AI4S（二）：制药临界点突破前夜：新范式逐渐成型，分子验证需求正崛起

11中邮证券AI4S（二）：制药临界点突破前夜：新范式逐渐成型，分子验证需求正崛起证券研究报告行业投资评级：强大于市|维持盛丽华/徐智敏中邮证券研究所医药团队发布时间：2026-08-272投资要点AI制药正逐步成为AI巨头公司的战略主航道。2026年以来，谷歌/Anthropic等巨头将AI制药视作公司未来的重要增长引擎；英伟达、字节等将AI制药作为平台级的业务，Meta/Amazon等亦将药物发现模型当做重要的生态布局，服务云业务等增长。对比Coding已进入自主工程师团队的高渗透率阶段，当下的AI4S在药物研发中仍处于突破临界点的前期，有望成为下一代战略主航道。试验反馈路径逐步清晰，叠加AI提效降本优势，行业正催生更强烈的分子验证需求。药物研发的本质基于实验科学：即通过实验数据反馈，提升理解迭代分子设计规则。因此对比于Coding等通过计算形成自我迭代的路径，药物研发迭代的限速步骤在于湿试验（通过投入实体化合物产生真实的试验数据）。当下，我们认为行业存在的重要的边际变化在于：1）AI语言模型技术迁移到制药领域，并逐渐形成了迭代的AIDD新范式；2）数据是迭代的关键要素，行业“孤岛”特征下稀缺性愈发凸显，数据基建工作不可或缺已是共识。同时，对比传统流程 AI在临床前研发的提效降本优势突出，杰文斯悖论在AI制药行业或又一次复现，行业有望催生更强烈的分子验证需求。市场空间：受益于AI赋能的药物发现全部总潜在市场预计在180亿美金左右（包含算法等模型的投入和用于湿试验的开销），其中从Twist等具备基因-蛋白合成到体外检测的业务来看预计在70亿美金市场，AI催生的需求业务预计在2030年提供10亿美金的增量空间，对应抗体发现服务增量5亿美金，+25%；蛋白表达市场增量5亿美金，+45%。基线参考：DNA合成20亿美金，抗体发现服务20亿美金，蛋白飙到11亿美金，合计51亿美金。投资建议：建议关注：1）AIDD平台：英矽智能、晶泰控股、剂泰科技；2）蛋白合成表达及检测：金斯瑞、Twist、义翘神州、百普赛斯、近岸蛋白；3）动物模型验证：百奥赛图、药康生物、南模生物。4）试剂：阿拉丁、皓元医药、毕得医药、诺唯赞；5）蛋白表达及纯化：奥浦迈、纳微科技、赛分科技、汉邦科技。风险提示：AI制药模型研发进度不及预期风险；投入制药领域的资本开支不及预期风险；市场竞争加剧风险；地缘政治风险；政策变动风险。请参阅附注免责声明3技术迭代与提效降本共振，催生庞大行业需求二风险提示四目录一AI制药正逐步成为AI巨头公司的战略主航道市场空间与产业受益标的梳理三44AI制药正逐步成为AI巨头公司的战略主航道5AI制药正逐步成为AI巨头公司的战略主航道投入构成说明可验证投入规模公司2025 年 6 亿美元 B 轮、2026 年 21 亿美元新一轮融资；与礼来、诺华的合作含里程碑付款；研发打包在 DeepMind 整体预算中Isomorphic Labs 累计融资超 27 亿美元；药企合作潜在总额近 30 亿美元谷歌 / Alphabet含算力基础设施、联合研发、自动化实验室；BioNeMo 平台研发年投入数亿美元级与礼来 5 年合计最高 10 亿美元共建实验室英伟达并购 + 团队扩张 + 模型训练；生命科学团队超百人4 亿美元收购 Coefficient Bio；年研发投入 3-5 亿美元级Anthropic含算力、团队、管线研发；规划 60 亿元建设 AI 原生医院AI 整体年资本开支超 2000 亿元人民币，AI 