兴证计算机星际圆桌派第267期AI制药专题解读

本次报告由兴业证券计算机团队组织的星际圆桌派第267期，聚焦AI制药专题解读。报告提示市场有风险投资需谨慎，外部嘉宾发言不承担责任。AI制药应用于靶点发现、临床前研发、临床试验三大核心环节，另有老药新用等细分方向，其中临床前研发是国内超80%AI制药公司布局的重点。合作模式分为提供软件/SaaS服务、自研管线、与药企/CDMC联合研发共享权益三类，国内多数公司选择自研管线，后两者为主要模式。报告还分析了全球AI制药关注度提升的原因，包括研发难度加大、技术提升、资本市场回暖等。阿斯利康内部数据显示AI制药研发成功率提升超30%，多数制药公司已应用AI工具，但渗透率尚无法精准量化。国内AI制药布局方面，百度百图等集中于临床前分子设计，阿里、华为侧重内部开发模型，不直接参与制药、不孵化相关团队。数据库方面，小分子/结构类构建难度大，多组学类成本低、规模大，主要应用于靶点发现，对分子设计助力有限。

AI制药赛道正快速发展，全球关注度持续提升。国外因研发难度加大、技术提升、资本市场回暖等因素推动，AI价值及场景明确，合作模式及平台案例清晰。国内则受益于资本市场回暖、集采政策缓解研发压力、验证案例提振信心等。AI制药应用于靶点发现、临床前研发、临床试验等环节，其中临床前研发是主要布局领域。合作模式以提供软件/SaaS服务、自研管线、与药企/CDMC联合研发共享权益为主，国内多数公司选择自研管线。技术路线方面，国外DeepMind以还原论建模为主，OpenAI偏向通用大模型+工具与Agent结合，国内大厂亦有布局。AI制药的壁垒在于特定管线/领域专属数据和数据生产速率提升方式，头部大厂有自身数据优势但无全领域壁垒。未来，随着技术进步和资本支持，AI制药有望在更多领域发挥作用，但需关注技术成熟度和商业化落地挑战。

报告中重点分析了AI制药领域的不同合作模式和主要参与者。合作模式分为提供软件/SaaS服务、自研管线、与药企/CDMC联合研发共享权益三类。国内多数公司选择自研管线，后两者为主要模式。软件/SaaS模式中，国内药企年付费几十万到百万，国外更高，头部公司对标薛定谔，部分虚拟细胞/器官公司采用服务费加管线分成的混合模式。技术路线方面，国外DeepMind以还原论建模为主，OpenAI偏向通用大模型+工具与Agent结合，国内大厂亦有布局。国内AI制药布局方面，百度百图等集中于临床前分子设计，采用还原论技术；阿里、华为侧重内部开发模型，不直接参与制药、不孵化相关团队。这些分析揭示了AI制药领域的技术竞争格局和商业模式创新方向。

当前AI制药市场呈现快速发展态势，全球关注度持续提升。AI制药应用于靶点发现、临床前研发、临床试验等环节，其中临床前研发是主要布局领域。合作模式以提供软件/SaaS服务、自研管线、与药企/CDMC联合研发共享权益为主，国内多数公司选择自研管线。技术方面，国外DeepMind以还原论建模为主，OpenAI偏向通用大模型+工具与Agent结合，国内大厂亦有布局。AI制药的壁垒在于特定管线/领域专属数据和数据生产速率提升方式，头部大厂有自身数据优势但无全领域壁垒。市场渗透率逐步提升，但尚无法精准量化。软件/SaaS模式中，国内药企年付费几十万到百万，国外更高。总体来看，AI制药市场潜力巨大，但仍需关注技术成熟度和商业化落地挑战。

投资AI制药领域需关注以下风险：首先，技术风险，AI制药技术尚处于发展阶段，模型准确性和可靠性仍需验证，技术路线选择存在不确定性。其次，数据风险，AI制药高度依赖高质量数据，数据获取、处理和隐私保护面临挑战，特定管线/领域专属数据壁垒可能限制竞争。再次，商业化风险，AI制药从研发到商业化落地周期较长，市场接受度和盈利模式尚不明确，存在失败可能性。此外，政策风险需关注，政策变化可能影响研发投入和市场格局。最后，竞争风险，国内外AI制药公司竞争激烈，技术迭代迅速，需关注头部企业的技术优势和市场地位变化。投资者需谨慎评估风险，理性参与投资决策。