AI制药持续进展跨国药企布局加速-

股票研究股票研究/2026.03.09本报告导读：持续产出能力的头部企业。AI+制药重塑研发范式，行业从概念迈入实效验证期。生成式模型与强化学习的深度融合，显著提升分子设计效率，缩短研发周期。垒，公司不以自有管线为核心，而通过合作与孵化模式推动多条管异化优势在于高精度计算数据与标准化实验数据的持续生成能力，计及临床预测环节实现深度整合，多条自研管线进入临床阶段，并通过大额对外授权实现商业化兑现。公司收入结构逐步形成“项目基础模型公司、共建算力实验室及多项目平台合作等方式，加速构建“算力-算法-数据-实验”一体化体系。交易结构普遍采用“低首行业专题研究2 3 3 5 62.1.晶泰控股：合作管线进入规模化验证阶段 6 8 3.1.礼来：英伟达十亿美元级共创实验室推动研发基建化 3.4.辉瑞：提升AI优先级，携手Boltz共建生物分子AI基础模型体系14 3.6.罗氏：英伟达十亿美元级共创实验室推动研发基建 行业专题研究31.1.从分子发现到临床阶段：AI赋能药物研发全流程成本不断增加，导致管线研发的回报率越来越献整合为知识图谱，Recursion基于高通量表型组学数据和扰动图谱推断靶的循环，合成并测试大量候选分子才能得到可作为临床前候选药物的具有1）传统的候选药物发现过程：通常要经历漫长的迭代优化，合成并测试行业专题研究4AI基于ADMET、成药性、选择性等多个目标定向设计的传统方法确定的候选药物具有更加优良的性质，降低临床前研究失败返工AI有望用于临床试验方案设计与优化、患者分层与招募预等，缩短试验周期、降低运营成本并提升试验成功率。AI制药企业中，Recursion利用真实世界数据和患者组学数据，在临床试验启动前通过模拟招募进试验的比例。英矽智能拥有在前瞻性预测中效果得到验证的的图3：从靶点发现到上市后监察，AI+制药全的主要价值在于降低研发成本和缩短研发周期。降低研发成本将直接改善发周期可加速药物商业化，更早的获得收入从而显著改善管线的现金流和行业专题研究51.2.AI+制药行业市场不断扩容，前景广阔AI赋能药物研发行业增长前景广阔。现阶段AI赋能药物研能招股书援引弗若斯特沙利文分析，AI赋能药物研发预计将实现22行业专题研究665.61005804.246032.6504021.71.8301201920202021202220232024融资交易数量（次，右轴）总融资（10亿美元，左轴）合作交易数量（次,右轴）融资交易数量（次，右轴）67604040272072016201712011201502014201820192020202120222022014其他AI重定位AI疫苗发现AI抗体发现AI小分子设计AI靶点发现2.AI制药进入临床与商业化加速期，平台能力迈向规模化验证部分海外公司仅聚焦生成模型或结构预测不同，晶泰的特点在于将结构预的竞争优势并不完全体现在单一模型的性能，而体现在其数据来源的独特台生成真实反应条件与产率数据，并通过机器人标准化操作保证数据一致性。这种“计算数据+实验数据+标准化流程数据”的组合形成了较难复制的图8：晶泰科技技术平台闭环行业专题研究7权协议，协议总价值最高可达3.45亿美元，其中包括数千万美元的预付款发现与开发。更充分证明了其大分子与小分子双向发现平台的巨大商业潜能与国际认可生物科技初创企业合作推进管线进入临床阶段，并成功将自主研发的生发产品向外授权，有效实现了管线开发风险的分散以及前沿技术变现路径的图10：晶泰科技外部创新生态进展行业专题研究8孵化企业IND进展迅速，晶泰科技赋能管线将开启规模化验证周期，2026JPM期间，晶泰科技宣布与其孵化企业ReviR溪砾科技的合作管线图11：晶泰科技内部创新成果2.2.