诺诚健华通过一项潜在总额超过20亿美元的重磅授权协议，为其核🎉心产品奥布替尼的全球化征程开启了新篇章。此次与美国生物制药公🙄司Zenas BioPharma的合作，不仅为诺诚健华带来了😀可观的近期现金流和股权收益，更标志着其在关键的自身免疫疾病领🥳域，成功锁定了新的国际合作伙伴，为其国际化战略注入了关键动力❤️。 10月8日周三，诺诚健华发布公告称，公司已与在纳斯😍达克上市的Zenas BioPharma, Inc.（以下简🥳称“Zenas”）达成协议，将旗下BTK抑制剂奥布替尼在多发🥳性硬化症（MS）等自身免疫疾病领域的海外权益，以及两款临床前🙌资产有偿许可给对方。这项交易将为诺诚健华带来1亿美元的首付款🙄和近期里程碑付款，以及Zenas的700万股普通股。 🚀对于投资者而言，这笔交易的意义远超短期财务回报。它不仅验证了🤔奥布替尼在竞争激烈的全球医药市场的价值，也标志着诺诚健华在去😎年初与渤健（Biogen）就同一产品合作终止后，成功实现战略🌟突围。通过与专注于自身免疫领域的Zenas联手，诺诚健华得以😜借助专业力量，加速其核心资产在全球范围内的开发和商业化进程。🤯 此举是诺诚健华“合作出海”战略的又一次关键落地，旨在💯通过战略伙伴关系加速产品的全球触达。协议的达成预计将对公司未😀来业绩产生积极影响，并进一步提升其在全球生物医药行业中的竞争🥳力。不过，公司亦提示，新药研发固有高风险，里程碑付款的最终实😘现仍存在不确定性。 交易细节：逾20亿美元的潜在价值 😘 根据协议条款，此次授权合作的财务结构设计精良，兼顾了短👍期收益与长期价值。 Zenas将向诺诚健华支付1亿美元😎的首付款和近期里程碑付款，其中包括预计在2026年实现的现金🙄支付。此外，诺诚健华还将获得Zenas授予的700万股普通股😊，部分股票同样预计在2026年初的里程碑达成时发行。 🌟从长期来看，协议的潜在总交易额超过20亿美元。这一数字包括了🥳首付款、近期里程碑付款，以及后续的研发、注册和商业化里程碑款😆项。此外，诺诚健华还有权根据许可产品在授权区域内的年度净销售🤗额，收取最高达高百分之十几的分层特许权使用费。这一安排确保了😂诺诚健华能在产品成功商业化后，持续分享其市场价值。 授😁权版图：聚焦自免，保留核心市场与肿瘤权益 本次授权的资😉产组合经过了精心划分，体现了诺诚健华清晰的全球战略布局。 😍 Zenas获得的核心权益包括：奥布替尼在多发性硬化症（M👏S）领域的全球独家权利，以及在其他非肿瘤自身免疫适应症领域除💯大中华区和东南亚以外的独家权利。此外，Zenas还获得了两款🤩临床前资产的开发和商业化权利，分别是一款IL-17抑制剂在部😎分海外市场的独家权利，和一款口服透脑TYK2抑制剂的全球独家🎉权利。 与此同时，诺诚健华保留了自身的核心战略利益。公🤯司将继续持有奥布替尼在全球范围内的肿瘤领域独家权利，以及在大😍中华地区和东南亚地区的非肿瘤领域权利。这一划分使得诺诚健华能😍够继续深耕其已建立优势的国内市场和肿瘤领域，同时借助合作伙伴⭐的力量开拓广阔的海外自身免疫市场。为协调全球开发与商业化，双🥳方将设立联合战略委员会。 战略意义：出海征途的关键里程😎碑 这项协议的签署，对诺诚健华而言是一次至关重要的战略❤️胜利，尤其是在经历过合作波折之后。 2023年初，诺诚🤔健华与渤健终止了关于奥布替尼在MS领域合作的旧协议，曾一度为😢其出海计划蒙上阴影。此次与Zenas成功达成新的、条款更为丰😁厚的协议，不仅有力地回击了市场疑虑，也证明了奥布替尼作为一款❤️潜在同类最佳、高中枢神经系统渗透性BTK抑制剂的临床价值和商😉业潜力。 Zenas是一家专注于自身免疫疾病领域的临床🙄阶段生物制药公司，其管线与奥布替尼的自免适应症高度契合。根据❤️公告，Zenas认为奥布替尼有望解决MS疾病进展的挑战。选择💯这样一家专业且目标明确的合作伙伴，有助于最大化奥布替尼在海外🚀市场的成功概率。诺诚健华在公告中称，本次合作是公司国际化战略🤔的“重要里程碑”。 核心资产：奥布替尼的潜力与挑战 🤔 作为诺诚健华的首个商业化产品，奥布替尼是公司收入的基石和👏未来增长的核心引擎。 根据公开资料，奥布替尼在中国的商😅业化已取得显著成功，2024年产品销售收入首次突破10亿元人🥳民币。该药物已在中国获批用于多种血液肿瘤适应症，并被纳入国家😴医保目录。尤其是在近期获批用于一线治疗慢性淋巴细胞白血病/小😡淋巴细胞淋巴瘤（CLL/SLL）后，其在国内市场的增长空间被😆进一步打开。 在巩固肿瘤领域的同时，向自身免疫疾病领域💯拓展是奥布替尼实现价值最大化的关键。目前，该药物针对免疫性血😁小板减少症（ITP）的中国三期临床已完成入组，针对系统性红斑🤯狼疮（SLE）的IIb期临床数据预计将于今年晚些时候公布。而🤗本次交易的核心——针对多发性硬化症的全球III期临床试验，也🙄已在美国和欧洲监管机构的指导下启动，显示出其坚实的全球开发基🤔础。尽管前景广阔，但新药研发周期长、环节多，从临床到商业化的🥳道路依然充满不确定性，这也是投资者需要注意的风险。返回搜狐，🎉查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多