مقارنةً بالكم الهائل من البيانات التي تعتمد عليها النماذج اللغوية الكبيرة، فإن حجم البيانات في مجال تطوير الأدوية محدود. وأضاف أنه “على الرغم من أن بنية النماذج وقدرة الحوسبة أصبحت ناضجة نسبيًا، إلا أن معرفتنا بالآليات الأساسية للحياة ما تزال محدودة، مما يجعل مجرد تعزيز قوة الحوسبة غير كافٍ لتحقيق اختراق سريع. لذلك، فإن تطوير صناعة الأدوية بالذكاء الاصطناعي يتقيد بنقص البيانات وقصور الفهم الأساسي، ولا يزال بشكل عام في مرحلة مبكرة”.

مصدر الصورة: 图虫创意

يوم واحد رابح ويوم واحد خاسر

في 2025، حققت جينتاي القابضة أرباحًا للمرة الأولى. وبخصوص أسباب التحول إلى الربحية، أشارت جينتاي القابضة في إشعار سابق توقعات الأرباح الإيجابية المنشور إلى أنه أولًا، أدت الزيادة الكبيرة في الإيرادات مقارنةً بالعام السابق بما لا يقل عن حوالي 193% إلى تضييق خسائر النشاطين الرئيسيين، وهما حلول الروبوتات الذكية وحلول اكتشاف الأدوية، مقارنةً بالسنة المالية 2024. وفي الوقت نفسه، شهد صافي مكاسب القيمة العادلة للأصول المالية المقاسة بالقيمة العادلة من خلال الأرباح والخسائر زيادة كبيرة، إذ لم يقل في السنة المالية 2025 عن 538M يوان، بزيادة لا تقل عن حوالي 1876% مقارنةً بالعام السابق.

بحسب وصف تقرير جينتاي القابضة السنوي، ففي 2025، حققت إيرادات حلول اكتشاف الأدوية 15.3M يوان، بزيادة كبيرة قدرها 418.9% على أساس سنوي، وذلك أساسًا بفضل النمو السريع في أعمال الأجسام المضادة. كما حققت خطوط الأنابيب المبتكرة التي طُورت بالتعاون مع شركاء الخدمات وشركات الحاضنة عدة تطورات، وصولًا إلى معالم تسليم مرحلية.

وفي الوقت نفسه، حققت إيرادات حلول الذكاء “AI for Science” لدى جينتاي القابضة أيضًا نموًا سريعًا في 2025، بزيادة سنوية قدرها 62.6% لتصل إلى 2.65 مليار يوان، ويرجع ذلك أساسًا إلى زيادة عدد العملاء، واستمرار نمو الأعمال القائمة، إلى جانب نتائج جيدة في توسيع اتجاهات أعمال جديدة.

أما إنسيليكو الذكاء الاصطناعي فقد واجه في 2025 هبوطًا في الإيرادات وتوسّعًا في حجم الخسائر. وذكرت إنسيليكو الذكاء الاصطناعي في تقريرها السنوي أن إيراداتها في 2025 انخفضت بنسبة 34.5% على أساس سنوي، وكان سبب هذا الانخفاض الرئيسي هو انخفاض الإيرادات الناتجة عن تطوير خط الأنابيب، وتم تعويض جزء منها جزئيًا من خلال نمو الإيرادات الناتج عن اكتشاف الأدوية. وبلغت إيرادات تطوير خط الأنابيب في 2025 الناشئة عن الدفعة المقدمة 58M دولار أمريكي، وهو أقل من 3.14M دولار أمريكي في 2024، وذلك بسبب تأثير تقدم التفاوض على صفقة جديدة وتأثير تقدم تطوير خط الأنابيب المرخّص من طرف العملاء.

وبحسب تقرير إنسيليكو الذكاء الاصطناعي السنوي لعام 2025، ارتفعت إيرادات أعمال اكتشاف الأدوية من 314.4 مليون دولار أمريكي في 2024 بشكل كبير إلى 24.95M دولار أمريكي في 2025، لتزيد حصة هذا البند من إجمالي الإيرادات من 3.7% إلى 44.4%. في المقابل، انخفضت إيرادات أعمال تطوير خط الأنابيب من 76.59M دولار أمريكي في 2024 بشكل كبير إلى 23.89M دولار أمريكي في 2025، لتتراجع حصة هذا البند من إجمالي الإيرادات من 89.2% إلى 42.5%.

