在犹他大学Dean Li博士（现任默克研究实验室总裁）的实验室攻读研究生期间，Chris Gibson开发了Recursion背后的技术，并于2013年创立了这家公司。

最初，Recursion的核心技术路线是“AI+表型筛选”，通过机器视觉分析细胞图像，并利用深度学习算法识别药物引起的微观变化

Gibson的想法很简单，既然生物结构决定功能，通过构建大规模的生物图像库，并借助前沿的计算机视觉技术来解析其中关联，或许就能找到解读生命机制的钥匙。

随着海量细胞图像与化合物数据的积累，Recursion的视野也从最初的“表型筛选”转向了构建基于‍多模态生物制药大模型。

Recursion构建起全球最大的多模态数据集之一，整合了包括基因、转录组和多组患者数据。

此后，Recursion陆续迭代开发出多代基础模型。这些模型的能力超越图像识别本身，能够从“细胞图像、化合物结构与临床数据的交叉分析中，自主学习和揭示深层的生物学规律。

随着模型和数据规模的扩大，原有的算力已无法满足需求。这时候英伟达出现了。

2023年，英伟达宣布向Recursion投资5000万美元，以加速AI在药物发现领域的突破性基础模型开发。Recursion的股价应声上涨78%。

2024年5月，双方共同打造的人工智能超级计算机BioHive-2正式亮相，由63个DGX H100系统驱动，运行速度是上一代的四倍，成为当时全球制药公司自主拥有和运营的最快超级计算机。

BioHive-2的上线，为Recursion提供了远超以往的算力支持，其不仅能将Phenom-1这类模型的训练周期大幅缩短，还能同时并行运行多个规模相当甚至更大的人工智能项目。

当时的Recursion选择了一条双线作战的路径：一边与英伟达这样的算力巨头合作，持续推进生物分子生成式AI模型，同时为罗氏、赛诺菲等MNC提供研发服务；另一边，则全力推进自己的临床管线。

2023年，Recursion以8750万美元的总价收购了Cyclica和Valence。

2024年8月，Recursion宣布与Exscientia合并，后者是一家AI药物研发公司，致力于通过AI技术加速小分子药物的发现与优化。合并后，Recursion预计将在未来18个月内公布约10项临床试验。

在Gibson看来，这场合并的意义在于“双方是深度互补的”，他表示：“Exscientia的精准化学工具和能力，包括其全新的自动化小分子合成平台，将增强我们在生物学和化学探索上的转化能力。我很高兴能继续打造下一代生物技术公司的最佳典范。我们仍然觉得我们才刚刚开始。”

理想很丰满，现实却总是骨感的。

在收编Exscientia之后，2025年一季度Recursion大幅收缩临床管线，至少有超过3分之一的管线被裁撤。

其中最重要的是REC-994，这是一种超氧化物歧化酶（SOD）抑制剂，主要针对脑海绵状血管畸形（CCM），这种罕见病目前尚无批准药物。

REC-994是Recursion立项最早的项目之一，一度也是进度最靠前的临床管线，并且在Ⅱ期研究中，展现出病灶缩小、功能改善的积极信号，但在后续的长期扩展研究中，这种疗效未能维持，转换剂量组也没有积极趋势。

另一个被终止的重要管线是REC-2282，这是一种可穿透血脑屏障的小分子泛组蛋白去乙酰化酶 (HDAC) 抑制剂，旨在治疗进行性2型神经纤维瘤病 (NF2) 突变型脑膜瘤。因为在临床研究所观察到的肿瘤缩小和临床疗效有限，Recursion决定终止开发。

成立约12年仍深陷亏损，加之头部管线遭遇重大调整，这使得资本对Recursion的耐心正逐渐耗尽。

2月25日，Recursion公布2025年全年业绩，收入7468万美元，净亏损6.45亿美元。自2021年上市以来，Recursion的股价逐年下降，与最高点相比不足十分之一。

2025年，Gibson宣布辞去CEO职务，担任董事会主席。接任CEO职务的是Najat Khan，曾经担任强生创新医药首席数据科学官兼研发战略、产品组合及运营高级副总裁。

创始人退出一线，更加加深了市场对Recursion的担忧。

此时，英伟达选择了清仓。但英伟达的退场代表着Recursion的最终失败吗？答案是否定的。

Najat Khan在最新的业绩电话会上强调，“我们与英伟达的技术合作仍在继续，重点是自动化和超级计算。此次剥离是英伟达更广泛的投资组合调整的一部分。”

根据13F文件，英伟达在抛售Reucrsion的同时，也在第四季度清仓了Applied Digital 、Arm Holdings、文远知行等股票。

ARK选择在此时大幅增持，显然是看到了不同寻常的机会。

一方面，Recursion股价经历连年下跌后已处于历史低位，为ARK以更低成本增持提供了窗口；另一方面，尽管Recursion大幅精简管线，但其保留的核心项目仍具备相当的潜力和想象空间。

