
AI药物研发初创公司英矽智能(Insilico Medicine)的联席首席执行官亚历克斯·扎沃龙科夫,每次公开露面几乎都是同一身打扮:一件黑色棉马甲,上面别着一枚白色小徽章,用来记录公司旗下临床在研项目的推进进度。
今年7月,《财富》杂志在香港采访扎沃龙科夫时,他特意指了指徽章上最新增加的标记——“Phase 3”(三期临床)旁边多了一个小圆圈。
对扎沃龙科夫来说,这枚徽章既是骄傲的资本,也是一种对团队的鞭策。他说道:“我的中国团队很喜欢它。但其他地区的团队特别讨厌它,因为把这种东西亮出来,就意味着必须参与竞争。”
就在采访前数日,英矽智能刚刚宣布,其用于治疗特发性肺纤维化的药物rentosertib将在中国启动三期临床试验。特发性肺纤维化是一种致命的肺部瘢痕性疾病,会导致呼吸困难和咳嗽。英矽智能借助AI识别疾病靶点,并开发出治疗该疾病的药物分子。该公司称,这是全球首款从靶点发现到分子开发均由AI驱动、并进入大规模临床试验阶段的药物。(9月10日,三期临床试验的首名患者已经接受给药。)
此后,好消息接踵而至。9月7日,英矽智能在《自然·生物技术》(Nature Biotechnology)发表了一篇研究论文。论文显示,在42名接受rentosertib治疗的患者中,部分患者的血液样本出现了生物学年龄逆转的迹象。
英矽智能高管提醒称,这种变化幅度很小,能否长期维持仍不确定。尽管如此,这仍是最早的临床线索之一,表明由AI研发的药物或许能延缓甚至逆转衰老。论文发表次日,即9月8日,英矽智能联席首席执行官任峰在中国澳门举行的《财富》领军者论坛上表示:“我们认为,衰老与纤维化有关。随着人体衰老,体内的纤维化程度会日益加重。如果能阻止纤维化,就有可能阻止生物学意义上的衰老。”(纤维化是指瘢痕组织过度形成和积聚。)
英矽智能还致力于推动建立一套评估体系,用于衡量AI在长寿研究中的实际价值。9月17日,该公司推出LongevityBench,用于测试大语言模型对衰老生物学知识的掌握程度。在一项登上《细胞》(Cell)杂志封面的研究中,英矽智能表示,一些专门针对衰老研究训练的小型模型,在这项新基准测试中的表现优于多个前沿大模型。
这意味着,英矽智能正在同时进行制药行业最重要的几项试验——准确地说,是三项。第一,由AI发现的药物分子能否通过三期临床试验;第二,AI药物研发究竟能否盈利;第三,全球生物科技创新的中心是否会从美国和欧洲转向中国。
“我们从没想过它会成功”
英矽智能成立于2014年。当时,一批抱有相同理念的初创公司相继涌现:利用AI寻找特定疾病的治疗靶点,再快速生成并测试候选分子,以判断哪些可能有效。
但此后多年,当初的热潮已经消退大半。扎沃龙科夫对《财富》杂志表示:“和我们同期起步的那些公司,如今绝大多数都已倒闭。”他承认,自己当年也发表过一些过激的言论,最后悔的是曾宣称“AI将取代药物化学家”。
然而,2019年,英矽智能证明,其算法能在46天内设计出新的药物分子,并在小鼠实验中完成验证。这次成功随后帮助公司发现了一个新的抗纤维化靶点,并设计出能够作用于该靶点的药物分子。扎沃龙科夫表示:“当时我们认为成功的概率不到1%,所以甚至开始拍一部纪录片,准备作为项目失败后的复盘。我们从没想过它会成功。”
该分子就是后来的rentosertib,也是英矽智能迄今进展最顺利的AI发现药物。不过,公司还有一款治疗溃疡性结肠炎的实验性药物已经进入二期临床试验,另有8款药物处于一期临床试验阶段,其中大部分用于治疗不同类型的癌症。
英矽智能选择在中国开展rentosertib的三期临床试验。扎沃龙科夫表示,这一决定在很大程度上归因于中国药品监管机构的专业水平。他表示:“他们请来众多专家,甚至让我感觉他们比我更了解我们研发的药物。这也说明了中国监管机构的专业水平:他们不仅了解这些药物,对其他药物也同样了如指掌。”
