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1829年淘金热的“卖水人”隐喻正在AI制药行业重现。行业价值正从高风险押注单个药物上市,转向提供可复用、确定性更高的AI平台服务,商业模式更趋稳健,投资逻辑也随之从“赌管线”转向“投平台”。 ## 估值锚从“药”转向“平台” 1. **自研管线模式风险高**:AI无法改写新药研发“双十定律”的行业底色,临床失败风险依然巨大,如Verge Genomics的临床失利案例,使得单纯押注自研管线的商业模式在当下追求确定性的环境中负担过重。 2. **平台模式具备规模效应**:AI驱动的发现平台和算法模型具有天然的可复用性,能同时支持多个项目。中邮证券研报指出,AI设计药物在I期临床成功率高达80%-90%,远优于传统方法的40%-65%,这为平台服务的规模化输出奠定了基础。 3. **传统药企存在“效率饥渴”**:面对专利悬崖和研发回报率下滑,药企从“关注”转向“付费购买”AI平台服务,因为自建顶级AI团队困难,而能嵌入研发流程的平台服务商更容易获得预算。 ## 谁能在“卖水人”竞赛中胜出? 未来的赢家需具备三大特征:拥有经过验证、可复用的核心技术平台;商业模式以服务收入为主;成功绑定大型药企或CXO巨头形成稳定客户生态。 1. **英矽智能:平台收入托底,管线保留弹性**:公司采取“平台服务+自研管线”双轮驱动。通过密集的技术授权合作(如2026年与礼来达成总潜在价值27.5亿美元的合作)获得持续收入构成业绩“安全垫”,同时推进最快的管线(ISM001-055)已至临床II期,保留了价值非线性重估的期权。 2. **晶泰控股:AI时代的药研CXO**:其模式更纯粹,核心是通过“AI预测-机器人实验”流程为客户提供研发服务,类似CXO,业绩确定性强。公司已与17家全球前20大药企合作,并在2025年实现盈利,验证了商业模式的可跑通性,估值逻辑转向盈利的持续性。 3. **细分领域的技术专家**:如深势科技(分子模拟)和百图生科(蛋白质大模型)等未上市企业,在特定环节建立绝对技术优势,也值得关注。 ## 前路并非坦途:两大风险仍需注意 1. **客户自建风险**:大型药企(如辉瑞、罗氏)正内部组建AI团队,卖水人需持续保持“更快、更便宜、更准”的代差优势,否则外包需求可能减少。 2. **临床验证瓶颈**:AI设计的分子最终仍需通过临床检验。若未来几年AI辅助药物在III期临床接连失败,可能引发行业信任危机,导致药企采购预算收缩。
2026-04-25 15:35

AI制药进入“卖水人”时代

出品 | 妙投APP

作者 | 张贝贝

编辑 | 丁萍

头图 | 视觉中国

 

1829年加利福尼亚的淘金热中,真正实现财富积累的并非多数淘金者,而是那些提供铲子、牛仔裤和住宿的“卖水人”。

 

这一经典商业隐喻,正在AI制药行业重现其轮廓。

 

先是OpenAI被曝出正在开发专门针对药物研发的GPT-Rosalind模型,标志着通用大模型巨头开始纵深切入生物医药这一高壁垒、高价值场景。

 

再是昔日的“AI制药第一股”英矽智能,除自研管线外,接连宣布与药企、CXO、甚至其他AI模型公司达成合作,输出其平台能力。

 

一个是技术上游的觉醒,一个是平台化输出的转身。两个信号叠加在一起,释放出清晰的产业拐点:AI制药的价值链,正在从“赌单个药物上市”的偶然性博弈,转向“卖可复用的基础设施服务”的确定性生意。

 

本文将拆解这两个信号背后的逻辑,分析为什么现在才是真正的转折点,并推演谁能在这一轮“卖水人”竞赛中最终胜出。

 


估值锚从“药”转向“平台”


 

这场转向并非偶然,而是AI制药行业在资本、周期与产业规律多重作用下的必然选择。

 

首先,单纯自研管线布局,风险较大。

 

传统新药研发的“双十定律”(十亿美元、十年时间)并没有因为AI出现而被根本改写:高投入、长周期、低成功率,仍然是这个行业的底色。即便有AI加持能提效降本,但并不能替代后续漫长而昂贵的临床验证。

