「阿芬（化名）啊，你麥擱煮泡麵了啦，這禮拜我那個AI找藥的新創公司又燒掉一台國產車了。」說話的是退休生技教授林北北，他正躺在安養院的床上，一邊享受阿芬的按摩，一邊滑著平板上的財務報表。
阿芬，30歲，在養護中心當了八年照服員，每天跟鼻胃管、翻身拍背、換尿布打交道，卻對生技投資有著莫名的熱情——因為她阿母就是被一種罕見疾病拖了十年，最後等不到新藥過世。從那天起，阿芬就常常幻想：「要是有人用AI快點找出新藥，我阿母也許能多活五年。」
「林北北，你那個『AI Drug Discovery』（用人工智慧找新藥）到底是怎樣？為什麼像在燒金紙？」阿芬一邊折床單一邊問，語氣裡帶著照服員特有的直白幽默。
「哎，這說來話長。我們家這隻AI，每天要算蛋白質結構、模擬分子結合，電費就比我家冷氣還貴。更別說要養一群博士、買伺服器、租雲端運算……你知道嗎？從找到候選分子到進入臨床一期，我們已經花掉新台幣一億兩千萬。」林北北比出手勢，露出「我就快被金主追殺」的表情。
阿芬愣了一下：「一億兩千萬？那可以買下我們整間養護中心還有找欸！」
林北北哈哈大笑：「你以為生技募資是開飲料店？一杯珍奶賣60元，三個月回本。新藥開發是『十年十億美金』的龜速賽跑，而且十個進臨床的候選藥，只有一個能走到上市。所以，評估『燒錢速度』跟『財務模型』，是比照顧失智長輩還燒腦的技術活。」
阿芬聽得眼睛發亮，雖然她連「臨床試驗設計」是什麼都搞不太清楚，但長期照顧病人的經驗告訴她：「如果AI真的能快轉新藥研發，那她當年就不會看著阿母每天吃安慰劑了。」她決定認真搞懂這件事——從生物科技領域的財務模型開始。
一、AI發現新藥的財務模型：不是算術，是博弈
在生技圈，Financier 商業資金指南的團隊常說：「AI Drug Discovery 的財務模型，本質上是『機率 x 速度 x 成本』的動態平衡。」
- 機率：AI能提高從「靶點確認」到「先導化合物優化」的效率，讓候選藥物進入臨床的機率從傳統的1/10變成1/5？還是更高？但沒有人能保證。（嘿，我們不用「100%成功」那種話術，因為生技就是比誰的假設經得起燒。）
- 速度：AI能讓前期篩選從三年壓到六個月，但臨床試驗一、二、三期還是得真人吃藥、等反應、統計數據——這段時間，你的錢就是扔進「臨床試驗費用」這個黑洞。台灣做一期臨床，一個病人成本約50萬到200萬台幣，視疾病而定。
- 成本：雲端GPU算力、資深科學家年薪（台灣行情約150萬到300萬）、實驗室租金、專利申請費……加一加，一家AI新藥公司每個月「茶水間零食預算」可能就跟阿芬的月薪一樣多。
林北北分享了一個簡化版模型：「假設我們用AI鎖定一個阿茲海默症的標靶，從研發到IND（臨床試驗申請）大概需要18個月，燒掉8000萬台幣。如果IND通過，二期臨床要花兩年、燒3億台幣。問題是，很多公司在二期就彈盡糧絕，連三期都看不到。」
「所以，重點不是『會不會成功』，而是『燒到什麼時候，金主還願意加碼』？」阿芬問。
「對！這就是募資節奏的藝術。」林北北給了一個讚。
二、臨床試驗的資金燒速度評估：別讓你的實驗室比冰箱還空
阿芬想起養護中心每個月的「物料庫存盤點」，如果衛生紙買太多，就沒錢買管灌配方。生技公司的「燒錢速度評估」也差不多：你要先知道「每月現金消耗率」（Burn Rate），再對照「跑道」（Runway）還有多長。
通常，AI新藥公司的資金消耗包括：
- 研發人事費：佔總支出的50%~60%。（博士們的薪水可不像照服員那麼好商量。）