2015年以后,为了清理长期积压的药品审批申请,并成为制药行业的创新者,中国将药品审评人员规模扩大至原来的10倍。改革前,药物平均审评时间长达900天;到2019年,已缩短至300天。
扎沃龙科夫补充说:“中国的监管机构更具全局视野。”他指出,中国监管机构主要关注药物能否带来可量化的生存期改善,同时也接受在安全性上存在一定程度的不确定性。他表示:“中国监管机构理解这种药物的作用机制和创新性,还为我们明确了后续的推进方向。”
实现盈利
英矽智能还跨过了另一个重要门槛:公司已实现盈利。2026年上半年,这家初创公司的净利润达到3,550万美元。
去年,扎沃龙科夫开始兼任英矽智能首席商务官。他坦言:“我完全没想到自己会兼任这个职务。但后来发现,我其实能做得更好,因为商业化靠的并非人脉。你销售的是科学数据,不可能靠一次握手就能达成交易。”他让科学家直接负责商务拓展,并建立了自动化平台,处理主动来询的合作需求。
这一调整很快带来了一连串重磅交易,其中包括与礼来(Eli Lilly)达成的27.5亿美元合作、与韩国SK生物制药(SK Biopharmaceuticals)达成的25亿美元合作,以及与武田制药(Takeda Pharmaceuticals)达成的6亿美元合作。
不过,扎沃龙科夫认为,英矽智能在中国达成的交易未获得足够关注,例如与齐鲁制药(Qilu Pharmaceutical)达成的1.2亿美元合作。扎沃龙科夫预测:“中国未来的市场规模将相当于10个日本。随着收入水平日益提升,人们在代谢、疼痛、纤维化、神经系统疾病、炎症等领域,对创新药与优质药的需求将愈发旺盛。他们会追求更多真正具备创新价值的药物,而监管部门也可能愿意给出更高的医保报销比例。”
中国药企过去常被视为仿制者,但如今,它们在全球新药研发管线中的占比正在迅速上升。去年,中国药企与海外企业达成的对外授权交易总额达到创纪录的1,360亿美元。
扎沃龙科夫表示,英矽智能如今正在推行“立足中国、服务中国”(China-for-China)的发展战略,即利用中国本土资源和人才,为中国市场开发产品。他表示:“我们的竞争对手如今全在中国。这些企业过去或许只是维生素C或者传统中药供应商,现在却突然开始大规模研发创新药。”
这些中国企业在将创新程度不高的药物快速规模化方面效率极高,但对于真正具有突破性的创新疗法,往往因风险太大而不愿涉足。这恰恰是英矽智能的机会。扎沃龙科夫表示:“他们会找到我说:‘亚历克斯,我们想要一款真正具备创新价值的药物,但自身缺乏研发能力,而你们手中恰好有更优秀的成果。能否将其授权给我们?’对此,我乐意以较低的许可价格授权给他们,因为我知道,他们能够以更快的速度、更低的成本推进药物研发,甚至比我们做得更好。”
中国的另一个优势是速度。扎沃龙科夫表示:“谈判一个月就能完成,而不是九个月。”他还补充道:“他们不会每隔一周就跑去度假,也不讲工作与生活平衡。他们讲的是‘生活与生活的平衡’。”
不过,尽管英矽智能的AI药物目前最受关注,扎沃龙科夫已经把目光转向公司业务的另一端——AI本身。
今年1月,英矽智能推出MMAI Gym。该平台以分子语言,即贯穿从药物化学到临床开发的全流程知识,对OpenAI的GPT、Anthropic的Claude和阿里巴巴(Alibaba)的通义千问(Qwen)等模型进行微调。他解释道:“我们决定不再当运动员,而是要当教练。”
“我们在药物研发上投入了太多精力。现在,是时候把我们的AI技术推向市场了。”
长寿与健康寿命
随着亚洲人口迅速老龄化,长寿已经成为该地区的一个热门话题。政府官员和医疗行业高管如今谈论的重点,也逐渐转向如何延长“健康寿命”,即一个人一生中保持健康状态的时间。
不过,围绕长寿的讨论始终绕不开一个令人不安的问题。衰老以及最终的死亡,过去对所有人都是平等的:无论贫富,每个人都会变老,最终死去。但如果延长寿命和健康寿命的疗法真的出现,是否意味着富人能凭借财富摆脱衰老带来的痛苦,而穷人却只能继续承受疾病和身体衰退?
