AI 技术的飞速发展，特别是在图像识别、自然语言处理（NLP）和计算机视觉领域的突破，为药物研发中的难题提供了全新的解决方案。与传统药物发现方法相比，AI 制药具有明显的效率、成功率、成本优势：（1）为确定临床前候选化合物，传统药物发现方法需要在 4-6 年内合成及测试约 5000 个分子，而 AI 制药方法可对数十亿个分子进行实际筛选，仅需在 2-3 年内合成及测试数百个分子即可；（2）传统药物发现方案对现有的有限分子库进行实验筛选，而 AI 制药方法可以针对特定靶点定制生成数百万个苗头分子，可提高药物研发的创新性、成功率；（3）传统药物发现方案需要在实验室通过反复试验测试及优化分子，AI 制药方法可以通过计算机模拟分子特性，减少需要在实验室进行验证的分子数，从而减少测验时间。例如，英矽智能基于 AI 研发的 ISM001-055 推进至临床前候选药物阶段耗时少于 18 个月，推进至 I 期临床试验仅耗时额外九个月。此外，英矽智能能够在仅一年的时间内提名九种临床前候选药物，速度远高于每约 4.5 年提名一种临床前候选药物的行业平均值。又如，晶泰科技的结合亲和力预测平台 XFEP 每年能够评价约 240000 个分子的结合亲和力，是其他知名生物技术与制药公司的 FEP（自由能微扰）能力的约 10 到 100 倍。据晶泰科技估计，XFEP 透过算法调整及优化将传统 FEP（自由能微扰）的成本降低约 75%。再如，医渡科技利用“大数据+大模型”技术打造的“患者招募智能筛选系统”，可以为肿瘤类项目平均节省 88.5%人工筛查成本，非肿瘤类项目平均节省 69.8%人工筛查成本，已在北京大学肿瘤医院、首都医科大学附属北京友谊医院等临床试验中心完成了系统部署及推广工作，发挥实际效果。