晶泰科技18C香港上市？AI浪潮下生物科技公司的范式变革
18C靴子落地，产品进入临床不再是生物科技公司上市的必要条件。
3月24日，香港交易所宣布将在《主板上市规则》新增特专科技公司一个章节（即“18C”），进一步扩大香港的上市框架，并于3月31日起实施，有意根据新章节上市的公司由该日起可提交正式申请。
图：特专科技公主要上市规定 来源：普华永道
与港交所此前推出的仅针对生物科技公司的18A规则相比，18C扩大了适用的行业范围。
特专科技公司接纳5大领域内的企业申请上市，包括新一代信息技术、先进硬件、先进材料、新能源及节能环保、新食品及农业技术。
图：特专科技公司接纳行业和领域
即使公司并不属于上述行业或领域，如果能若能展现出下列特质，仍可能会被视为“属特专科技行业可接纳领域”：
a.具高增长潜力；
b.能证明其成功营运是靠在其核心业务采用新科技及／或应用业内相关科学及／或技术于新业务模式，亦以此令其有别于服务相似的消费者或最终用户的传统市场参与者；
c.研发为其贡献一大部分的预期价值，亦是其主要活动及占去大部分开支。
港交所网站显示，目前潜在上市申请人共有11家，晶泰科技（QuantumPharm Inc.）在列。
图：18C潜在上市申请人名单
早前曾有报道指出晶泰科技在美国递交上市申请，高盛为其承销商，计划募资4亿至5亿美元，而后又传出公司转战港股的消息。
2020年和2021年，晶泰科技先后完成C、D两轮共计7.19亿美元的融资，创造了中国AI制药公司的融资记录，投资方包括奥博资本、中国生物制药、红杉资本、五源资本、腾讯投资、软银愿景基金、中金资本、招银国际、中信资本、SIG海纳亚洲等一众知名机构。
选择按照18C的规则申报上市，晶泰科技有其自身的考量。
此前港交所《上市规则》18A章对生物科技公司上市条件中强调“核心产品通过概念阶段”，产品通过审批并且Ⅰ期临床试验顺利成为必需条件。
图：18A关于核心产品通过概念阶段的相关规定
结果是此前按照18A规则上市的生物科技公司实际上只包含了“有临床产品的创新药和创新医疗器械两类”。
而此次推出的18C并没有相关要求，这为晶泰科技这样的公司打开了绿灯。
与传统意义上的药企或医疗器械企业不同，就目前来看，晶泰科技的核心业务为平台服务，按照其自述，公司将智能计算、自动化实验和专家经验相结合，打造三位一体的研发平台，通过专业的服务助力客户提高药物研发效率。
具体到一项服务中，晶泰科技往往以一个3-5人的团队加之公司研发的AI技术平台配合客户项目研发，并从中获取收入。官网显示，拥有1000多名员工的晶泰科技目前的客户数量超过200家。
图：晶泰科技的部分客户
不难看出，目前晶泰科技的主要业务是面向药企的AI SaaS服务，这与Schrödinger如出一辙。
全球领先的AI药物研发计算平台公司Schrödinger于2020年在纳斯达克上市，最新市值为18.3亿美元，去年总收入为1.81亿美元，其中占其业务大头的软件收入为1.356亿美元，同比增长20%，全球TOP20药企都已成为该公司客户。
而已有30多年历史的Schrödinger直到近几年来才开始在自有管线上发力。目前其进展最快的项目MALT1 抑制剂 SGR-1505 的IND申请在2022年6月获批，Schrödinger已启动了一项针对SGR-1505复发或难治性B细胞淋巴瘤患者的1期临床试验，但尚未对患者进行给药。
像晶泰科技、Schrödinger这样的公司不能简单套用传统医药投资的逻辑去分析，仅仅关注项目临床进展无法完整评判出这两家公司的价值。
长久以来，Biotech成为Medtech的代名词，而在AI浪潮下，这种情况将在未来发生改变。
一些新兴的生命科技已经不能按照传统的化学药品及生物制药来定义，“不侧重于单一资产类型的公司，而是更偏向平台”已经成为越来越多硅谷生科风投人士的投资信条。
诸如英矽智能、冰洲石、未知君、药物牧场、新合生物等早期的明星AI制药公司在定位上具有鲜明的药企特征，这些公司均有多个在研管线，并且拥有已进入临床阶段的管线，目标是打造First-in-class或best-in-class药物。
图：中国部分AI制药公司临床管线情况
而像晶泰科技这样的企业尽管未推进管线至临床阶段，但凭借差异化的商业模式和经过认可的技术能力被市场给予较高估值。
这一时期的AI制药公司秉承着有管线推管线，没管线就与药企搞合作的原则，立足于药物研发打造优势。
而开始崭露头角的中国新一代AI Biotech则往往以平台作为核心，强调技术力，应用领域不局限于药物研发，向材料、能源、农业等方向拓展。代表公司企业有：
深势科技