然而,扎沃龙科夫并不认为更长寿、更健康的人生会成为富人专属的奢侈品。他表示:“财富本就是造成寿命差距的一大因素。我们现在坐在香港,这里的人均预期寿命全球最高,很大程度上就是因为这里的人非常富有。”
他以GLP-1减重药价格持续下降为例,说明随着规模效应显现,这类疗法最终都会变得更加普及。GLP-1减重药刚上市时,每月费用约为2,000美元;如今在香港药房购买大约只需400美元,而到了深圳,价格甚至可以低至80美元左右。“事实上,我认为长寿疗法反而会缩小这种不平等。”
无论在药物研发还是AI领域,英矽智能的探索最终结果如何,扎沃龙科夫预计,未来评判其成败的,将是一个不同寻常的“受众”。
他表示:“我把媒体视为与未来AI智能体对话的一种方式,它能记住所有信息。你今天写下的任何内容,未来的AI都会记得。”
《财富》“亚洲议程”(Asia Agenda)专栏每月推出至少两期高端访谈。我们深入对话亚洲顶尖商业领袖,探讨他们如何为未来进行战略布局,以及在这片全球增长最快、最具活力的地区领导企业的心得与启示。点击此处查看该专栏的全部人物报道。(财富中文网)
译者:刘进龙
审校:汪皓
AI药物研发初创公司英矽智能(Insilico Medicine)的联席首席执行官亚历克斯·扎沃龙科夫,每次公开露面几乎都是同一身打扮:一件黑色棉马甲,上面别着一枚白色小徽章,用来记录公司旗下临床在研项目的推进进度。
今年7月,《财富》杂志在香港采访扎沃龙科夫时,他特意指了指徽章上最新增加的标记——“Phase 3”(三期临床)旁边多了一个小圆圈。
对扎沃龙科夫来说,这枚徽章既是骄傲的资本,也是一种对团队的鞭策。他说道:“我的中国团队很喜欢它。但其他地区的团队特别讨厌它,因为把这种东西亮出来,就意味着必须参与竞争。”
就在采访前数日,英矽智能刚刚宣布,其用于治疗特发性肺纤维化的药物rentosertib将在中国启动三期临床试验。特发性肺纤维化是一种致命的肺部瘢痕性疾病,会导致呼吸困难和咳嗽。英矽智能借助AI识别疾病靶点,并开发出治疗该疾病的药物分子。该公司称,这是全球首款从靶点发现到分子开发均由AI驱动、并进入大规模临床试验阶段的药物。(9月10日,三期临床试验的首名患者已经接受给药。)
此后,好消息接踵而至。9月7日,英矽智能在《自然·生物技术》(Nature Biotechnology)发表了一篇研究论文。论文显示,在42名接受rentosertib治疗的患者中,部分患者的血液样本出现了生物学年龄逆转的迹象。
英矽智能高管提醒称,这种变化幅度很小,能否长期维持仍不确定。尽管如此,这仍是最早的临床线索之一,表明由AI研发的药物或许能延缓甚至逆转衰老。论文发表次日,即9月8日,英矽智能联席首席执行官任峰在中国澳门举行的《财富》领军者论坛上表示:“我们认为,衰老与纤维化有关。随着人体衰老,体内的纤维化程度会日益加重。如果能阻止纤维化,就有可能阻止生物学意义上的衰老。”(纤维化是指瘢痕组织过度形成和积聚。)
英矽智能还致力于推动建立一套评估体系,用于衡量AI在长寿研究中的实际价值。9月17日,该公司推出LongevityBench,用于测试大语言模型对衰老生物学知识的掌握程度。在一项登上《细胞》(Cell)杂志封面的研究中,英矽智能表示,一些专门针对衰老研究训练的小型模型,在这项新基准测试中的表现优于多个前沿大模型。
这意味着,英矽智能正在同时进行制药行业最重要的几项试验——准确地说,是三项。第一,由AI发现的药物分子能否通过三期临床试验;第二,AI药物研发究竟能否盈利;第三,全球生物科技创新的中心是否会从美国和欧洲转向中国。
