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AI制药:下一个万亿级“金矿”

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发表于 2026-3-2 20:46 | 显示全部楼层 |阅读模式

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作者:微信文章
当世界的目光都聚焦于芯片、大模型和少数几家科技巨头时,一场更深刻、更具颠覆性的革命正在一个古老而高贵的行业中悄然发生——生物医药。这不仅是一个关于健康与生命的故事,更是一个正在被AI彻底重塑的、年收入高达1.75万亿美元的庞大市场。2025年,中国创新药企的对外授权(License-out)交易总金额达到了创纪录的1377亿美元,相比前一年增长近十倍 。这个惊人的数字背后,是AI赋能下的创新力量的集中爆发。第一章:全球最赚钱的行业正在发生什么?

万亿市场与中国力量

生物医药是一个年收入高达1.75万亿美元的庞大市场。按收入算,它排在全球约第11位,但其平均利润率高达20-25%,是全球最赚钱的行业。而在这个高利润的赛道上,中国力量正在以前所未有的速度崛起。2025年,中国创新药企的对外授权交易总金额达到了创纪录的1377亿美元。但这个数字需要澄清一个关键概念:1377亿美元是"合同总价值",不是当年实际到账的钱。 它包含首付款(签合同时到账)、里程碑付款(未来药物达到特定进展才能拿到)和销售分成。2025年中国创新药实际"落袋"的首付款是70亿美元(约490亿人民币),比2024年的41亿美元增长了71%。这些天价交易具体是谁贡献的?

中国公司

合作方

交易总额

药物类型

恒瑞医药

默沙东

200亿美元

ADC

翰森制药

GSK

185亿美元

ADC

宜联生物

BioNTech

150亿美元

ADC

礼新医药

默沙东

108亿美元

双特异性抗体

映恩生物

BioNTech

105亿美元

ADC
一个显而易见的规律:ADC(抗体偶联药物)是绝对的主角。中国 vs 印度:创新药与仿制药的分水岭

说到药物出口,很多人会想到印度——全球最大的仿制药供应国。但中国和印度正在走向截然不同的道路:

维度

中国

印度

核心定位

创新药研发+License-out

仿制药生产+出口

2025年药品出口额

~1377亿美元(合同总额)

~300亿美元(实际出口)

核心优势

工程化创新、临床速度、成本效率

大规模低成本生产

投资哲学:"Science First"与适度泡沫

生物医药投资的第一性原理是"Science First"——以科学为导向。这意味着围绕有科学突破的方向进行投资,而非追逐热门方向。在公司类型的选择上,存在两种主流模式:

维度

平台型公司

资产型公司

核心优势

技术壁垒深,可持续产出

离变现更近,估值更清晰

核心风险

回报周期长,需持续投入

单一管线失败风险高
在2025年全球生物医药行业偏冷的环境下,VC投资更倾向于资产型公司。但一个有趣的观点是:行业需要适度的泡沫来鼓励创新。泡沫虽然会带来资源浪费,但也为高风险的早期创新提供了必要的资金支持。第二章:药物世界的"全家福"——从子弹到基因编辑

认识你的"武器库"

要理解AI如何改变制药行业,首先要了解这个行业的"武器库"。人类发明的药物,按"个头"从小到大排列,可以分成以下几大家族:

药物类型

通俗比喻

市场占比

能否口服

典型例子

小分子药物

一颗"子弹"

54%



阿司匹林、格列卫

单克隆抗体

一只"猎鹰"

20%

不能

K药(Keytruda)

多肽/蛋白药物

一个"词组"

10%

部分可以

司美格鲁肽(Ozempic)

ADC

"猎鹰+炸弹"

1%

不能

Enhertu

核酸/细胞/基因治疗

"基因指令"/"特种兵"

3%

不能

mRNA疫苗、CAR-T
小分子药物是传统霸主,最大优势是可以口服。但它像一颗子弹,不够精准,且很多复杂靶点它"够不着"。单克隆抗体(mAb)是过去二十年的"药王"。它为什么叫"单克隆"?因为科学家从人体免疫系统产生的成千上万种抗体中,挑出一个最精准的B细胞,然后无限复制(克隆)它。全球销售额Top10的药物中,有8个是单抗或其衍生品。多肽和环肽药物是正在崛起的"中间选手"。多肽介于小分子和抗体之间;环肽则是多肽的"升级版"——把直链的两头"焊接"成环,更稳定、更容易穿透细胞膜。GLP-1减肥药(司美格鲁肽)本质上就是多肽药物。ADC:给化疗装上"GPS"

ADC(抗体偶联药物)是当前最火的新品类。它就是给化疗药装上了一个"GPS导航系统"(抗体),让它只杀癌细胞,不伤害正常细胞。截至2025年底,全球共有21款ADC药物获批上市,其中5款来自中国公司。第一三共/阿斯利康的Enhertu是ADC领域的绝对霸主。ADC之所以这么火,是因为它第一次真正实现了"精准化疗"的梦想,而且具有高度的"模块化"特性,一旦掌握核心技术,就能快速开发针对不同癌症的新药。人类尚未攻克的"最后堡垒"

