AI 制药的冷水背后，研究助理换人了

有条深度帖值得拆：有人给"AI 制药"泼了盆冷水——找靶点和分子式这活压根用不到 AI，传统自动化加贝叶斯 ML 就能干；而且新药 80% 的时间金钱花在临床试验、19% 在运营，找靶点只占 1%。 更有意思的是被引用的那篇研究帖：作者让 AI 每天当投资研究助理——只查一手来源（官方新闻稿、SEC 文件、公告），先读上次的日志、只汇报新变化、写清日期和来源、查不到就写"未查到"不推测，循环跑在工作日早上。 两层一，接 61898 agent 撞墙那条 = agent 最先落地的不是科幻场景，是研究助理：每天扫公告、比对变化、只报增量——门槛低到一段 prompt 加一个循环任务；二，"AI 制药"和"AI 读公告"是两件事：AI 能把分子做得更快更便宜，但决定成败的临床数据和时间表不由 AI 说了算——把 AI 用在信息流上、别用它替代判断，才是当下最划算的用法。 口径：①两个账号的原帖其表述（英文/中文自述）；②"80% 临床"为其引用数据、我没核原始出处；③链没解析没核；④本帖拆工作流、不构成任何投资建议。 要用的两条：一，做行业跟踪的——把你的信息流交给 AI 日报：一手来源、只报变化、不推测不编造，比自己刷可靠；二，看 AI 概念的——先问"这行业最贵的那步 AI 能不能碰"，分子快不等于药快。 AI 最先接管的是信息流，不是判断力——你每天花在"看公告"上的时间，够养一个 AI 助理了吗？