ومن منظور تطور صناعة الأدوية بالذكاء الاصطناعي عالميًا، يرى دينغ شنغ أن الشركات الصينية مثل إنسيليكو الذكاء الاصطناعي وجينتاي القابضة تقع في مستوى “اللحاق السريع/المنافسة المتوازية” مقارنةً بالمشهد العالمي. وبسبب القيود الجوهرية لفهم علوم الحياة في مجال صناعة الأدوية بالذكاء الاصطناعي، توجد حاليًا عنق زجاجة بدرجة معينة. لذلك، ومع تأثير عنق الزجاجة، تكون الفجوة بين الشركات فيما بينها صغيرة نسبيًا، ويمكن للشركات اللاحقة أن تلحق بسهولة، كما يمكن أن تحقق الريادة في اتجاهات محددة. وما دام بإمكان كسر عنق الزجاجة في المرحلة المبكرة، فإن المساحة الأمامية للريادة المستقبلية ما تزال كبيرة جدًا.

أنماط تجارية مختلفة

ومن منظور نماذج الأعمال لشركات صناعة الأدوية بالذكاء الاصطناعي، يشير تقرير بحثي صادر عن China Post Securities إلى أن نماذج الأعمال الرئيسية في الصناعة حاليًا تنقسم أساسًا إلى ثلاث فئات: SaaS و AI+CRO و AI+Biotech.

ومن بينها، في نموذج SaaS تبيع الشركة خدمات برامج إلى شركات الأدوية أو CROs لتطوير الأدوية من أجل تحقيق الإيرادات؛ وفي نموذج AI+CRO يتم استخدام ميزة تقنيات الذكاء الاصطناعي لتقديم خدمات تطوير الأدوية بالاستعانة بمصادر خارجية لشركات الأدوية/CRO وغيرها؛ أما نموذج AI+Biotech فيعتمد على تمكين الذكاء الاصطناعي، ومسار Biotech لتطوير خطوط الأنابيب ذاتيًا، بهدف توليد إيرادات عبر طرق مثل license out / التعاون / المضي قدمًا بشكل مستقل لإطلاق خطوط الأنابيب في السوق. ويرى تقرير China Post Securities البحثي أن نموذج أعمال SaaS غير مناسب لمشاركي الصناعة الحاليين.

كما أن نماذج الأعمال لكل من إنسيليكو الذكاء الاصطناعي وجينتاي القابضة تختلف أيضًا. فقد تتبنى جينتاي القابضة نموذجًا مشابهًا لـ “AI+CRO”، بينما تكون إنسيليكو الذكاء الاصطناعي أكثر شيوعًا في “مسار AI+Biotech”.

وبحسب التقرير السنوي لجينتاي القابضة لعام 2025، فقد بلغ إجمالي قيمة التعاون المئات من مليارات اليوان؛ وزادت أعداد العملاء الذين حققت الشركة منهم إيرادات جديدة في 2025 بنسبة 62% على أساس سنوي. وحتى الآن، تمت تغطية 17 من بين أكبر 20 شركة أدوية في العالم ضمن تغطيتها التراكمية. وفي 2025، أعلن ما يزيد عن 5 أدوية مبتكرة دخلت اكتشافات جينتاي القابضة مرحلة التقدم السريري، بما في ذلك عدة أشكال دوائية مثل الجزيئات الصغيرة والأجسام المضادة والببتيدات والحمض النووي والـ molecular glue وغيرها. كما تحقق منصتا اكتشاف أدوية بالذكاء الاصطناعي لتلك الأنماط المختلفة تقدمًا جديدًا في التعاون على تطوير أدوية جديدة.

وأشار تقرير إنسيليكو الذكاء الاصطناعي السنوي لعام 2025 إلى أن نموذج أعمالها يتضمن أساسًا اكتشاف الأدوية وتطوير خط الأنابيب، بالإضافة إلى حلول البرمجيات. وتقوم إنسيليكو الذكاء الاصطناعي باستثمار الأموال لإنشاء منصة اكتشاف وتطوير أدوية قائمة على الذكاء الاصطناعي التوليدي، كما تبني خطوط منتجات في مجالات مثل الأورام وعلم المناعة والتليف وغيرها.

