RXRX 的商業模式

RXRX（Recursion Pharmaceuticals）的商業模式核心一句話

用自研的工業級 AI+ 機器人濕實驗室閉環（Recursion OS），把傳統藥物發現的每一個步驟（靶點驗證、苗頭化合物發現、成藥性優化、毒理預測、臨牀候選物選擇）全部搬到機器上高速迭代，目標是把一個新藥從 idea 到 IND 的平均時間從 4-6 年、成本從 1-2 億美元壓縮到 12-18 個月、幾千萬美元以內。

再把這套 “超高速、低成本造藥工廠” 同時用在兩條賽道上：

賽道	收入模式	目前佔比	代表案例
自研管線（Proprietary Pipeline）	未來里程碑 + 銷售分成/全權	長期大頭（尚未實現商業化收入）	REC-994（腦血管畸形）、REC-2282（神經纖維瘤）、REC-4881（FAP）、REC-617（急性髓系白血病）等
平台授權（Partnerships / Tech-Bio Collaborations）	前期現金（upfront）+ 研發里程碑 + 臨牀/上市裏程碑 + 銷售分成	目前幾乎全部現有收入	Roche/Genentech（2021）$150M upfront + 近$10B 里程碑 Bayer（2022、2023）總 upfront $150M + 里程碑 Sanofi（2020）$120M upfront（已終止） Takeda、Merck 等小合作

2025 年 Q3 實際收入構成（年化約 6000-7000 萬美元）：

99% 來自合作前期 + 里程碑付款
<1% 來自自研管線（還沒有產品上市）

這種商業模式的優勢（Pros）

優勢	具體體現
極高的理論槓桿	一旦 Recursion OS 真正跑通，邊際成本極低，可以同時跑 50-100 個程序，比傳統藥企/生物技術公司快 5-10 倍、成本低 5-20 倍
雙輪驅動，現金流可預測	大藥企合作提供 3-5 年跑道現金（2025 年底現金 + 合作款仍約 5.5-6 億美元），自研管線則提供百倍以上回報潛力
數據飛輪效應	每跑一個程序就產生海量獨家多組學數據（轉錄組、蛋白質組、細胞影像、in vivo 影像），喂回 AI 模型，形成越來越寬的護城河
罕見病 + 腫瘤快跟進策略	選的多個適應症是孤兒病（7 年獨佔 + 高定價，臨牀試驗患者少、成功率相對高
併購整合能力強	2024-2025 年先後併購 Cyclica 和 Exscientia，把兩大競爭對手的 AI 平台和管線直接並表，瞬間成為 AI 藥物發現領域體量第一

這種商業模式的劣勢與風險（Cons）

劣勢/風險	具體表現	當前狀態（2025 年 12 月）
還沒有一個自研藥物真正上市驗證	市場最關心的永遠是 “你 AI 到底能不能做出過一個批准上市的藥嗎？”	最早的兩個 III 期（腦血管畸形 REC-994、神經纖維瘤 REC-2282）要到 2026-2027 年才有頂線數據
臨牀階段現金燃燒極高	2025 年預計現金燃燒 4.2-4.6 億美元，合作款已經不足以完全覆蓋	現金跑到 2027 年底，但如果臨牀再加速或失敗，需要再融資（當前股價 4-5 美元，稀釋壓力大）
大藥企合作極不穩定	Sanofi 2023 年直接終止合作；Roche/Bayer 合作雖在進行，但里程碑付款進度慢於預期	收入高度依賴 2-3 家大藥企的心情
AI 藥物發現的 “黑箱” 質疑	監管機構（FDA/EMA）和學術界仍對純 AI 發現的分子機制解釋性要求很高	REC-4881、REC-617 等雖進了 II 期，但審評時仍可能被要求補傳統機理研究
人才與算力成本飆升	超級算廠（全美前 20）+ 幾百名機器學習 PhD，每年固定成本極高	2025 年研發費用預計 4.8-5.2 億美元，80% 是人和算力
股價與催化劑高度綁定	市場給的估值幾乎全部押注在未來 5 個臨牀讀出上，任何一個失敗都會暴跌	2024-2025 年股價已跌去超 50%，Beta 極高

一句話總結

Recursion 的商業模式是 “用工業級 AI 把藥物發現變成可無限複製的軟件工程問題”，理論上限極高（可能是下一代藥企的範式），但目前仍處於 “燒錢建工廠、還沒賣出幾件成品” 的早期階段。
真正決定它成敗的，是 2026-2028 年連續 5 個 II 期/III 期讀出結果——只要有 1-2 個成功上市，整個模式將被驗證，估值可能翻 10 倍；如果連續失敗，則可能被市場徹底拋棄。

所以現在的 RXRX 本質上是一隻 “all-in AI 藥物發現終極驗證” 的高風險、高收益期權型股票。

$Recursion Pharmaceuticals(RXRX.US) RXRX