医药行业AI4S（二）：制药临界点突破前夜，新范式逐渐成型，分子验证需求正崛起.pdf

科技巨头正加速布局AI制药领域，将其视为继软件开发后的又一战略高地。谷歌、Anthropic、英伟达等企业通过自建模型、收购生物科技公司及搭建基础设施，推动AI在药物研发中的深度应用。当前行业正处于突破临界点的前夜，资本估值逻辑已从模型能力转向药物资产与落地进度，具备干湿实验闭环能力的头部企业获得资金青睐。

技术层面，AI制药范式正经历深刻变革。直接偏好优化（DPO）算法的引入，使得湿试验数据从传统的终点验收转变为模型训练中的偏好信号，有效解决了监督微调的过拟合问题，提升了模型的泛化能力。高质量、结构化的实验数据成为模型迭代的核心壁垒，数据孤岛现象凸显了具备规模化数据生产能力的机构价值。

市场层面，AI显著的降本增效效应引发了杰文斯悖论，即效率提升刺激了更强烈的分子验证需求。上游基因合成、蛋白表达及检测服务订单呈现高速增长，验证了干湿闭环商业模式的可行性。预计至2030年，AI催生的抗体发现与蛋白表达市场将带来显著增量。产业链中，AIDD平台、上游合成检测服务、动物模型验证及基础试剂耗材等环节均有望受益，其中具备数据闭环能力与高效交付能力的企业将获得竞争优势。