医药生物行业AI4S系列报告(二)：科技巨头入局AI4S，关注上游产业链变化

证 券 研 究 报 告科技巨头入局AI4S，关注上游产业链变化——医药生物行业AI4S系列报告（二）证券分析师：张静含 A0230522080004 刘洋 A0230513050006林起贤 A0230519060002 任梦妮 A0230521100005陈晴华 A0230525100001 仰佳佳 A0230522100005凌静怡 A0230522060001研究支持：瞿大智 A02301260200012026.10.22www.swsresearch.com2投资案件◼ 科技巨头正以“算力+大模型+湿实验闭环”切入AI4S。根据沙利文数据，AIDD全球市场规模由2019年54亿美元增至2023年119亿美元，预计2032年达746亿美元，2023-2032E CAGR约22.6%；政策端，AI4S被国务院列为“加快实施重点行动”中首位，《医药工业发展“十五五”规划》进一步明确AI驱动的研发与生产范式变革。在此背景下，科技巨头加速入局。科技巨头中，Anthropic推出Claude for Life Sciences并自建湿实验室；Isomorphic Labs基于AlphaFold3构建IsoDDE，已与礼来、诺华、强生达成合作；国内百图生科xTrimo V4、新生实验室AnewFold等亦快速追赶。◼ 科技巨头基于多种原因选择大分子模型作为突破口。首先，小分子AI的“底层基础设施”已经较为成熟，小分子生成和结构预测的“模型层”以及“数据层”已不再是稀缺资源。其次，小分子专利壁垒较强，难以绕开，大分子如抗体通过差异化CDR序列和表位仍有较大规避空间。最后，相对于小分子，大分子AI管线成熟度不足，价值洼地格局显现。目前AI药物临床管线仍以小分子为主，大分子管线仅占28%。且大分子AI临床管线主要集中在临床I/II期（82%），进入III期的仅有Generate开发的TSLP单抗GB-0895。但是，该抗体并非AI从头设计的全新抗体骨架，而是经AI工程化优化改造而来。◼ 湿实验验证成为大分子AI模型发展限速步骤，上游“卖水/卖铲人”将直接受益。大分子AI模型面临分子量大、序列长、数据异质、DBTL循环慢等结构性困难，湿实验验证成为模型发展的限速步骤。大规模候选生成常规化后，转化效率取决于湿实验通量天花板，上游“卖水/卖铲人”将直接受益。其中Twist指引AI相关订单FY2026将实现三位数增长；金斯瑞2026H1 AIDD相关业务同比翻倍。我们建议关注相关标的，包括Twist、金斯瑞生物科技、百普赛斯、近岸蛋白等。◼ 风险提示：湿实验验证需求不及预期风险、技术迭代不及预期风险、模型商业化不及预期风险。主要内容1. 科技巨头入局AI4S，突破大分子模型2. 大分子AIDD进展情况3. 湿实验验证成为模型发展限速步骤，关注AI制药上游产业链变化4. 投资分析意见及风险提示3www.swsresearch.com41.1 AI4S前景广阔，其中AIDD备受重视◼AIDD的市场规模正在持续扩张，CAGR超20%。根据沙利文数据，全球AIDD市场规模由2019年的54亿美元增长至2023年的119亿美元，并将在2032年进一步增长至746亿美元。其中，2019-2023复合年增长率达22.0%，2023-2032E复合年增长率达22.6%。AIDD市场规模的持续扩张显示AI已从辅助工具逐步演进为制药创新体系中的核心驱动力。◼政策顶层设计为行业提供长期制度红利。政策上，AI4S被国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》列为“加快实施重点行动”中首位。此外，《医药工业发展"十五五"规划》提出“加速人工智能驱动的医药研发与生产管理范式变革”，在“十四五”提出的“探索人工智能、云计算、大数据等技术在研发领域应用”基础上进一步深化。资料来源：英矽智能招股书，中国政府网，申万宏源研究54 54 86 100 119 137 156 189 239 303 388 489 608 746 100200300400500600700800EEEEEEEEE期间CAGR2019-202322.0%2023-2032E22.6%2019-2032E AI赋能药物研发费用市场规模（亿美元）www.swsresearch.com51.2 科技巨头凭借算力及算法模型能力切入AIDD赛道◼科技巨头在大语言模型上的积累使其天然具备“推理能力迁移”的优势。以Anthropic为例，Claude的推理与工具调用能力使其能够直接指挥生物实验，在蛋白质结构设计中精准合成了多个测试靶点。OpenAI的GPT-Rosalind则定位为“面向生物学、药物研发与转化医学的前沿推理模型”，让证据综合、假说生成、实验规划等任务变得更加高效。这些模型能力的本质，是将通用AI的“推理—规划—执行”范式迁移到科学发现场景。◼另外，科技巨头已有完备的算力基础设施。英伟达的BioNeMo平台是这一优势的典型体现，它提供了一套专门用于训练和部署生物分子Transformer模型的超算级框架，基于NeMo Megatron构建，支持算力密集型的蛋白质语言模型的大规模训练。资料来源：Anthropic官网，OpenAI官网，英伟达官网，申万宏源研究上游：基础层数据层算力层算法/模型层湿实验/临床试验/文献/专利GPU/TPU/云计算/HPC集群ML/DL/NLP/生成模型/大语言模型/强化学习中游：技术/服务层下游：应用层新药发现新药开发临床及生产制药营养智慧实验室渗透科技巨头通过本身的算力以及算法模型能力切入AIDD产业链www.swsresearch.com61.2 科技巨头凭借算力及算法模型能力切入AIDD赛道资料来源：Isomorphic Labs官网，Anthropic官网，OpenAI官网，百图生科官网，新生实验室官网等，申万宏源研究公司核心能力切入方式主要模型临床进展核心合作IsomorphicLabs蛋白质结构预测与端到端药物设计底层能力系统化延伸：基于AlphaFold的结构理解能力，独立构建专有药物设计引擎IsoDDE药物设计引擎初始临床试验预计2026年底启动礼来、诺华、强生，合计协议总额达数十亿美元Anthropic大语言模型推理与工具调用收购整合：以约4亿美元收购Coefficient Bio，团队并入内部医疗生命科学部门Claude大模型+Coefficient Bio生物模型能力暂无Claude for Life Sciences平台客户包括赛诺菲、诺和诺德等OpenAI通用大模型平台的垂直化推理垂直模型+平台合作：推出专用推理模型，与头部药企签署战略协议GPT-Rosalind推理模型暂无安进、Moderna、艾伦研究所、赛默飞世尔为GPT-Rosalind首批应用合作伙伴百图生科(BioMap)全模态生命科学基础大模型模型+产业合作：以xTrimo为底座，通过NewCo和联合实验室输出能力xTrimo（2680亿参数全模态大模型）+BioMapOS干湿闭环暂无赛诺菲（总包超10亿美元）；Biogend（NewCo合资，批量开发自免双多抗管线）；和铂医药（联合创立MegaStream TechBio，聚焦复杂大分