在2030年以前，生成式AI给新药发现和临床前研究的加速还有大幅降低成本的目标，把生成式AI的能力定位在创新化学分子实体上，与以往从已知路径进行优化的预测性AI相比，把药物设计引领至了一个全新的从无到有的阶段。这种变革正在被全球各大制药巨头、AI原生生物科技公司以及跨界科技力量共同推动。据了解，研发成本在过去三十年中增长超过十倍，而临床阶段的成功率依然徘徊在10%左右，这让新药研发陷入了反摩尔定律（Eroom's Law）的困境。传统双十定律曾支配着新药研发，平均耗时十年、耗资十亿美元才能把一款新药推向市场。现在生成式AI（Generative AI）正以前所未有的深度和广度切入核心环节，推动制药行业进入一场静默而深刻的范式革命。李静芝、李芳晨、石宛佳为这个报告进行了审核。行业分析指出，虽然每年获批的新药数量没有明显增长，但研发投入持续攀升。人类与疾病的斗争是时间、资本与科技交织的攻坚战。我们预计到2030年，这个领域的时间会缩短30%-50%，相关研发成本会降低40%-60%，候选药物的质量和成功率也会显著提升。这个报告正是在这一历史性交汇点上产生的。李静芝、李芳晨、石宛佳为这个报告进行了审核。这份报告专门探讨了《生成式AI在加速新药发现与临床前研究中的应用与投资策略研究》，时间跨度是从2026年到2030年。生成式AI具备从海量数据中学习内在规律的能力，这是打破困境的关键技术变量。进入21世纪第三个十年以来，“双十定律”正面临前所未有的挑战。生成式AI已经成为核心引擎而不再仅仅是辅助工具。数据爆炸、算力跃迁与算法革命交织在一起给了生成式AI崭露头角的机会。