英矽智能：AI+制药先行者分子生成到临床结果预测的药物研发全流程。在药物研发过程中，行业专题研究9540%85.83485.83427.45651.1827.4560068%70%68%-19.215-19.215-17.096-221.828-221.828-211.64的研发成本分摊、首付款和里程碑付款组成。2022年及以前，公司的收入40%图14：英矽智能对外授权收入占比2025H1行业专题研究Pharma.AI与公司生物团队深度整合。在众多AI制药线开发的宝贵经验，而Pharma.AI从实验结果中实时获得能力反馈和数据计由生成式药物设计模块Chemistry42基于软件影响力扩大，Nach01登陆微软Discovery平台，英Nach01多模态基础模型已完成在MicrosoftDiscovery的部署，并于摩通医疗健康年会期间微软主办的专题活动中进行了深度演示与介绍。Nach01基于大语言模型架构构建，能够处理化学结构和空间数据，旨在协同处理分子设计和预测领域的数百种多样化任务。其应用场景覆盖上百种软公司于2025年推出的人工智能科研平台，主要面向企业及科研机构。Nach01正式登陆微软Discovery平台后，平台内注册的使用团队可以无缝且具备可管理性和可重复性的标准化工作流中，模型的可及性和易用性大在中国启动针对溃疡性结肠炎的IIa期临床试验并预计于2027年完成。行业专题研究图16：英矽智能研发管线（截止2026/2）免疫、代谢等疾病领域，快速建立“从靶点到PCC”的资产池；在此基础PDH抑制剂大中华区权益独家授权给太景，并与复星医药及其旗下衡泰生物分别就QPCTL和NLRP3抑制剂达成共同开发及授权协议，全面实现了行业专题研究图17：英矽智能药物发现合作情况图18：英矽智能管线合作开发合作情况主发现了高度新颖的TNIK靶点，而Chemistry42仅合成并合物便成功锁定临床前候选药物，使整个项目从研发起步到推进至I期临期顶线数据不仅显示出良好的安全性和耐受性，更初步展现了对患者用力物已获美国FDA孤儿药资格认定，并在FDA解除对其美国临床试验的暂停令后，公司计划于2026年上半年在中国正式启动IIb/III期临床研究。图19：IPF数据比较资料来源：英矽智能招股说明书，TheNewEnglandJournalofMedicine，东阳行业专题研究3.1.礼来：英伟达十亿美元级共创实验室推动研发基戴维·里克斯表示，此举有望“将新药发现周期缩短数年”。本次合作的核心亮点在于构建从算法迭代到实验执行的全链路协同体系。礼来此前已在算力侧完成前瞻性布局，为本次合作奠定坚实基础。礼来此面整合进自身肿瘤研发体系，重点用于支撑临床开发与生物标志物发现工管理层明确将本次收购与临床试验效率提升直接挂钩。阿斯利康首席财务生物学的基础模型及多模态分析能力，重点在早期临床试验中提供患者层成药物开发的智能体系统，具有缩短合成药物开发50%时间的潜力。在临行业专题研究如通过计算机视觉分析辅助肿瘤活检，识别哪些患者最可能对特定治疗产图21：阿斯利康：AI贯穿医药全价值链，提升效率并Noetik虚拟细胞模型的核心竞争力在于可精准模拟肿瘤生物学关键状态。该类基础模型能够实现基因表达、细胞状态及肿瘤免疫相互作用的精准模3.4.辉瑞：提升AI优先级，携手Boltz共建生物分子AI基型体系行业专题研究本次合作的核心目标聚焦于强化蛋白结构、分子结合及生成式设计相关能辉瑞的AI布局路径，体现了其对可复用AI组件的战略偏好。从企业战略3.5.赛诺菲：与华深制药进一步合作，加码AI驱动免疫研发现平台用于多个自身免疫与炎症疾病项目，并由赛诺菲主导合作产出双特这份协议的财务结构体现了多项目、可持续供给的合作属性。披露信息提潜在总价值最高达25.6亿美元，并有机会获得