AI制药行业跟踪点评：全流程赋能制药，干湿闭环与BD兑现开启价值重估

敬请参阅最后一页特别声明 -1- 证券研究报告 2026 年 10 月 7 日 行业研究 、 全流程赋能制药，干湿闭环与 BD 兑现开启价值重估 ——AI 制药行业跟踪点评 医药生物 增持（维持） 作者 分析师：吴佳青 执业证书编号：S0930519120001 021-52523697 wujiaqing@ebscn.com 分析师：曹聪聪 执业证书编号：S0930524040001 021-52523807 caocongcong@ebscn.com 行业与沪深 300 指数对比图 -25%-16%-7%2%12%09/2512/2503/2606/2609/26医药生物沪深300 资料来源：Wind 相关研报 《AI 重构医疗，从场景落地到变现讨论——AI 医疗行业专题报告》 20260122 事件： 近期，Anthropic 正式对外宣布成立生命科学研究团队与自建分子生物学实验室，并公布团队首个重要早期成果：仅依靠人类给出高层次研究指令，约 950 个 Claude智能体（Agent）自主完成基因组挖掘，发现一套此前从未被完整表征的全新酶系统 ART（Array-associated Reverse Transcriptases，阵列关联逆转录酶），该系统存在于噬菌体 DNA 内部，拥有和 CRISPR 相类似的串联 DNA 重复阵列结构，具备 DNA 剪切、复制、粘贴类系统的部分特征，但整套系统的真实生物学功能目前仍处在实验室验证阶段，尚未完全解密。 点评： AI 制药行业正在迈入成熟深化阶段，研发全流程重塑效能。AI 制药行业发展历程可清晰划分为两个主要阶段。在早期 AI 1.0 阶段（概念与算法驱动期），市场关注度集中于算法创新与结构生物学预测突破（如 Alpha Fold 等），企业大多依赖SaaS 软件授权或早期技术外包获取有限收入。我们认为行业目前正进入成熟深化阶段，竞争焦点由“模型与算法对比”向“数据质量、干湿闭环验证及商业化兑现”深度转移。目前，AI 技术已深度渗透到药物发现的各个环节，包括但不限于：通过多组学数据分析和知识图谱构建进行新靶点发现；利用生成式模型（如扩散模型、Transformer）进行从头分子设计；通过虚拟筛选和构效关系（SAR）分析加速苗头化合物和先导化合物的发现与优化；精准预测 ADMET 性质（化合物在体内的吸收、分布、代谢、排泄）、毒性和生物活性，从而在早期阶段剔除不良候选药物等。 AI 制药显著提升研发效率，干湿结合迭代模型是 AI 制药的最核心壁垒。从已有基于 AI 平台开发的管线数据来看，AI 制药在缩短研发周期、降低早期研发成本方面展现出显著优势。然而，由于目前进入临床阶段的 AI 管线数量仍相对较少，特别是进入临床三期的管线更为有限，其对整体研发成功率的提升效果，仍需更长时间的临床数据来验证。AI 制药的数据需求贯穿于模型的构建与应用全过程，主要为训练数据（公开数据+专属数据）和验证数据两个方面，干湿结合迭代模型是 AI制药的最核心壁垒。公开数据已被深度挖掘，而专属数据和验证数据都需要大量的湿实验支持，AI 制药正在创造大量新的湿实验需求。 政策、MNC 投入、大模型能力三重共振，推动 AI 制药行业商业模式演进与分化。国内层面，多部门相继出台实施意见，高价值应用场景培育被列为重点研发方向，从顶层设计上鼓励数据要素归集与垂类模型攻关，夯实产业发展底层基础设施。海外 FDA、EMA 落地风险导向的分级审评框架，围绕模型使用场景区分风险等级，对 AI 预测数据可靠性、可解释性与全生命周期验证提出明确监管要求。叠加跨国药企加大平台级采购投入，AlphaFold3、ESM3 等生物大模型能力持续跃迁，产业加速从单点工具采购转向干湿闭环全栈平台合作，行业内企业逐步向平台型、工具供应链、项目委托研发等不同路径分化。 要点 敬请参阅最后一页特别声明 -2- 证券研究报告 医药生物 投资建议：我们在 2026 年 1 月 22 日发布的报告《AI 重构医疗，从场景落地到变现讨论——AI 医疗行业专题报告》中将 AI 制药行业变现路径分为三类，AI+SaaS/软件授权模式（卖铲子）、AI+CRO（卖服务）、AI+Biotech（卖金铲），我们认为向药企提供计算软件平台或 API 服务的模式，现金流稳定但客单价天花板较低；管线共同开发与 BD 授权模式利用 AI 平台筛选并验证早期管线，在临床前或临床 I/II 期阶段通过授权给跨国药企是目前商业性价比最高的模式；自研Biotech 模式完全由 AI 平台孵化自研管线并推向临床后期，潜在收益大风险相对也较高。 整体来看，我们建议从成药验证、产业链“卖水人”效应与商业化授权（BD）三大主线进行布局：  全栈干湿闭环平台型龙头：建议关注英矽智能（H）、晶泰控股（H）、剂泰科技-P（H）等。  受益于湿实验需求的 CXO 及上游产业链： o AI+CRO 研发平台：建议关注成都先导、泓博医药。 o 综合型 CXO/CDMO 龙头：药明康德、康龙化成、凯莱英、药明生物（H）、博腾股份、泰格医药。 o 上游试剂、耗材与模式动物：建议关注金斯瑞生物科技（H）、诺唯赞、百普赛斯、百奥赛图、南模生物等。  差异化技术赛道领跑者：如自建 AI 平台的传统 Pharma 龙头恒瑞医药、中国生物制药（H）、复星医药、石药集团（H）等，上述公司通过 AI赋能内部创新药管线，加速项目落地。 风险提示：政策风险、技术迭代风险、临床研发失败风险、监管政策风险、硬件算力风险等。 敬请参阅最后一页特别声明 -3- 证券研究报告 行业及公司评级体系 评级 说明 行 业 及 公 司 评 级 买入 未来 6-12 个月的投资收益率领先市场基准指数 15%以上 增持 未来 6-12 个月的投资收益率领先市场基准指数 5%至 15%； 中性 未来 6-12 个月的投资收益率与市场基准指数的变动幅度相差-5%至 5%； 减持 未来 6-12 个月的投资收益率落后市场基准指数 5%至 15%； 卖出 未来 6-12 个月的投资收益率落后市场基准指数 15%以上； 无评级 因无法获取必要的资料，或者公司面临无法预见结果的重大不确定性事件，或者其他原因，致使无法给出明确的投资评级。 基准指数说明： A 股市场基准为沪深 300 指数；香港市场基准为恒生指数；美国市场基准为纳斯达克综合指数或标普 500 指数。 分析、估值方法的局限性说明 本报告所包含的分析基于各种假设，不同假设可能导致分析结果出现重大不同。本报告采用的各种估值方法及模型均有其局限性，估值结果不保证所涉及证券能够在该价格交易。 分析师声明 本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师，以勤勉的职业态度、专业审慎的研究方法，使用合法合规的信息，独立、客观地出具本报告，并对本报告的内容和观点负责。负责准备以及撰写本报告的所有研究人员在此保证，本研究报告中任何关于发行商或证券所发表的观点均如实反映研究人员的个人观点。研究人员获取报酬的评判因素包括研究的质量和准确性、客户