“我们从没想过它会成功”
英矽智能成立于2014年。当时,一批抱有相同理念的初创公司相继涌现:利用AI寻找特定疾病的治疗靶点,再快速生成并测试候选分子,以判断哪些可能有效。
但此后多年,当初的热潮已经消退大半。扎沃龙科夫对《财富》杂志表示:“和我们同期起步的那些公司,如今绝大多数都已倒闭。”他承认,自己当年也发表过一些过激的言论,最后悔的是曾宣称“AI将取代药物化学家”。
然而,2019年,英矽智能证明,其算法能在46天内设计出新的药物分子,并在小鼠实验中完成验证。这次成功随后帮助公司发现了一个新的抗纤维化靶点,并设计出能够作用于该靶点的药物分子。扎沃龙科夫表示:“当时我们认为成功的概率不到1%,所以甚至开始拍一部纪录片,准备作为项目失败后的复盘。我们从没想过它会成功。”
该分子就是后来的rentosertib,也是英矽智能迄今进展最顺利的AI发现药物。不过,公司还有一款治疗溃疡性结肠炎的实验性药物已经进入二期临床试验,另有8款药物处于一期临床试验阶段,其中大部分用于治疗不同类型的癌症。
英矽智能选择在中国开展rentosertib的三期临床试验。扎沃龙科夫表示,这一决定在很大程度上归因于中国药品监管机构的专业水平。他表示:“他们请来众多专家,甚至让我感觉他们比我更了解我们研发的药物。这也说明了中国监管机构的专业水平:他们不仅了解这些药物,对其他药物也同样了如指掌。”
2015年以后,为了清理长期积压的药品审批申请,并成为制药行业的创新者,中国将药品审评人员规模扩大至原来的10倍。改革前,药物平均审评时间长达900天;到2019年,已缩短至300天。
扎沃龙科夫补充说:“中国的监管机构更具全局视野。”他指出,中国监管机构主要关注药物能否带来可量化的生存期改善,同时也接受在安全性上存在一定程度的不确定性。他表示:“中国监管机构理解这种药物的作用机制和创新性,还为我们明确了后续的推进方向。”
实现盈利
英矽智能还跨过了另一个重要门槛:公司已实现盈利。2026年上半年,这家初创公司的净利润达到3,550万美元。
去年,扎沃龙科夫开始兼任英矽智能首席商务官。他坦言:“我完全没想到自己会兼任这个职务。但后来发现,我其实能做得更好,因为商业化靠的并非人脉。你销售的是科学数据,不可能靠一次握手就能达成交易。”他让科学家直接负责商务拓展,并建立了自动化平台,处理主动来询的合作需求。
这一调整很快带来了一连串重磅交易,其中包括与礼来(Eli Lilly)达成的27.5亿美元合作、与韩国SK生物制药(SK Biopharmaceuticals)达成的25亿美元合作,以及与武田制药(Takeda Pharmaceuticals)达成的6亿美元合作。
不过,扎沃龙科夫认为,英矽智能在中国达成的交易未获得足够关注,例如与齐鲁制药(Qilu Pharmaceutical)达成的1.2亿美元合作。扎沃龙科夫预测:“中国未来的市场规模将相当于10个日本。随着收入水平日益提升,人们在代谢、疼痛、纤维化、神经系统疾病、炎症等领域,对创新药与优质药的需求将愈发旺盛。他们会追求更多真正具备创新价值的药物,而监管部门也可能愿意给出更高的医保报销比例。”
中国药企过去常被视为仿制者,但如今,它们在全球新药研发管线中的占比正在迅速上升。去年,中国药企与海外企业达成的对外授权交易总额达到创纪录的1,360亿美元。
扎沃龙科夫表示,英矽智能如今正在推行“立足中国、服务中国”(China-for-China)的发展战略,即利用中国本土资源和人才,为中国市场开发产品。他表示:“我们的竞争对手如今全在中国。这些企业过去或许只是维生素C或者传统中药供应商,现在却突然开始大规模研发创新药。”
