35年后，薛定谔决定不再自己制药

引言：一家“AI制药公司”的35年

过去两年，几乎每一份AI制药的行业图谱里，都能找到Schrödinger的名字。资本市场习惯把它和一批2015年之后成立的AI制药创业公司放在一起讨论，仿佛它也是AI时代的产物。

但只要翻开公司史就会发现，这个归类基本是错的。Schrödinger成立于1990年，比深度学习浪潮早了二十多年。它的主线从来不是“AI越来越强”，而是一家计算化学公司用35年时间反复回答同一个问题，计算到底能在药物价值链里占据什么位置。

为了回答这个问题，它卖过软件，孵化过Biotech，也亲自下场做过临床，最后在2025到2026年完成了一次罕见的战略再平衡。这段历史对今天所有讨论“AI+制药”的人，都是一面镜子。

一门从实验室软件开始的生意

1990年，哥伦比亚大学化学教授Richard Friesner与William Goddard共同创立Schrödinger。公司最初的目标相当朴素，把Friesner实验室开发的一套量子化学计算程序商业化。早期公司主要依靠美国NIH的SBIR小企业研究资助维持研发，1992年才获得第一笔软件销售，客户是Brookhaven National Laboratory。到1998年，公司年销售额大约只有100万美元。

如果故事停在这里，这只是一家普通的学术软件公司。它不是药企高管出走创办的Biotech，也不是VC为了某个概念孵化出来的项目，而是典型的计算化学学术成果产业化。

真正改变公司命运的是1998年。当年Schrödinger从哥伦比亚大学另一个研究团队获得了经典分子力学相关技术，D. E. Shaw创始人、计算机科学家David Shaw同时对公司进行了重要投资。

此后公司做出第一个关键战略选择，不再满足于销售某一种量子化学程序，而是开发能够真正服务药物发现的、集成化且具有定量预测能力的分子模拟体系。

这个选择在当时看不到回报。Friesner后来明确表示，实现这种愿景需要长期投入，因为当时无论势函数、算法还是算力都不成熟，Shaw提供的是一种非常稀缺的“耐心资本”。此后D. E. Shaw Research开发的分子动力学系统Desmond，也与Schrödinger形成长期技术合作。

所以理解早期的Schrödinger不能只看Friesner。Friesner提供了科学源头，而David Shaw让这套科学有机会经历十几年漫长的工程化。

科学和耐心资本，这两样东西从一开始就写进了公司的基因。

十年磨出一套工具链

1998年之后大约十年，公司最核心的工作不是发现药物，而是持续补齐计算药物设计工具链。

2001年推出Glide，研究人员得以对数百万化合物进行虚拟筛选。2003年推出蛋白结构预测软件Prime。2009年又推出计算蛋白结合位点水分子位置和能量的WaterMap。

这些产品的真正意义在于。Schrödinger逐渐形成了一套围绕药物发现不同环节的工具体系，从蛋白结构准备、虚拟筛选，到分子动力学、结合自由能计算，再到药物化学设计和项目协作管理。今天的Maestro、Glide、FEP+、LiveDesign产品组合，都能在这十年里找到前身。

这个阶段另一个关键人物出现了。Ramy Farid原本是Rutgers University化学系助理教授，2002年加入Schrödinger担任产品经理，2005年升任高级副总裁，2008年成为公司总裁。

他后来横跨了公司几乎所有阶段，从科学软件、药物发现、Biotech到上市公司。Friesner逐渐退居科学思想和基础技术的源头，Farid则成为把科学转化成商业组织和产业平台的人。

到2008年前后，Schrödinger已经成为分子建模软件领域的重要供应商。然而公司内部逐渐意识到一个问题，仅仅把软件卖给药企，并不足以证明计算可以改变药物发现。Friesner后来回忆，到了这一阶段，公司认为如果想继续推动计算方法发展，必须自己真正参与药物发现项目。

这个判断引出了公司史上最重要的一次转折。一家软件公司要证明自己，不能只靠license收入，必须让计算亲自产出药物资产。

Nimbus第一次让计算变成资产

2009年，Schrödinger与Atlas Venture共同创立Nimbus Therapeutics。这个模式在当时相当罕见，Schrödinger负责大规模计算设计，Nimbus配置药化、生物学和药物开发团队，外部资本承担项目开发资金，成功之后Schrödinger通过股权和分成参与价值创造。

这已经非常接近今天AI制药行业经常讨论的“平台+资产孵化”模式，只是Schrödinger提前十几年就开始做了。

Nimbus的ACC抑制剂项目第一次在商业上证明了这种模式。Schrödinger通过计算分析认为，ACC蛋白的常规活性位点很难成药，另一个变构位点反而具有可成药性，随后进行虚拟筛选和优化。

据公司披露，该项目大约18个月形成开发候选物，实际合成的化合物只有数百个。2016年，Nimbus将ACC项目出售给Gilead，交易潜在总额约12亿美元，其中4亿美元首付款、8亿美元里程碑。Schrödinger在2016和2017年因此累计收到约4600万美元现金分配。

