廖佑倫(生醫商品化中心-藥品領域)
全球人工智慧（AI）技術在藥物開發領域的應用正在日益深化。在跨入2026年之際，AI已正式從製藥產業的輔助性工具，躍升為重新定義開發流程的戰略核心。
傳統新藥研發的「反摩爾定律」困境
長期以來，傳統新藥研發模式一直受困於「高成本、長週期、低成功率」的「反摩爾定律」（Eroom’s Law）困境：
1. 開發一款新藥平均需耗時12至18年。
2. 研發經費耗資高達26億美元。
3. 即使候選藥物成功進入第一期臨床試驗，後續仍有高達 90% 的機率面臨失敗。
面對研發投資報酬率（Return on Investment，ROI）持續探底，AI的導入不僅是單純的降低成本並增加效率，更是為了解決生物學的複雜性，開啟「數位預測驅動科學實證」的新典範，將過去視為高風險的過程轉向高度可預測的「數位工程系統」。
千億美元市場的經濟可行性
根據報告綜整的數據，AI藥物研發（AI Drug Development，AI DD）展現出極高的經濟可行性，並已跨越早期的實驗性測試，從「概念驗證（Phase I）」階段正式進入追求實質投資回報的「工業化落地（Phase II）」關鍵轉折點。 (完整文章請至檔案下載專區的生技新知，登錄會員後下載)