وفي تقريرها السنوي، ذكرت إنسيليكو الذكاء الاصطناعي أنه خلال فترة الإبلاغ لعام 2025 وحتى آخر تاريخ فعلي ممكن عمليًا، تمكنت إنسيليكو الذكاء الاصطناعي من دفع 8 مشاريع لتحقيق تقدم سريري، منها 4 مشاريع ذاتية و3 مشاريع تعاونية، بما يشمل مسارين في المرحلة الثانية سريريًا و4 مسارات في المرحلة الأولى و2 تطور في IND.

في الوقت نفسه، تتعاون إنسيليكو الذكاء الاصطناعي أيضًا مع شركات أدوية في تعاونات استراتيجية لاكتشاف وتطوير الأدوية. ووفقًا لتقرير إنسيليكو الذكاء الاصطناعي السنوي، وبالنظر إلى أرقام المبيعات لعام 2024، فإن 13 من بين الشركات الـ20 الأكبر للأدوية عالميًا تعاونا مع إنسيليكو الذكاء الاصطناعي. وفي 2025، بالنسبة إلى الترخيص الممنوح للغير، توصلت إنسيليكو الذكاء الاصطناعي إلى اتفاق مع شركة Tai Jing Biological Technology، مانحة إياها حقوقًا حصرية لتطوير وتسويق ISM4808 في منطقة البر الرئيسي للصين الكبرى. إضافة إلى ذلك، أبرمت إنسيليكو الذكاء الاصطناعي تعاونات بحثية مع شركات داخلية وخارجية مثل إيلي ليلي وServier (施维雅) وYuan Yi Biotechnology (元羿生物) وKangze Pharmaceutical (康哲药业) (00867.HK) وQilu Pharmaceutical وغيرها، وتشمل مجالات علاجية متعددة.

وبالحديث عن نماذج الأعمال لشركات صناعة الأدوية بالذكاء الاصطناعي الحالية، يرى دينغ شنغ أن جوهرها جميعًا يدور حول BD (توسيع الأعمال التجارية)، أي تحويل القيمة النقدية عبر الصفقات التي تتم على طول سلسلة القيمة لتطوير الأدوية. وقال: “في الممارسة، تحمل معظم شركات صناعة الأدوية بالذكاء الاصطناعي في البداية رؤية تطوير دواء قوي بامتياز، وتفضّل تطوير خطوط الأنابيب ذاتيًا من أجل تعظيم القيمة. لكن مع تقدم البحث والتطوير وظهور صعوبات التسليم، ستلجأ بعض الشركات أيضًا إلى تحقيق ‘الاحتفاظ بالأرباح مبكرًا’ عبر الصفقات المبكرة”.

ربما لم تصل بعد إلى نتيجة قلب قواعد الصناعة

كما شكلت كل من الشركتين لمسارها التقني الفريد. وبحسب تقرير جينتاي القابضة السنوي، فقد أنشأت جينتاي حلقة بحث وتطوير مغلقة بعنوان “توقع نموذج AI - تنفيذ تجارب مبللة بواسطة الروبوت - تغذية البيانات الراجعة إلى AI - جدولة Multi-Agent ذكية”، بما يشكل نموذجًا جديدًا لتطوير الأدوية.

ومن بينها، يمثل نموذج AI “العقل الخبير”، ويُشرف على المراحل الحاسمة مثل تحليل الأهداف، وتوليد الجزيئات، والاختيار الظاهري (virtual screening)، وتوصية استراتيجيات التجربة. أما مختبر الروبوتات فهو “الأيدي الدقيقة”، ينفذ التجارب عالية الإنتاجية 7×24 ساعة ويجمع البيانات. ويمثل Multi-Agent “مدير المشروع”، حيث يقوم بتفكيك أهداف البحث والتطوير تلقائيًا وجدولة موارد العملية بأكملها، لبناء نمط تطوير آلي متكرر للأدوية والمواد الجديدة وغيرها من المجالات.