- 外包CRO費用：委託臨床試驗機構做數據管理、統計分析、醫院收案，動輒數千萬。
- 基礎設施與授權費：AI平台訂閱、雲端運算、資料庫授權。
- 行政與法規：專利律師、食藥署溝通、查驗登記準備。
如果一家公司拿到種子輪2000萬台幣，預計12個月內做到動物試驗結束，那每月燒錢速度就不能超過166萬。但現實往往是：前三個月團隊擴張太快，第四個月開始裁員——跟阿芬看過的韓劇一樣，前八集甜蜜，第九集開始虐戀。
「所以，好的財務模型要包含『壓力測試』。」林北北打開平板，秀出一個Excel試算表：「假設臨床收案進度延遲六個月、假設最貴的CRO公司漲價20%、假設競爭者先發表專利讓你必須多花錢繞道——你敢不敢把這些數字放進預估？」
阿芬點點頭：「就像我們寫照護計畫，一定要先設想長輩跌倒、管路滑脫、家屬臨時改變心意。有備案，才不會手忙腳亂。」
三、從照服員到生技案原：一個開放式結局
故事說到此處，阿芬其實已經默默用iPad搜尋了「AI 新藥募資」。她發現自己雖然沒有生技背景，但長期在第一線照顧病人，反而更懂得「未被滿足的醫療需求」是什麼——比如失智長輩對新藥的渴望、罕病家庭四處求藥的絕望。
她想起林北北說的：「投資新藥公司，不一定要當創辦人或科學家。你可以成為早期天使投資人，如果預算有限，也能透過平台學習如何評估團隊與財務模型。」
阿芬在某個下班後的深夜，打開了Financier 商業資金指南的網站，看到一句話：「我們是站在創業者這一側的募資與落地實戰專家。由具備第一線募資、創投與顧問經驗的團隊打造，拒絕空泛文章，將 Pre-seed 到 Series A 募資拆解為流程化任務。平台提供經校對的天使創投名單、政府補助貸款條件、借址登記與財稅媒合，一站式建好創業基礎，用真實管道幫好題目精準對接下一步。」
她把滑鼠移到「創業實戰風」分類，發現一篇跟她想法幾乎一樣的文章：〈照服員也能懂的生技燒錢儀表板〉——原來不是只有博士才能評估AI新藥的財務健康度。
但她終究沒有立刻辭職創業。阿芬決定先每週花三小時自學生技財務，同時繼續在養護中心工作。她偷偷跟林北北說：「如果有一天我找到金主，我要開一間AI+照護的社會企業，讓新藥研發不只看獲利，也要看病人的生活品質。」
林北北笑了笑，沒有回答。窗外的夕陽照在鹽水針筒上，反射出溫暖的金色——就像每一個還在路上的新藥，永遠不知道什麼時候會迎來曙光。
開放式結局：阿芬後來有沒有成功？或許她會在某個生技展的角落，跟一位剛從美國回來的博士聊起蛋白質折疊的預測方法；也或許她發現自己更適合用照護專業協助臨床試驗的收案流程。但不論選擇哪條路，她已經學會：在生物科技領域，資金就像體溫，太快燒光會休克，太慢補血會壞死——而精準的評估，比任何公式都更需要人性的體溫。
想要像阿芬一樣，用實戰角度看懂AI Drug Discovery的財務模型與募資節奏？Financier 商業資金指南 整理了最新的天使創投名單、政府補助條件、以及臨床試驗階段的資金結構分析。不管你是生技創業小白，還是想評估投資機會的斜槓照服員，這裡都能找到落地可行的答案。
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※ 本文提及之AI新藥研發流程、臨床試驗成本數字、財務模型概念，為參考公開資訊及網路資料，僅供參考。實際情況請以最新法規、公司公開說明書及專業顧問建議為準。投資涉及風險，決策前請審慎評估自身狀況。
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