四川
四川大决策投顾 摘要：AI制药投资逻辑已转向“看管线”与“产业链共振”。核心在于AI缩短研发周期，并看重临床与商业化落地。当前大厂重押加速模型训练，需求向上游传导，数据卖铲层有望率先受益。
1.AI制药行业概述
AI制药是将机器学习（Machine Learning）、自然语言处理（Natural Language Processing）及大数据等人工智能技术应用到制药领域各个环节，进而促进新药研发降本增效。目前主要应用于药物研发阶段的药物发现、临床前阶段，随着ChatGPT的不断应用，AI向临床开发阶段的渗透有望持续加快。
与传统药物研发对比，在研发时间和效率上，AI 制药更具有优势。传统的药物研发流程成本高且耗时，整个流程通常至少需要约 10 年时间及超过 10 亿美元的投资；药物发现阶段一般需要约一至两年时间及约4亿美元至4.5亿美元的投资。在药物研发过程中应用人工智能等新技术，可显著减少药物研发所需的时间及成本，并提高成功率。随着人工智能在药物研发各个阶段的应用日益增加，全球制药公司已建立自身的人工智能平台，或已与人工智能公司合作进行药物研发。
2.AI制药产业链
AI制药产业链涵盖上、中、下游及底层数据库。上游提供基础支撑，包括AI算力硬件、云计算、CRO服务及先进实验设备等。中游是核心创新层，聚焦AI+biotech（如小分子、大分子及细胞基因疗法）、AI+软件/SaaS服务及IT巨头的大模型应用。下游则是落地端，由传统大型药企、Biotech公司及CXO企业构成，推动药物商业化。各环节协同运作，并以公开的数据库及专利等数据为底座，共同推动制药产业的智能化升级。
当前国内外AI制药市场的主要玩家主要有三类，即大型药企、AI制药初创企业和互联网头部企业，其中大型药企又分为传统药企和CRO企业。1）传统药企和CRO企业：跨国药企如辉瑞、赛诺菲、默沙东等继续扩大AI合作，合作模式从早期研发向临床阶段延伸。2）互联网巨头：华为、腾讯、阿里巴巴等通过技术平台和算力优势深化布局。3）初创企业：尽管部分初创企业面临融资压力和管线进展缓慢的挑战，但头部公司如英矽智能、冰洲石生物等已有管线进入临床阶段。
3.AI 制药处于成长期，潜在市场空间广阔
从2022到2025年，AI制药的规模还相对有限。这一状况有望在2035 年得到改观，一方面，自研管线可变现数量有所增加；另一方面，由于AI制药的技术能力预期到时会在国际及国内得到更为批量化的证明，合作管线数量将有大幅增加。同时，软件和节点式付款变现可能更为常见。2022年自研管线市场规模约11.6亿人民币，对外合作管线研发市场规模约为15.5亿人民币，总市场规模约为27亿人民币。根据量子位的预测，到2025年，自研管线市场规模将会达到34.7 亿人民币，对外合作管线研发市场规模约33亿人民币，总市场规模约67.7亿人民币；到2035年，自研管线市场规模有望达到686.3亿人民币，对外合作管线研发市场规模将达到1353亿美元，叠加其他相关收入，总市场规模达到2039.6亿人民币。
4.北美大厂重押AI制药，海内外需求共振开启
近期AI制药催化核心在于北美大厂集体重押、信号明确，与国内海外需求向上共振。OpenAI专设生命科学FDE岗位、下一代Astra模型直指科研场景；Anthropic推出Claude Science并成建制吸纳诺奖级人才（John Jumper等）；Google凭AlphaFold积淀由Isomorphic Labs推进端到端制药；AWS上线Amazon Bio Discovery，集成40余款生物模型。 大厂从"通用助手"切到"科研基座"，标志AI4S从概念走向量产工具。叠加英矽智能半年超百亿美金BD、石药/阿斯利康等国内出海授权频出，海外模型供给与国内早研/CRO需求形成双向拉动，下半年临床读出+大药厂续约+算力云降本构成持续催化链。
5.AI制药行业投资逻辑与个股梳理
AI制药投资逻辑已转向“看管线”与“产业链共振”。核心在于AI缩短研发周期，并看重临床与商业化落地。当前大厂重押加速模型训练，需求向上游传导，数据卖铲层有望率先受益。
相关个股：药明康德、康龙化成、药石科技、泓博医药、成都先导、百普赛斯、义翘神州等。
风险提示:研发失败风险、行业竞争加剧风险、地缘政治风险、政策变动风险。
参考资料：
1.2025-12-19中泰证券——沉鳞竞跃，药焕新机
2.2025-5-12东吴证券——AI for Science稀缺标的，颠覆研发范式打开巨大市场空间
3.2025-2-26东吴证券——AI 与医疗产业深度融合，有望为医疗带来产业变革
4.2026-8-7国泰海通证券——从模型跃迁到验证闭环
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