AI制药人才荒：为何“干湿闭环”专家比算法大牛更稀缺？
2026/09/17 15:54阅读量 2
AI制药行业正面临严重的复合型人才短缺，核心痛点在于缺乏能打通“计算设计-湿实验验证-模型迭代”闭环的专家。尽管各大药企开出百万年薪仍难招到合适人选，且岗位长期空缺，这已成为制约AI制药从概念走向产业落地的关键瓶颈。
事件概述
在AI制药领域，人才争夺已从单纯的算法工程师扩展至具备跨学科能力的复合型人才。由于生成式AI大幅降低了分子设计的成本，但湿实验验证能力未能同步提升，导致“干湿闭环”中的决策环节出现巨大缺口。目前，能够准确筛选候选分子、设计实验并反馈数据以优化模型的专家供不应求，成为行业发展的主要卡点。
核心事实与数据
- 招聘困境：跨国药企Moderna于2025年初挂出计算蛋白设计首席科学家职位，年薪最高达25.65万美元，但十个月后该职位仍空缺，候选人被同行多次截胡。辉瑞及Lila Sciences等公司也长期开放同类岗位，薪资极具竞争力（如Lila Sciences资深科学家年薪26.8万-35.8万美元），但依然难以招满。
- 人才存量极少：据行业估算，国内符合此类岗位要求的AI制药复合型人才不超过500人。过去几年间，这类人才的薪资迅速翻倍，其中包含因恐慌性抢人导致的溢价。
- 岗位定义演变：招聘需求从早期的纯算法或纯实验背景，逐渐明确为需要同时懂AI和制药。例如，辉瑞提出的“实验分诊（experimental triage）”概念，要求候选人具备传统资深科学家的隐性判断力，以决定海量候选分子中哪些值得投入有限的湿实验资源。
行业深层分析
- 技术瓶颈转移：AlphaFold系列模型解决了蛋白质结构“读懂”的问题，但在“设计”和“评估”环节仍存在精度不足。干实验（AI打分）成本低但准确率有限（如膜蛋白配体亲和力预测仅五六十分），而湿实验是金标准但产能受限。机器人自动化虽能替代部分程序化合成工作，但核心的实验设计与结果解读仍需人类专家。
- 资本流向变化：资金正集中涌向验证环节。2025-2026年间，Adaptyv、Isomorphic Labs、天鹜科技、英灵殿科技等企业获得大额融资，专注于湿实验验证平台、干湿闭环智能体及全原子基础模型，反映出行业对解决验证瓶颈的重视。
- 国内挑战：国内药企如康方生物、华深智药等已提出类似复合型人才需求，但受限于海归存量有限、海外挖角困难以及内部培养周期长（需完整参与多个项目周期），人才缺口预计在未来3-5年内将持续扩大，可能成为AI制药向产业渗透的真正暗礁。