制药为重点方向字节跳动含通用模型生物能力训练；以企业合作 API 收入为主GPT-Rosalind 相关研发投入超 10 亿美元量级OpenAI6000 万美元投入美国能源部 Genesis AI4S 项目；药企合作单家数千万至数亿美元 以云服务收入为主，不承担药物研发风险微软以财务投资为主，自研投入规模较小AI 制药领域累计投资超 50 亿元人民币腾讯IPO 拟募资数亿美元；合作含里程碑付款累计投入数十亿元；与赛诺菲合作潜在超 10 亿美元百度（百图生科）从战略布局来看，生命科学/药物发现是AI+巨头公司不可或缺的一部分。尽管不同科技公司对于其定位和投入仍有所侧重，但不可否认的是科技公司的资本开支有望蔓延至生命科学，为行业带来可观的增量资金。从定位上来看，谷歌和Anthropic将生命科学视为 AGI 终极落地场景，从模型延伸至临床阶段。字节跳动旗下Anew Labs成立于2021年，一直承担从基础模型研究到产业化的核心职能，拥有IL-17小分子项目等早期管线，此外公司内部仍存在独立的AI4S团队分支。英伟达做全栈基础设施或全链路自研，作为突破现有业务天花板的核心新增长极。微软等巨头选择推出专用模型 / 云解决方案，服务 B 端企业客户。客观来看，当前巨头的投入大多仍处于早期布局阶段，尚未形成规模化营收，更多是战略卡位与技术验证。图表1：国内外科技巨头公司在制药领域布局资料来源：36氪、微软、英伟达公司等官网新闻公告，中邮证券研究所62026上半年全球AI制药融资TOP10据动脉网整理数据，2026H1合计公开募资金额达31.83亿美元。Isomorphic Labs以21亿美元B轮融资断层登顶，TOP2企业合计拿走全榜90.7%的资金。头部平台的资金壁垒快速筑高，早期纯技术型项目的融资窗口正在持续收窄。更核心的变化发生在估值底层逻辑。明确拥有自研候选药物、具备干湿实验闭环能力的5家企业，拿下了榜单95.6%的融资额；纯算法工具、纯软件服务型平台的融资量级普遍停留在千万美元级。资本已从“为模型能力定价”，全面转向 “为药物资产与落地进度定价”。从投资方结构看，专业VC仍是行业底盘，科技巨头与大药企产业资本正精准加注头部项目。AI 制药正逐步走出纯概念验证期，头部阵营已率先进入管线价值兑现的关键窗口。图表2：2026H1全球AI药物发现融资TOP10情况资料来源：动脉网，中邮证券研究所7AI4S在药物研发中仍处于突破临界点的前期技术角度来看，AI编程能力已完成从“辅助工具”到“生产主力”的范式跃迁。2025年尚停留在代码自动补全的基础辅助阶段；仅1年左右时间，便快速跨越自主初级、高级工程师层级，当前已达到自主工程师团队级别，可端到端完成需求拆解、代码开发、调试优化的全流程。科研端来看，当前AI仅能承担研究助理级基础工作，如自动化文献调研、多组学数据清洗、基础分子虚拟筛选等。伴随着自动化试验、DBTL的闭环成熟，我们有望看到快速向高级研究员、自主研发工程师级别跃迁。AI4S正成为软件开发之后最具价值的AI应用场景。全球约70%的生物医药领先企业已将AI4S与药物发现列为公司级战略重点。受湿实验成本高、高质量数据稀缺、容错与合规门槛严格等物理世界属性约束，生命科学AI的迭代速度慢于纯数字领域的软件开发，但凭借大幅压缩研发周期的核心价值，其长期产业空间与战略权重正持续抬升。图表3：AI4S在药物研发中仍处于突破临界点的前期资料来源：金斯瑞演示材料，中邮证券研究所8谷歌：DeepMind（AI工作台）和Isomorphic（AIDD）双线并行Google（Alphabet）采取“基础科