这些中国企业在将创新程度不高的药物快速规模化方面效率极高,但对于真正具有突破性的创新疗法,往往因风险太大而不愿涉足。这恰恰是英矽智能的机会。扎沃龙科夫表示:“他们会找到我说:‘亚历克斯,我们想要一款真正具备创新价值的药物,但自身缺乏研发能力,而你们手中恰好有更优秀的成果。能否将其授权给我们?’对此,我乐意以较低的许可价格授权给他们,因为我知道,他们能够以更快的速度、更低的成本推进药物研发,甚至比我们做得更好。”
中国的另一个优势是速度。扎沃龙科夫表示:“谈判一个月就能完成,而不是九个月。”他还补充道:“他们不会每隔一周就跑去度假,也不讲工作与生活平衡。他们讲的是‘生活与生活的平衡’。”
不过,尽管英矽智能的AI药物目前最受关注,扎沃龙科夫已经把目光转向公司业务的另一端——AI本身。
今年1月,英矽智能推出MMAI Gym。该平台以分子语言,即贯穿从药物化学到临床开发的全流程知识,对OpenAI的GPT、Anthropic的Claude和阿里巴巴(Alibaba)的通义千问(Qwen)等模型进行微调。他解释道:“我们决定不再当运动员,而是要当教练。”
“我们在药物研发上投入了太多精力。现在,是时候把我们的AI技术推向市场了。”
长寿与健康寿命
随着亚洲人口迅速老龄化,长寿已经成为该地区的一个热门话题。政府官员和医疗行业高管如今谈论的重点,也逐渐转向如何延长“健康寿命”,即一个人一生中保持健康状态的时间。
不过,围绕长寿的讨论始终绕不开一个令人不安的问题。衰老以及最终的死亡,过去对所有人都是平等的:无论贫富,每个人都会变老,最终死去。但如果延长寿命和健康寿命的疗法真的出现,是否意味着富人能凭借财富摆脱衰老带来的痛苦,而穷人却只能继续承受疾病和身体衰退?
然而,扎沃龙科夫并不认为更长寿、更健康的人生会成为富人专属的奢侈品。他表示:“财富本就是造成寿命差距的一大因素。我们现在坐在香港,这里的人均预期寿命全球最高,很大程度上就是因为这里的人非常富有。”
他以GLP-1减重药价格持续下降为例,说明随着规模效应显现,这类疗法最终都会变得更加普及。GLP-1减重药刚上市时,每月费用约为2,000美元;如今在香港药房购买大约只需400美元,而到了深圳,价格甚至可以低至80美元左右。“事实上,我认为长寿疗法反而会缩小这种不平等。”
无论在药物研发还是AI领域,英矽智能的探索最终结果如何,扎沃龙科夫预计,未来评判其成败的,将是一个不同寻常的“受众”。
他表示:“我把媒体视为与未来AI智能体对话的一种方式,它能记住所有信息。你今天写下的任何内容,未来的AI都会记得。”
《财富》“亚洲议程”(Asia Agenda)专栏每月推出至少两期高端访谈。我们深入对话亚洲顶尖商业领袖,探讨他们如何为未来进行战略布局,以及在这片全球增长最快、最具活力的地区领导企业的心得与启示。点击此处查看该专栏的全部人物报道。(财富中文网)
译者:刘进龙
审校:汪皓
Alex Zhavoronkov, co-CEO of the AI drug discovery startup Insilico Medicine, dresses the same way at all his public engagements: a black padded vest with a small white badge that keeps count of the company’s clinical pipeline.