这个项目后来的临床发展并不完全成功，但对Schrödinger而言，交易的历史作用已经完成，它第一次证明计算平台可以产生具有数十亿美元交易价值的真实药物资产。公司的商业模式也第一次从软件授权，升级为软件授权+药物发现。

同一时期，计算技术本身也在跨越一道门槛。自由能微扰（FEP）并非Schrödinger发明，但2010年前后，随着GPU算力、蛋白结构数据积累、力场和采样算法的进步，公司启动了大规模工程化，希望把FEP做到足够稳定、自动化和准确。

2015年，Schrödinger团队联合学术研究者在JACS发表论文，通过大规模回顾性基准测试以及真实药物发现项目中的前瞻性应用，对现代FEP方案进行了系统验证，作者包括Robert Abel和Friesner。Abel博士阶段就在Friesner实验室研究溶剂在蛋白与配体结合中的作用，2009年加入公司，长期负责计算科学平台，他代表的是Friesner之后把基础计算化学持续工程化的一代科学领导者。

这一时期还有两个标志性事件。2010年，Schrödinger与Agios建立合作，后来该合作使用Schrödinger平台发现的项目最终形成两款FDA批准药物，IDHIFA（enasidenib）和TIBSOVO（ivosidenib）。2014年，公司推出企业级协作软件LiveDesign，同年参与创立Morphic Therapeutic，用计算方法挑战传统上主要由抗体药占据的整合素靶点口服小分子。

到这里，Schrödinger的形态已经明显不同于十年前。它仍然是一家软件公司，但已经开始成为药物发现体系的一部分。

拥有分子的诱惑

2017年，Farid正式接任CEO。公司官方资料称，他后来推动了40多个研究合作和公司合资，并在2020年带领公司完成IPO。

Farid时代最重要的战略决策并不是上市，而是2018年开始建立公司自己的全资药物管线。截至2020年上市时，公司披露自2018年中以来已经启动5个内部全资项目，最初集中在DNA损伤响应和基因定义肿瘤，包括CDC7、Wee1等靶点。

这意味着公司再次改变角色。以前它可以说，我们的软件帮助别人设计出了好药。现在它开始追问，如果计算平台真的有优势，我们为什么不自己拥有药物？

这个逻辑完全合理，潜在收益也更大。但它把公司带入了完全不同的风险结构，IND、毒理、临床试验、生物标志物、监管以及大量资金消耗，这些都是软件公司基因里没有的东西。

Schrödinger必须补足传统Biotech能力。Karen Akinsanya正是在这个背景下入局，她2018年加入，此前在Merck工作12年，横跨临床药理、早期开发和BD，随后逐步负责公司的药物发现、转化研究、早期临床开发以及合作与BD。2019年公司又继续招聘临床药理和ADME/PK人才，为自研项目进入临床做准备。

如果说Friesner解决科学从哪里来，Farid解决公司往哪里走，那么Akinsanya解决的就是计算出来的分子怎样真正变成药。

公司同样不缺长期主义的外部资本。Bill Gates从2010年开始成为重要投资者，到2019年前已经先后三次投资。

2019年，公司完成约1.10亿美元融资，投资方包括Bill & Melinda Gates Foundation Trust、WuXi AppTec Corporate Venture Fund、GV、Deerfield和Qiming，重要用途之一就是扩大自研和合作药物管线。Friesner后来甚至直接表示，如果没有Shaw和Gates提供的长期信任和资金，公司很难完成这场漫长的计算技术研发。

到2019年，Schrödinger已经不是边缘科研软件供应商，全球按收入排名前20的大药企全部使用其软件，活跃客户达到1,266家。2020年2月，公司登陆Nasdaq，IPO发行13,664,704股，募集资金总额约2.323亿美元。上市文件中，公司把商业模式定义得非常清楚，软件授权+协同药物发现+自有管线，公司期待三者之间形成飞轮，软件客户和内部项目提供真实问题，推动平台改进，更好的平台帮助合作和自研项目，成功药物再反过来证明软件价值。

接下来几年，这个飞轮确实转了起来。

2020年11月，Schrödinger与BMS签订多靶点药物发现合作，获得5500万美元首付款，潜在里程碑最高约27亿美元，另有销售分成。

2022年，FDA批准SGR-1505的IND，公司启动首个全资项目的人体临床试验，这是公司32年历史里的又一个分水岭，从这一刻起，它必须同时被三个体系评价，软件公司、药物发现平台公司、临床Biotech。

2023年底，公司第一次公开自有项目临床数据，SGR-1505在健康志愿者I期研究中达到预期靶点抑制。

外部孵化资产同时给出更强的验证。Nimbus和Schrödinger共同发现的TYK2抑制剂NDI-034858（即zasocitinib），在2023年被Takeda收购，Takeda为相关Nimbus子公司支付40亿美元首付款，另有最高20亿美元潜在里程碑，Schrödinger因此获得约1.473亿美元现金分配。

ACC和TYK2两个独立项目的高额交易，为其计算药物发现能力的可重复性提供了进一步商业验证。到2025年底，Takeda已经公布zasocitinib两项III期银屑病研究达到积极顶线结果。