深势科技成立于2018年11月，提出了「多尺度建模+机器学习+高性能计算」的革命性科学研究新范式，并推出了Bohrium®微尺度科学计算云平台、Hermite®药物计算设计平台等微尺度工业设计基础设施，打造“计算引导实验、实验优化设计”的全新范式，为药物、材料领域带来极具突破性的计算模拟及设计工具。
目前公司科研技术团队由中国科学院院士领衔，核心成员获得过 2020 年全球计算机高性能计算领域的最高奖项“戈登贝尔奖”，相关工作当选 2020 年中国十大科技进展和全球 AI 领域十大技术突破。
分子之心
分子之心自主研发了国内首个功能完整的、AI驱动的蛋白质预测和设计平台MoleculeOS，可以用于多肽、抗体、酶和小蛋白的研究和设计，将大分子创新药的研发变成可预测、可编程，为药物研发全流程提效；也可灵活且广泛地应用于化学、材料、工业、农业等领域的蛋白质优化与设计。
分子之心由全球AI蛋白质折叠技术奠基人、计算生物学家许锦波于2022年1月创立。许锦波曾在美国芝加哥丰田计算技术研究所担任教授，被誉为“AI预测蛋白质结构全球第一人”，其于2016年研发的RaptorX-Contact方法，在世界范围内首次证明深度学习可以大幅度提高蛋白质结构预测，这一方法后来被谷歌旗下DeepMind借鉴，用于开发AlphaFold系列算法。
这些新一代AI Biotech的诞生得益于近些年来AI及生物技术的爆发。
AI技术自不必说，最近几个月来，围绕Chatgpt的内容和观点铺天盖地，惊人的表现源自长时间的技术积累。
但这一过程并非呈线性增长，来自阿伯丁大学、麻省理工学院、图宾根大学等机构的研究，他们对机器学习模型随时间变化的计算量需求做了的详细调查：
图：1952年至2022年期间，机器学习系统的训练计算量变化
结果显示，在深度学习兴起之前，机器学习模型的训练计算量增长较为缓慢，而自2010年深度学习兴起以来，计算量的增长速度有了明显的提升。2015-2016年出现的大规模模型，更是让训练量增速达到一个惊人的速度：每5到6个月翻一番。
图：1994-2022每月上传至arXiv的AI论文数量
此外，随着时间的推移，有关AI的论文的发表也自2015年之后呈指数型高速增长。
而近些年生物科技的诸多成果也令人侧目，蛋白质测序、CRISPR基因编辑技术、单细胞代谢组学等等前沿成果应接不暇。
更值得注意的是，这两大正在快速发展的领域产生了合流，产生了以Alphafold2为代表的前沿成果，困扰人类数十年之久的蛋白质结构预测难题将在不久的将来得以解决。
毫无疑问，我们正处于技术奇点，一切的旧有经验和逻辑都需要重估，投资也不例外。
“我们往往看重团队和技术，后期更希望能够看到公司在进入市场过程中取得的进展。但对于生命科学公司而言，这种进展会以不同方式衡量。”知名风投机构A16z生物技术负责人Vijay Pande在接受媒体专访时说到。
Vijay Pande说的很克制，所谓“市场化过程会以不同方式衡量“实际上说明了很多传统分析将会越来越无力。
拿分析医美、CRO或药企那一套逻辑往未来的Biotech套用，只会让事情更加南辕北辙。
一个典型案例就摆在眼前：如何为Alphafold2估值，对于这样一项尚未有商业化路径的技术，恐怕就连DeepMind自己都无法明确市场到底有多大。
尚无产品和市场的上市公司，其兴衰浮沉将以极大比例系于技术一端。
但这并不意味着“市梦率”将会再次大行其道。
搞清科学领域事物发展的基本逻辑将成为未来从业者的首要职责，如果还可以根据后续反馈不断迭代认知，以获得些许胜率的提升，那么在Biotech这个本身概率就非常低的行业，就已经战胜了市场上绝大多数同行。
自港交所18A推出以来，在将近五年的时间里，诞生出了诸如百济神州(06160.HK)、信达生物(01801.HK)、君实生物(01877.HK)这样的新一代中国药企。
然而，在小部分公司为投资者带来巨额回报的同时，大多数“18A”药企并没有达到市场所期待的表现。截至3月中旬，45家“18A”药企仍处于破发状态，破发率高达8成以上。而其中累计跌幅大于50%，较发行价腰斩的就有32家，占比近7成。
18A的推出，为我们展现了生物科技投资残酷的一面，而18C的未来，无疑将更加充满不确定性。
晶泰科技为后来者开了一个头，而随着中国新一代生物科技公司逐渐成长，有意愿通过18C上市将不在少数。
股价起伏之间，越来越多过去的投资逻辑将被证伪，新的价值标准将会出现，最终资本市场将形成新的共识，推动行业正向发展。
可以确定的是，能够杀出来的中国新一代生物科技公司不会很多，而这一过程也会稍显漫长，高风险和高回报并存，需要投资者具备极大的耐心和理性。
—The End—
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