When Fortune sat down with him in Hong Kong in July, he made sure to point out the badge’s latest revision: a small circle beside “Phase 3.”
The badge is a provocation as much as a point of pride. “My China team loves it,” he said. “In other geographies, they absolutely hate it, because displaying something like this means you have to compete.”
Just a few days earlier, Insilico had announced that rentosertib, its drug for idiopathic pulmonary fibrosis, a fatal lung-scarring disease that leads to breathlessness and coughing, would start Phase 3 trials in China. Insilico used AI to both identify the disease target and develop the molecule to treat it; it claims it’s the first such AI-discovered drug to make it to large-scale clinical trials. (The first patient in the trial was dosed on Sept. 10.)
The news has only kept building from there. On Sept. 7, Insilico published a study in Nature Biotechnology reporting that some blood samples from 42 rentosertib patients showed signs of reversed biological age.
Insilico executives cautioned that the effect is small, and may not be sustained over a longer period of time. Yet it’s still among the first clinical hints that a drug invented by AI might slow, or even reverse, aging. “We believe aging is related to fibrosis. When people get old, there’s more and more fibrosis happening,” co-CEO Feng Ren told the Fortune Leaders Forum in Macau on Sept. 8, the day after the study’s publication. (Fibrosis refers to an excessive buildup of scar tissue). “If we can stop the fibrosis, then we might have a chance to stop biological aging.”
Insilico is also trying to shape how AI’s usefulness in longevity research gets measured. On Sept. 17, it launched LongevityBench, a test of large language models’ grasp of aging biology; in a study featured on the cover of Cell, the company said smaller, aging-trained models beat several frontier systems on the new metric.
That leaves Insilico running the drug industry’s most consequential experiment–or, more accurately, three of them. First, whether an AI-discovered molecule can survive a Phase 3 trial; second, whether AI drug discovery can make money; and finally, whether China, rather than the U.S. or Europe, is the new home of biotech innovation.
‘We never expected it to succeed’
Insilico was founded in 2014 amid a wave of startups inspired by the same idea: Use AI to identify a target for a particular disease, and then rapidly generate and test possible molecules to see what might be effective.
Much of the hype since that time had faded. “Our cohort is now a graveyard,” Zhavoronkov told Fortune. He admitted he, too, made some wild claims, with the one he regretted most being his argument that “AI was going to replace medicinal chemists.”
Yet in 2019, Insilico showed its algorithms could design new molecules and validate them in mice within 46 days. That success led to a new anti-fibrosis target and the molecule designed to hit it. “We thought the probability of success was less than 1%, so we started shooting a documentary as a postmortem,” Zhavoronkov said. “We never expected it to succeed.”
That molecule became rentosertib, now the most successful of Insilico’s AI-discovered drugs. Yet the startup has another drug—an experimental treatment for ulcerative colitis—in Phase 2 trials, and a further eight drugs in Phase 1 trials, mostly for various cancers.
Insilico is running its Phase 3 trial in China, a choice Zhavoronkov attributed to the sophistication of Chinese regulators. “They brought in a lot experts, and it felt as though they knew my drug better than I did,” he said. “That shows you something about the Chinese regulators: They knew not only my drug, but all the other drugs.”
After 2015, China grew its reviewer corps by ten times in order to clear a lengthy application backlog and become an innovator in the pharmaceutical sector. Average review times for drugs fell from 900 days before the reforms to 300 by 2019.
“In China, they look at the big picture,” Zhavoronkov added, noting that Chinese regulators were primarily focused on seeing measurable improvements on survivability, and accepted some uncertainty about safety. “The Chinese regulators understood the mechanism and the novelty, and they gave us a roadmap,” he said.
Making a profit
Insilico has reached another milestone: It’s profitable. The startup earned $35.5 million in net profit for the first half of 2026.