2024年，这个模式又被验证了两次。7月，Lilly宣布以约32亿美元收购Morphic，Schrödinger出售持有股份获得约4760万美元，同时保留部分项目低个位数销售分成权。

几个月后，公司又与Novartis达成合作，1.5亿美元首付款加最高约23亿美元潜在里程碑加特许权销售分成，Novartis同时显著扩大对Schrödinger软件平台的部署。同一个客户同时购买软件能力和药物发现能力是公司商业模式最理想的示范，这成为公司“软件+药物发现”飞轮在全球大型药企客户中的一个最典型案例。

第三次转身，回到设计引擎

然而就在飞轮看似转得最好的时候，公司开始重新思考一个问题，Schrödinger最擅长的到底是发现药，还是自己把药一直开发到后期？答案逐渐偏向前者。

2025年，SGR-1505的患者I期数据显示出一定临床活性，并获得FDA针对Waldenström macroglobulinemia的Fast Track资格。但与此同时，自研CDC7抑制剂SGR-2921遭遇挫折。2025年8月，公司宣布终止其临床开发，虽然I期看到一定单药活性，研究中出现两例公司认为SGR-2921可能有贡献的死亡事件，公司判断继续将其开发为联合疗法的路径过于困难。

几个月后，公司正式调整整体战略。2025年11月，Farid表示，除了完成SGR-1505和SGR-3515现有I期剂量递增研究之外，Schrödinger不再计划独立把新的发现项目推进到临床，疗法R&D将转向更加专注药物发现的模式，通过授权、新创企业和合作完成后续价值变现，公司预计相关成本控制措施能够带来约7000万美元节省。

这是公司历史上的第三次重大商业模式调整，公司重新定义了自己在价值链中的最佳位置，发现候选药，验证，然后尽可能早地交给拥有更强临床和商业化能力的资本和药企，而不是自己承担II/III期的巨额开发风险。

2026年的动作让这次转向更加清晰。

一条线是技术平台从基于物理学的模拟进一步走向物理模拟+AI。7月，公司推出agentic AI科学助理Bunsen，Bunsen让AI agent理解研究问题、制定计算策略、调用Schrödinger的物理模拟工具执行分子设计工作流并解释结果，NVIDIA和Google Cloud为其提供计算和AI基础设施支持。8月，BMS宣布在研发体系内规模化部署Bunsen。这代表一种新的产品逻辑，以前是计算化学家使用Schrödinger，现在它希望变成AI agent调用Schrödinger，让更多普通药物研究人员也能使用复杂的计算化学能力，平台用户的边界可能因此明显扩大。

Schrödinger没有放弃过去三十年的物理模型。它现在不断强调的是物理模拟+AI，用物理模拟生成较高质量的ground truth，再与机器学习结合，而不是纯粹依赖大规模实验数据训练模型。公司2026年的战略表述，已经明显从“AI drug discovery”转向“essential design engine”。

另一条线是资产商业化越来越回到早期的Nimbus模式。2026年，Lilly宣布以最高23亿美元收购Schrödinger联合创立的Ajax Therapeutics，其核心资产AJ1-11095是与Schrödinger共同设计的Type II JAK2抑制剂，截至2025年底Schrödinger持有Ajax约5.8%股权。9月9日，公司又与NEA、RA Capital共同成立Tectora Therapeutics，Tectora获得5500万美元Series A融资，Schrödinger把两个早期免疫炎症小分子项目放入新公司换取股权，保留未来里程碑和销售分成的权益，Tectora承担后续开发资金。

从公司史看，2026年的Schrödinger在某种程度上回到了2009年创办Nimbus的那套思路，只是今天的平台、资本市场地位、合作伙伴和药物发现能力，都已经远大于当时。截至2026年9月，公司称Nimbus、Morphic、Structure、Ajax等合作和孵化模式已经累计为Schrödinger产生超过7.5亿美元收益。

结语：知道自己不擅长什么

用35年时间，Schrödinger完成了三次身份变化，从科研软件公司，到药物资产创造平台，再到尝试做临床Biotech，最后重新确认自己的核心优势更靠近药物发现和设计。前三十年如果压缩成一句话，大致是Friesner定义了科学，Shaw和Gates给了科学足够长的时间，Farid把科学变成了一家公司，而Akinsanya、Abel等团队分别把它向药物开发和技术平台两个方向推深。

回头看，公司最有价值的一段试错可能恰恰是2018到2025年。Schrödinger用七年时间和真金白银验证了一件事，计算平台能提高药物发现效率，并不意味着平台公司天然拥有后期临床开发的比较优势。SGR-1505提供了Schrödinger内部项目进入人体并出现初步临床活性的直接证据，SGR-2921又提醒它，进入临床之后，依然要面对所有传统Biotech面对的安全性、疗效和资本消耗风险。

这个教训对今天的AI制药行业同样成立。平台叙事最大的诱惑，是让公司相信自己应该拥有整条价值链，而Schrödinger给出的答案是在最擅长的环节做到不可替代，把其余的环节交给更合适的人。

当然，这场战略再平衡才刚刚开始。