في المقابل، طورت إنسيليكو الذكاء الاصطناعي منصة اكتشاف وتطوير أدوية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي Pharma.AI، لتقديم خدمات تشمل من التعرف على أهداف دوائية جديدة إلى توليد الجزيئات الصغيرة والتنبؤ بالنتائج السريرية. وذكرت إنسيليكو الذكاء الاصطناعي في تقريرها السنوي أن Pharma.AI يمكنها تحديد أهداف دوائية جديدة، ثم تصميم الجزيئات من الصفر بالنسبة للأهداف الجديدة والمرتكزة (المعروفة) وتحسين تطوير الأدوية المرشحة سريريًا، مع تبسيط عملية إعداد الأوراق الأكاديمية وغيرها من المستندات ذات الصلة.

وذكرت إنسيليكو الذكاء الاصطناعي في تقريرها السنوي أنه باستخدام Pharma.AI، في المتوسط، تتحدد نقاط الوقت من اكتشاف الهدف حتى اكتمال التحقق من الهدف، وتحديد اكتشاف مركبات البداية، وتوليد مركبات رائدة، وتحسين المركبات الرائدة، خلال 12 إلى 18 شهرًا، وهو وقت أقل بكثير من الطريقة التقليدية التي تتطلب في المتوسط 4.5 سنوات.

في الوقت الراهن، هل ستقلب تقنيات الذكاء الاصطناعي المزعومة القادرة على تقليص وقت الاختيار قبل التجارب السريرية بشكل كبير صناعة الأدوية؟ يشير تقرير بحثي صادر عن China Post Securities إلى أنه على مستوى التطبيق، لا يمكن للبيانات “الافتراضية” التي يحسبها الذكاء الاصطناعي أن تعوض البيانات “الحقيقية” في التجارب السريرية. ولا يستطيع الذكاء الاصطناعي حتى الآن التنبؤ باستجابة الدواء داخل جسم الإنسان، كما أن عدم تجانس الأفراد في التجارب السريرية سيجعل التعقيد يتضاعف بمستوى هندسي.

وعلى مستوى التنظيم، يرى تقرير China Post Securities البحثي أن السلامة الدوائية هي العامل الأهم الذي تنظر إليه الهيئات التنظيمية، وأن التجارب السريرية هي المصدر الوحيد لإثبات السلامة. وعلى المدى الطويل، لا توجد بدائل، كما أن إجراءات الموافقة لتطوير الأدوية لن تتغير على المدى الطويل. لذلك، فإن جوهر تطوير الأدوية القائم على العلوم التجريبية لن ينقلب بسبب التطورات والترقيات التكرارية للذكاء الاصطناعي.

يرى دينغ شنغ أيضًا أن تقنيات صناعة الأدوية بالذكاء الاصطناعي الحالية لم تصل بعد إلى مستوى “القلب/الاختراق”. وعلى الرغم من أن الشركات المعنية غالبًا ما تعلن عن رفع كفاءة البحث والتطوير عدة مرات، فقد تكون هذه العبارة ذات جانب واحد.

“يجب أن يستوفي جزيء الدواء، لكي يصبح مركبًا مرشحًا يمكن إدخاله في بحث سريري على البشر، متطلبات عشرات الخصائص معًا مثل التفاعل مع الهدف، والاختيارية اللاغائية (غير مرتبطة بالهدف)، وطريقة الإعطاء، وتوزع الأنسجة، ومسار الأيض، والسُمية وغيرها. إن تحسين كفاءة التنبؤ بواحدة من هذه الخصائص فقط لا يعني كثيرًا في تقليص دورة التطوير الإجمالية. لذلك، لم يسرع تطوير الأدوية بشكل واضح بسبب تقنيات الذكاء الاصطناعي خلال السنوات الخمس الماضية، بل بالعكس، تباطأ بسبب ارتفاع معايير التطوير. وما إذا كان في المستقبل يمكن تحقيق قلب فعلي لا يزال يتعين ملاحظته.” قال دينغ شنغ في تحليله.

كمّ هائل من المعلومات وتفسير دقيق، كل شيء متاح عبر تطبيق Sina Finance