Zhavoronkov took over as Insilico’s chief business officer last year. “I did not expect to be in this position at all,” he said. “But I realized I could actually do a better job, because it’s not about relationships. You have to sell scientific data; you cannot sell a drug based on a handshake.” He put scientists in charge of business development and built an automated portal for inbound inquiries.
The result has been a flurry of deals, including a partnership with Eli Lilly worth $2.75 billion, another with South Korea’s SK Biopharmaceuticals worth $2.5 billion, and another with Takeda Pharmaceuticals worth $600 million.
Yet he argued that Insilico’s China deals, like its $120 million deal with Qilu Pharmaceutical, are not getting enough attention. “China is going to be 10 Japans,” Zhavoronkov predicted. “As people get wealthier, they will demand newer, better drugs—in metabolism, pain, fibrosis, neurology, inflammation, and other areas. They will demand more novelty, and regulators are likely to reimburse a little bit higher.”
Once dismissed as copycats, Chinese drugmakers make up a fast-rising share of the global drug pipeline, and out-licensing deals with non-Chinese companies totaled $136 billion last year, a record.
Zhavoronkov said Insilico is now pursuing a “China-for-China” strategy, where Chinese resources and talent are used to develop products for the Chinese market. “All my competitors right now are in China,” he said. “These are companies that used to be vitamin C vendors or traditional Chinese medicine vendors, and suddenly they are developing innovative therapeutics at scale.”
These companies are fiercely efficient at scaling low-novelty drugs, yet avoid the truly innovative treatments as too risky. That’s where Insilico comes in. “They come to me and say, ‘Alex, we want a novel drug, and we don’t know how to do it, but you have a better one. Can we license yours?’” Zhavoronkov said. “I will license to them—and I will license cheaply—because I know they can develop it faster, cheaper and better.”
China also offers speed. “It’s a month in negotiations, not nine months,” Zhavoronkov said. “They are not on vacation every second week, and they do not have work-life balance,” he added. “They have life-life balance.”
Yet while Insilico’s AI drugs are getting most of the headlines, Zhavoronkov is already turning to the other side of the business: AI.
In January, Insilico launched the MMAI Gym, which fine-tunes models like OpenAI’s GPT, Anthropic’s Claude and Alibaba’s Qwen on the language of molecules—from medicinal chemistry to clinical development. “We decided to become a coach instead of a player,” he explained.
“We did too much work on drugs. Now it’s time for us to release the AI.”
Longevity and healthspan
Longevity has become a hot topic in Asia, particularly as the region’s population ages rapidly. Officials and healthcare executives now talk of extending healthspan–or the amount of time a person spends in good health.
Yet there’s a discomfort at the heart of the longevity discussion. Old age and, eventually, death have been an equalizer: Rich or poor, everyone gets old, and then dies. But if treatments to increase lifespan and healthspan really do emerge, will wealthier people get to escape the downsides of old age, while poorer people end up suffering through ill-health?
Yet Zhavoronkov brushed off the concern that longer, healthier lives will become a luxury for the rich. “Wealth is already a major source of longevity inequality,” he said. “We are sitting in Hong Kong, a city with the highest life expectancy in the world, predominantly because people are filthy rich.”
He pointed to the falling cost of GLP-1 weight-loss drugs—about $2,000 a month at launch, roughly $400 in a Hong Kong pharmacy, and about $80 across the border in Shenzhen—as proof that scale will eventually make such treatments affordable. “I actually think longevity therapeutics are going to fix inequality.”
Whatever happens with Insilico’s ventures—whether in treatments or in AI—Zhavoronkov expects to be judged by an unusual audience.
“I treat media as a way to talk to the future AI bot that remembers everything,” he said. “Whatever you write today will be remembered by that AI in the future.”
In Fortune’s “Asia Agenda” column, released at least twice a month, we speak with Asia’s top business leaders about how they are building for the future and the lessons they’ve drawn from leading companies in one of the world’s fastest growing and most dynamic regions. Explore all of our profiles here.