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摘要 【中金：AI4S重塑新药研发智能范式，建议持续关注三类企业】中金公司研报指出，AIforScience（AI4S，人工智能驱动科学研究）热度持续升温，生物医药是核心落地场景。AI制药的提效能力逐渐显现，平台能力与药物资产价值也在同步接受验证。资本与产业投入持续增加，平台竞争更加依赖数据和实验能力。AI扩大研发探索范围，产业链有望同时受益于验证需求增长和服务能力升级。

中金公司研报指出，AI for Science（AI4S，人工智能驱动科学研究）热度持续升温，生物医药是核心落地场景。AI制药的提效能力逐渐显现，平台能力与药物资产价值也在同步接受验证。资本与产业投入持续增加，平台竞争更加依赖数据和实验能力。AI扩大研发探索范围，产业链有望同时受益于验证需求增长和服务能力升级。建议持续关注三类企业：1. 依托差异化技术平台、切实提高研发效率的企业；2. 能够持续产出优质管线、有望取得关键临床进展并具备对外授权潜力的公司；3. 拥有实验反馈能力和自动化实验体系、能够承接新增验证需求的企业。

　　全文如下

中金 | AI制药：AI4S重塑新药研发智能范式，数据驱动下的赋能与突破

中金研究

AI for Science(AI4S，人工智能驱动科学研究)热度持续升温，生物医药是核心落地场景。本报告旨在系统梳理AI制药发展脉络与最新进展，结合各类参与者布局思路及商业化路径，分析行业所处阶段和长期发展潜力。

AI制药的提效能力逐渐显现，平台能力与药物资产价值也在同步接受验证。AI已逐步深入蛋白结构预测、虚拟筛选、分子设计和先导优化等环节，有望减少实验试错、缩短研发周期；领先管线迈入临床中后期，为评价其研发价值提供了更多依据。我们认为，拥有差异化技术且能持续改善研发效率的平台值得关注，关键临床进展及潜在授权机会也有望进一步体现资产价值。

资本与产业投入持续增加，平台竞争更加依赖数据和实验能力。科技巨头从算力、生物基础模型拓展至科研智能体，MNC加快将内部数据、实验体系和在研项目与AI结合，推动技术探索转向研发应用。不过，高质量因果数据不足、靶点机制难以验证、合成测试耗时较长，仍制约计算优势转化为研发成果。我们认为，平台建立差异化优势的关键，在于持续生成专有实验数据、加快验证反馈，并以数据积累支持后续模型优化。

AI扩大研发探索范围，产业链有望同时受益于验证需求增长和服务能力升级。设计成本下降，可使更多项目获得推进并带来实验需求；CRO也可结合既有实验数据、筛选及结构生物学等技术应用AI，拓展服务深度、提高交付效率。我们看好能够依靠合成、表达和功能验证能力承接新增需求的企业，以及利用差异化平台与数据积累，持续改善研发效率和服务深度的公司。

我们建议持续关注三类企业：1）依托差异化技术平台、切实提高研发效率的企业；2）能够持续产出优质管线、有望取得关键临床进展并具备对外授权潜力的公司；3）拥有实验反馈能力和自动化实验体系、能够承接新增验证需求的企业。

风险

新药研发风险；市场竞争加剧；业务波动或商业回报低于预期；数据使用算力条件受限。