2026年，AI4S已经不缺热度。
资本、药企、科研机构和创业公司早已入场。过去几年，从AI制药到蛋白质设计，再到合成生物、材料研发，AI正在越来越多地进入真实的科研和产业流程。
但热度越高，市场反而开始变得谨慎。
此前市场更关心“AI有多强”，如今投资人开始追问的却是另一件事：AI到底解决了什么过去解决不了的科学问题？
模型能力在快速普及，真正稀缺的东西却开始向另一端移动——科学问题、实验能力、真实世界数据，以及最终能够落到研发和产业结果上的能力。
AI4S，正在变“硬”。
而这一变化，也正在悄悄改变投资人的判断方式。
AI在药物研发中的角色变化，或许最能说明这个行业正在发生什么。
2018年至2021年，AI被视作“颠覆药物研发”的神谕。模型参数、Benchmark排名、算力规模成为重要的能力证明，市场关注的是“AI到底有多强”。
2022年至2024年，AI开始真正融入研发流程。虚拟筛选、分子生成、蛋白结构预测等工具逐渐进入研发体系，AI不再只是实验室之外的新技术，而开始参与研发人员每天面对的具体工作。
到了今天，行业的关注点正在变化。
模型本身仍然重要，但它越来越像研发工具箱中的一种基础能力。开源模型不断出现，大模型能力持续提升，大药企也开始建立自己的AI研发团队。对于创业公司而言，仅仅拥有一个更好的模型，已经很难像几年前那样自动形成一个完整的商业故事。
投资人开始把问题往后推。
当模型越来越容易获得，壁垒开始变“重”
AI4S变“硬”之后，投资人也要重新学习
一个样本：道彤为什么提前押注AI4S
道彤真正关注的，可能不是“AI”本身
AI4S的下一站，不只是“AI制药”
当生命科学开始显现更多“硬科技”属性
答案出现之前，先要看到问题
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