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医药行业行业研究:从数据、算力、模型切入的3类龙头,看全球AI制药全景图

医药行业行业研究:从数据、算力、模型切入的3类龙头,看全球AI制药全景图

研报

医药行业行业研究:从数据、算力、模型切入的3类龙头,看全球AI制药全景图

  基本逻辑   时点:AI应用从构想到现实,多组学开发降本增效1000倍,首个AI重磅药破壳在即。(1)时间到:人类对AI的想法,始于1950年的图灵测试。随着2016年DeepMind的Alphago击败世界围棋冠军,到2024年Hassabis和Jumper因为Alphafold2蛋白质结构的成功预测获得诺贝尔化学奖,AI制药的时代就已经开启。(2)质变在即:根据专注于投资颠覆性技术的Ark Invest发布的《Big Idea2025》,生物医药领域正在发生着颠覆级的量变。多组学AI应用将带来医药领域的1000倍降本增效。创新药的超摩尔定律时代开启。(3)问题已解:AI模型,黑箱已破。任何科学研究,包括创新药研发在内,不论是体外还是人体临床试验的可复制、可验证性都是极为重要的。欧盟《人工智能法案》将使那些依赖黑箱模型、缺乏可解释性的AI药物发现系统出局。而龙头AI药企已经走出概念验证。英矽智能,TNIK、ENPP1、PHD同路径3次复现成功推进,AI研发过程都在Nature杂志上详细披露。   本质:算力云端接入、数据量质局限皆获破围、模型随时间增厚壁垒,创新研发回报率回升提速。(1)算力,是AI应用运行的前提。全球科技巨头,包括亚马逊、谷歌、微软、阿里等,有充足的云端算力可供药企选择。而英伟达,2025年8月22日推出NVIDIA®Spectrum-XGS以太网,这是一项跨规模技术,用于将分布式数据中心组合成统一的千兆级AI超级工厂。此举将再提升全球算力量级。(2)数据:从DL(深度学习)到FL(联邦学习),MNC(跨国巨头)强强联合,数据茧房被冲破。一方面,自从2016年谷歌推出了FL至今,该技术受到广泛关注。这种算法旨在建立更好的模型,并由多个方面驱动,包括在一组设备之间分散学习过程的好处(跨设备FL)、访问广泛分布的知识(跨孤岛FL)以及保护本地数据的隐私。另一方面,Apheris这类企业以及英国政府等,都在整合跨界协作以突破AI驱动药物发现的数据局限。根据英国政府官网2025年6月9日的新闻发布,英国“OpenBind”联盟当日宣布,将利用突破性实验技术,生成全球最大的药物与蛋白质(人体的组成部分)相互作用数据集合。(3)模型是制胜关键。生成式AI药企,从假设到实现,构建随时间增长的领先模型壁垒是要点。当算力与数据不构成太大掣肘,模型开发迭代进化的效率与训练经验积累的先机就至关重要。与大药企合作AI研发过程中的数据与模型构建正反馈飞轮,就将成就目前领先企业的护城河。   行业变局:科技巨头入局,产业链企业加速配置;十大制药巨头,AI布局,无一缺席。(1)科技巨头:英伟达,推BioNeMo、广投AI药企。谷歌,并购DeepMind拆分Isophormic Labs,后者在7月公开表示,临床试验已经“非常接近”了。科技巨头纷纷投入AI制药。(2)产业链:泓博医药推DiOrion平台,深度智耀赋能IND(新药临床申请)合规提交,英矽智能从猜想、分子、临床到发布全贯通。(3)制药巨头:默沙东、辉瑞、礼来、BMS等头部药企,数百亿美元布局AI制药相关公司。从医药魔方统计的全球AIDD(AI药物研发)相关交易首付额和总额Top20的项目来看,重大交易集中发生在近5年内,总额超过500亿美元。   投资策略   综上,我们认为,(1)AI新药破局在即,首选管线丰富、兑现力强者。随着AI制药行业奇点来临,首个重要时点,必然是人类首个AI驱动研发的药物的获批上市;换言之,不论模型还是数据更优,首个验证的重磅药才将是焦点。因此,我们建议关注英矽智能、晶泰控股等已经有自研管线或合作项目进入临床阶段的赛道龙头。(2)制药与跨界企业入局者众,优选壁垒随时间增厚者。因为AI制药本身是科技跨界的崭新赛道,未来的首个破局者,即可能是AI药企,也可能是传统仿创龙头在AI领域前瞻深耕者,还可能是非药领域的新进科技公司。因此,我们建议关注石药集团、复星医药等在AI领域长期前瞻布局的公司收获相关成果的高弹性可能。   风险提示   国际化相关的汇兑风险、国内外政策波动风险、投融资周期波动风险以及并购整合不达预期等风险。
报告标签:
  • 医药商业
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    国金证券股份有限公司