2025年12月，Recursion发布REC-4881的Ⅰb/Ⅱ期试验积极数据。这是一种用于治疗家族性腺瘤性息肉病（FAP）的在研变构MEK1/2抑制剂。

在治疗12周后，可评估患者的息肉负荷中位数降低了43%，75%患者的息肉负荷有所降低。更重要的是，82%的患者在停药12周后仍保持息肉负荷降低，较基线水平中位数降低53%。

摩根大通分析师Priyanka Grover预测，REC-4881的年销售额有望突破10亿美元，并给予60%的商业化成功概率。

REC-4881的意义不止于临床数据本身，它还是Recursion OS平台的“试金石”。

这个药物最早由Recursion于2020年从武田制药引进。Recursion利用其自动化药物发现平台，对武田制药化合物库中的200多个潜在分子进行测试，并与针对携带特定突变的癌症的最有效潜在疗法进行比较，最终发现了TAK-733（REC-4881）的潜力。

最初，REC-4881主要作为实体瘤治疗药物进行研究，但Recursion将其重新定位为FAP治疗候选药物。REC-4881目前是首个针对该疾病进行临床研究的MEK1/2抑制剂。

Recursion表示，就REC-4881的注册研究，将在2026年上半年启动与FDA的沟通，这对注册研究的潜在设计方案和患者终点指标至关重要，并且预计在2027年上半年公布更多Ⅰb/Ⅱ期临床数据。

除了REC-4481以外，Recursion还公布了多个管线的进展预期。REC-1245（RBM39）可能会披露早期安全性数据，REC-7735（PI3Kα H1047R）和REC-102（ENPP1）的IND申请可能会在今年下半年得出审批结果。

为应对现金流压力并延长资金周转周期，Recursion在2025年采取一系列“节流”举措，除了精简研发管线，还有实施约20%的大规模裁员。

截至2025年年底，Recursion的账面资金达到7.54亿美元，较2024年年底增长近1.5亿美元。根据现有运营计划，在不进行额外融资的情况下，Recursion预计可将现金周转期延长至2028年初，从而为核心项目REC-4881及更广泛的产品线提供更充裕的资金支持。

Recursion的案例，恰好为观察AI制药行业的演变提供了一个清晰的切面。

当前这个领域最显著的特征，是商业模式的边界正在消融。

过去，人们习惯将AI制药公司划分为三类：一种提供软件平台服务为主的SaaS 供应商，以 Schrödinger 为代表；一种是AI+CRO，为研发企业提供外包服务，比如晶泰科技；以及自建药物管线的AI Biotech。

但现在，这种划分已经不足以描述行业的真实图景。

Schrödinger作为SaaS模式的头部玩家，全球TOP前20的制药公司，都是Schrödinger的客户，可也早已不再局限于卖软件，而是大举布局自研管线。越来越多AI制药企业倾向于构建复合型业务，比如英矽智能、Recursion。

商业模式的融合只是表象，真正决定命运的分水岭，是临床验证。无论商业模式如何组合，最终都要回到一个根本问题，AI发现和设计的药物，能否在人体试验中证明自己。

英矽智能在这一节点上迈出了关键一步。其自研药物Rentosertib成为全球首个由AI发现靶点并经生成式AI设计的候选药物，并在特发性肺纤维化适应症上顺利完成IIa期临床试验。

另一边，Verge Genomics，这家曾备受关注的AI制药明星公司的故事则没有这么完美，其渐冻症药物VRG50635在临床试验中失败，最终不得不终止研发，并宣布战略转型，放弃自研管线，回归技术服务商的角色，为大型药企提供AI平台支持。该公司创始人坦言，此举为了精简成本结构，保障现金流，以生存下去。

这一正一反两个案例，揭示了行业当前的真实处境。临床验证的成功绝非易事，失败的代价也极其沉重。

截至2025年底，全球AI制药企业已超过350家，国内企业数量过百，但绝大多数仍处于初创阶段，真正进入成长期或成熟期的不过十余家。资本虽然在头部企业身上加速布局，但整个行业依然深陷高投入、长周期的困境，现金流压力如影随形，裁员、收缩、并购成为常态。

未来的行业比拼，将不再只是技术和算法的较量，而是临床落地能力与生存韧性的综合博弈。

英伟达和Cathie Wood的一退一进，其实并不能直接证明Recursion的失败或成功。它折射出的是，AI制药发展至今，已经接近了自己的“奇点时刻”。

市场已经不满足于一个故事、一页PPT，而是开始关注这个概念是否可以落地、能否得到验证。从狂热到理性，从讲故事到做产品，这是一个行业走向成熟的必经之路。

Recursion的故事还在继续。它可能会成为AI制药领域的“先烈”，也可能成为穿越死亡谷的幸存者。但无论如何，它正在经历的每一个波折，都在为整个行业绘制一幅更清晰的地图。

技术改变世界的速度，往往比乐观者预期的慢，但比悲观者预期的快。AI制药的奇点时刻，或许就在下一个转角。