尽管药物种类日益丰富,但仍有许多重大疾病缺乏有效治疗方案:

疾病领域

当前困境

新兴希望

未满足需求

阿尔茨海默症

几乎无有效药,30年研发失败率99.6%

抗体药Leqembi(仅延缓)、基因治疗

极高

胰腺癌

5年生存率仅12%,化疗效果极差

ADC、mRNA癌症疫苗

极高

脑胶质瘤

血脑屏障阻挡大部分药物

纳米抗体、溶瘤病毒

极高

罕见病

7000+种罕见病,95%无药可治

基因治疗、CRISPR

极高
这些"最后堡垒",恰恰是AI制药最有可能创造突破性价值的地方。第三章:AI制药——不只是小分子的故事

AI在不同药物类型上的全景图

很多人以为AI制药就是用AI设计小分子药物。实际上,AI正在全面渗透到各种药物类型的研发中:

药物类型

AI的角色

代表性进展

小分子

"超级加速器"——让现有流程更快

英矽智能INS018_055完成Phase IIa

抗体(大分子)

"新工具发明者"——创造全新开发范式

David Baker团队AI从头设计抗体

多肽/环肽

"新大陆探险家"——开辟全新化学空间

RFpeptides工具发表在Nature Chemical Biology
小分子领域,AI主要是"提速"。抗体领域,2025年被称为"AI抗体设计的元年",诺贝尔化学奖得主David Baker团队利用RFdiffusion模型,首次实现了完全由AI从头(de novo)设计抗体分子,跳过了传统的动物免疫过程 。肽类药物领域,AI正在帮助科学家设计全新的环肽分子,攻克"难成药靶点"。De Novo设计:AI制药的"圣杯"

De Novo设计(从头设计)是AI制药中最具革命性的概念。传统药物研发就像在图书馆里找书,De Novo设计则是让AI直接"写"出你需要的那本书。AI通过学习海量分子数据,理解"分子语言"的语法,然后从零开始设计出自然界中不存在的全新分子。但其核心壁垒在于高质量的内部数据库。第四章:AI制药的七大门派与投资图谱

面对AI制药这个新兴江湖,普通投资者该如何入局?我们梳理了目前AI制药上市公司的七大"门派":

门派

通俗比喻

核心逻辑

代表公司

风险/收益

端到端AI造药

"AI药厂"

用AI从头到尾造药

Recursion (RXRX)、英矽智能 (3696.HK)

极高/极高

AI抗体/蛋白设计

"AI生物武器工厂"

用AI设计大分子药物

Absci (ABSI)

高/很高

计算化学/模拟平台

"AI制药的AutoCAD"

卖软件+自研管线

Schrödinger (SDGR)、晶泰科技 (2228.HK)

中等/中等

AI临床试验优化

"AI临床导航仪"

用AI优化临床试验

Certara (CERT)

中低/中等

AI精准医疗/数据

"AI医疗数据中枢"

用海量数据做诊断和靶点发现

Tempus AI (TEM)

中等/高

AI赋能CRO/CDMO

"AI加持的制药代工厂"

传统CRO用AI提升效率

药明康德 (603259.SH)

低/中低

AI基因组学/诊断

"AI基因读取器"

AI分析基因组数据

Illumina (ILMN)

中等/中等
最具投资潜力的五家公司

经过对财务数据、管线进展、估值水平和催化剂事件的综合分析,我们认为以下五家公司最值得关注:1. 最确定的高增长:Tempus AI (TEM)拥有全球最大的临床和分子数据库,形成了强大的"数据飞轮"护城河。其"诊断+数据"的商业模式已经跑通,2025年收入超12亿美元,同比增长73%,并即将在2026年实现盈利。2. 最具爆发力:Recursion (RXRX)规模最大、管线最丰富的纯AI制药公司。其AI平台刚获得首次临床验证,证明了"AI发现-临床转化"的能力。当前市值处于历史低位,手握超过7.5亿美元现金,安全边际高。3. 最高赔率:Absci (ABSI)AI从头设计抗体的全球先锋,市值仅4亿美元。如果其首个AI设计的抗体临床数据积极,可能带来10倍以上的回报,但风险也最高。4. 中国龙头:英矽智能 (3696.HK)全球唯一一家将AI全流程设计的药物推进到临床II期的公司,管线进展全球第一。作为港股"AI制药第一股",具有稀缺性。5. 最稳健的"卖铲人":Schrödinger (SDGR)计算化学软件的全球领导者,软件收入稳定,同时自研管线提供上行期权。适合希望在AI制药领域获得稳健敞口的投资者。结语:拥抱下一个十年的结构性机会

生物医药行业,正站在一场由AI驱动的百年未有之大变局的门口。这场静默的革命,虽然不如通用AI那般喧嚣,但其对人类健康的深远影响和背后蕴藏的巨大商业价值,可能毫不逊色。对于投资者而言,这意味着需要具备更开阔的视野和更深刻的洞察力。在那些技术壁垒高、商业模式清晰、且正在解决人类根本需求的领域,寻找未来的王者。AI的浪潮才刚刚开始,愿我们都能在这场时代的巨变中,找到属于自己的"金矿"。
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