  • 发布日期:

    2025-08-28

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  基本逻辑

  时点:AI应用从构想到现实,多组学开发降本增效1000倍,首个AI重磅药破壳在即。(1)时间到:人类对AI的想法,始于1950年的图灵测试。随着2016年DeepMind的Alphago击败世界围棋冠军,到2024年Hassabis和Jumper因为Alphafold2蛋白质结构的成功预测获得诺贝尔化学奖,AI制药的时代就已经开启。(2)质变在即:根据专注于投资颠覆性技术的Ark Invest发布的《Big Idea2025》,生物医药领域正在发生着颠覆级的量变。多组学AI应用将带来医药领域的1000倍降本增效。创新药的超摩尔定律时代开启。(3)问题已解:AI模型,黑箱已破。任何科学研究,包括创新药研发在内,不论是体外还是人体临床试验的可复制、可验证性都是极为重要的。欧盟《人工智能法案》将使那些依赖黑箱模型、缺乏可解释性的AI药物发现系统出局。而龙头AI药企已经走出概念验证。英矽智能,TNIK、ENPP1、PHD同路径3次复现成功推进,AI研发过程都在Nature杂志上详细披露。

  本质:算力云端接入、数据量质局限皆获破围、模型随时间增厚壁垒,创新研发回报率回升提速。(1)算力,是AI应用运行的前提。全球科技巨头,包括亚马逊、谷歌、微软、阿里等,有充足的云端算力可供药企选择。而英伟达,2025年8月22日推出NVIDIA®Spectrum-XGS以太网,这是一项跨规模技术,用于将分布式数据中心组合成统一的千兆级AI超级工厂。此举将再提升全球算力量级。(2)数据:从DL(深度学习)到FL(联邦学习),MNC(跨国巨头)强强联合,数据茧房被冲破。一方面,自从2016年谷歌推出了FL至今,该技术受到广泛关注。这种算法旨在建立更好的模型,并由多个方面驱动,包括在一组设备之间分散学习过程的好处(跨设备FL)、访问广泛分布的知识(跨孤岛FL)以及保护本地数据的隐私。另一方面,Apheris这类企业以及英国政府等,都在整合跨界协作以突破AI驱动药物发现的数据局限。根据英国政府官网2025年6月9日的新闻发布,英国“OpenBind”联盟当日宣布,将利用突破性实验技术,生成全球最大的药物与蛋白质(人体的组成部分)相互作用数据集合。(3)模型是制胜关键。生成式AI药企,从假设到实现,构建随时间增长的领先模型壁垒是要点。当算力与数据不构成太大掣肘,模型开发迭代进化的效率与训练经验积累的先机就至关重要。与大药企合作AI研发过程中的数据与模型构建正反馈飞轮,就将成就目前领先企业的护城河。

  行业变局:科技巨头入局,产业链企业加速配置;十大制药巨头,AI布局,无一缺席。(1)科技巨头:英伟达,推BioNeMo、广投AI药企。谷歌,并购DeepMind拆分Isophormic Labs,后者在7月公开表示,临床试验已经“非常接近”了。科技巨头纷纷投入AI制药。(2)产业链:泓博医药推DiOrion平台,深度智耀赋能IND(新药临床申请)合规提交,英矽智能从猜想、分子、临床到发布全贯通。(3)制药巨头:默沙东、辉瑞、礼来、BMS等头部药企,数百亿美元布局AI制药相关公司。从医药魔方统计的全球AIDD(AI药物研发)相关交易首付额和总额Top20的项目来看,重大交易集中发生在近5年内,总额超过500亿美元。

  投资策略

  综上,我们认为,(1)AI新药破局在即,首选管线丰富、兑现力强者。随着AI制药行业奇点来临,首个重要时点,必然是人类首个AI驱动研发的药物的获批上市;换言之,不论模型还是数据更优,首个验证的重磅药才将是焦点。因此,我们建议关注英矽智能、晶泰控股等已经有自研管线或合作项目进入临床阶段的赛道龙头。(2)制药与跨界企业入局者众,优选壁垒随时间增厚者。因为AI制药本身是科技跨界的崭新赛道,未来的首个破局者,即可能是AI药企,也可能是传统仿创龙头在AI领域前瞻深耕者,还可能是非药领域的新进科技公司。因此,我们建议关注石药集团、复星医药等在AI领域长期前瞻布局的公司收获相关成果的高弹性可能。

  风险提示

  国际化相关的汇兑风险、国内外政策波动风险、投融资周期波动风险以及并购整合不达预期等风险。

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