逾亿美元融资领跑全球 AI 蛋白，分子之心「可编程生物工程」重构生物新基建

📌 一句话摘要

分子之心完成逾亿美元 A 轮融资，凭借自研 AI 蛋白质设计平台 MoleculeOS 和 MMDesign，在工业级蛋白质从头设计上实现超 90%靶点命中率，推动 AI 蛋白质从结构预测进入「可编程生物工程」的产业落地阶段。

📝 详细摘要

本文为 36 氪独家报道，聚焦 AI 蛋白质设计公司分子之心（MoleculeMind）完成的逾亿美元 A 轮系列融资。文章详细介绍了分子之心的技术路线：从创始人许锦波（AI 蛋白质折叠奠基人）的学术背景出发，阐述其如何从结构预测（看清）跨越到蛋白质从头设计（创造）。核心亮点包括：自研结构预测模型 MMFold 在 FoldBench 测试中超越 AlphaFold 3 等主流模型；AI 生物药设计平台 MMDesign 在 12 个真实临床靶点测试中实现超 90%命中率，仅需验证 14-50 个候选分子即可获得高亲和力抗体；以及构建了 AI 原生生物工程基础设施 MoleculeOS（MOS），打通「设计-验证-进化」闭环。文章还列举了多个产业验证案例（pH 敏感性抗体、表达量提升 400 倍、工业酶定向进化），并引用了蓝桥资本、东方富海、中粮产业基金、凯赛生物等多家投资方与产业伙伴的表态，强调其跨领域平台属性与商业闭环能力。

💡 主要观点

- 分子之心完成逾亿美元 A 轮融资，资本阵容覆盖财务、产业与战略资本。 蓝桥资本、浦东创投、中粮产业基金、凯赛生物等多元投资方共同加注，体现市场对 AI 蛋白质工业级落地路径的共识，而非仅关注单一技术指标。

自研模型 MMFold 在抗体-抗原界面预测精度上超越 AlphaFold 3，实现从追赶者到领跑者的切换。 在 FoldBench 测试中，MMFold 对复杂抗体-抗原界面的高精度结构预测领先所有开源模型及 Google AlphaFold 3，这是中国团队在 AI 蛋白质核心赛道首次取得系统性领先。

MMDesign 平台实现超 90%靶点命中率，将候选分子验证规模从亿级降至数十级。 针对 12 个真实临床靶点，仅需验证 14-50 个 AI 生成的候选分子即可获得高亲和力纳米抗体，其中 TNFα靶点抗体亲和力达皮摩尔级，显著降低研发成本与周期。

MoleculeOS 平台构建了「AI 设计-湿实验验证-数据反哺」的工程化飞轮，形成产业护城河。 通过多个真实产业项目（pH 敏感性抗体、表达量提升 400 倍、工业酶产率提升数倍）积累专有闭环数据，持续迭代模型，形成竞争对手难以复制的数据与工程优势。

商业化路径清晰：平台授权、联合研发、自研管线三线并行，客户粘性强。 已与跨国药企、合成生物学龙头、化工新材料集团等建立合作，多个客户启动连续项目，合作从单一靶点扩展至多场景，验证了平台的跨领域适用性与持续价值创造能力。

💬 文章金句

- 全球 AI 蛋白质领域的竞争，已经从实验室里的「单一模型跑分」，全面跃迁至「解决产业真实痛点、实现商业闭环」的工业级较量。

• AI 制药的下半场，必须告别随机试错。
• 将生物大分子研发从「随机试错」推向「可编程生物工程」的确定性时代。
• 中国团队首次在 AI 蛋白质最具工业价值的核心赛道上，完成了从「追赶」到「领跑」的关键切换。

📊 文章信息

AI 初评：82

来源：36氪

作者：36氪

分类：商业科技

语言：中文

阅读时间：16 分钟

字数：3814

标签： AI4S, AI蛋白质, 分子之心, 生物科技, 产业融资

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