AI制药行业深度报告：新时代，新跃迁.pdf

AI制药行业正迎来从计算化学到智能体自主决策的范式跃迁，技术发展逻辑从科学家主导转向智能化自主验证。报告指出，行业经历了计算化学、通量自动化、机器学习及智能体AI四个阶段，当前正处于智能体与统一模型并进的关键时期。

技术演进与基模能力

生物基础模型数量爆发式增长，功能从特定任务预测进化至全谱系统一建模。AlphaFold系列实现了从蛋白质结构预测到涵盖核酸、小分子等复合物结构的跨越，ESM3等生成式模型则开启了“创造未知”的新路径。然而，单点模型仍面临干湿脱节、数据缺失及监管约束等挑战，基准测试高分并不完全等同于真实项目的高效转化。

平台范式变革

为突破单点局限，“多Agent + 干湿试验闭环”成为主流平台范式。通过全流程任务编排和自动化实验室，平台实现了高频、高通量的快速迭代。晶泰控股、英矽智能等企业通过构建全栈平台，显著提升了数据积累速度和合成成功率，将早期药物发现转变为自动化工业流程。

产业落地与投资方向

MNC合作模式从单管线转向平台级长期绑定，首付款中枢提升，显示出资本对平台研发效率底座的认可。上游湿实验验证环节（如基因合成、蛋白表达）需求爆发，业绩快速增长。短期建议关注受益于验证需求井喷的上游生命科学服务龙头，长期关注具备持续迭代能力的AI制药平台企业。尽管已有大量管线进入临床，但新范式下的平台能力仍需时间验证，行业竞争将聚焦于平台壁垒的建立与泛化能力的提升。