 

这也是为什么部分AI制药公司在临床失利后,市场迅速降温。如Verge Genomics因在肌萎缩侧索硬化症患者1b期的疗效方面未达到标准,终止其候选AI药物VRG50635的开发,也再次提醒市场:AI可以加速药物发现,但不能消灭药物研发失败。

 

这意味着,单纯押注自研管线的模式,本质上仍是高风险资产逻辑。在资本充裕的泡沫期”讲故事“或许可行,但在追求确定性与现金流的当下,这样的商业模式所面临的财务与审批风险负担仍然很大

 

其次,平台经济的规模效应驱动下,有望快速盈利。

 

相比押注单个药物,AI平台的最大优势在于可复用。

 

AI驱动的发现平台、算法模型、数据集,具有天然的“可复用性”。一旦底层基础设施建成,能同时支持多个内部或外部项目。

 

这种特性催生了强大的规模经济。正如中邮证券研报所指出的,AI设计药物在I期临床已展现出80%-90%的成功率,远高于传统方法的40%-65%。这证明了AI平台的核心能力已具备规模化输出的基础。

 

将这种经过验证的“成功概率”打包成服务,向整个行业输出,是“卖水人”模式成立的前提。

 

更深层地看,传统药企的“效率饥渴” 构成了庞大的市场需求。过去几年,药企对AI更多是“关注”,现在开始变成“付费购买授权AI平台”。背后原因很现实:专利悬崖、研发回报率下滑、内部数字化推进缓慢,都在逼着药企寻找更高效的研发工具。

 

但大药企自己组建顶级AI团队并不容易。数据、人才、组织协同和实验闭环,缺一不可。相比之下,能直接嵌入研发流程、按项目交付结果的平台服务商,反而更容易拿到预算。

 

综上,AI制药的价值正在从“押中一个爆款药物”,转向“帮助整个行业提高研发确定性”。

 

这个逻辑,让人想起过去几年CXO行业在创新药热潮中的崛起轨迹。CXO企业通过承接药企的研发外包需求,不参与最刺激的淘金博弈,而是通过提供必需的工具与服务,赚取持续、稳定、可扩展的收益。

 

如今,AI制药平台服务商正在扮演类似的角色。

 

因此,若“AI制药平台即新CXO”的类比成立,其投资逻辑便不应再对标高风险的Biotech(赌单个管线),而应参照可规模扩张的“卖水人”龙头。投资的核心也随之转变为:寻找最有可能将技术优势转化为稳定、可扩展的商业模式,并建立起宽护城河的平台。

 


谁能在“卖水人”竞赛中胜出?


 

当AI制药步入“卖水人”时代,未来的赢家可能具备以下特征:

 

(1)是否拥有经过验证、可复用的核心技术平台?

(2)商业模式是否以服务收入为主,而非高风险自研管线驱动?

(3)是否已成功绑定大型药企或CXO巨头,形成了稳定的客户生态?

 

基于上述特征,我们对当前市场上的参与者进行对照分析,那些能够将技术优势转化为持续服务收入、构建行业基础设施的公司,更有可能穿越周期,成为新时代的“卖水”赢家。

 

目前已在港股上市的英矽智能、晶泰控股均符合上述标准,但路径分化明显,估值逻辑也不同。

 

(1)英矽智能:“卖水”平台收入托底,管线保留弹性。

 

英矽智能采取“平台服务+自研管线”的双轮驱动模式。

 

近几年,英矽智能不断完成新的授权合作,在未有商业化产品销售的情况下,该业务是营收增长的重要支撑。2022-2025年,公司分别实现营收3014.7万美元、5118万美元、8583.4万美元和5623.9万美元,虽然波动性较大,但每年几千万美元的收入是有的。

 

从此维度看,2026年前四个月其已密集官宣9项新合作,涵盖礼来、施维雅、齐鲁制药、康哲药业等跨国及本土大药企,并拓展至泰格医药(CXO)和Liquid AI(模型公司),覆盖肿瘤、自免、CNS、代谢等多个疾病领域。

 

且2026年3月英矽与礼来的合作是重磅级的,首付款1.15亿美元、总潜在价值达27.5亿美元,从此维度看,今年的业绩增长支撑还是比较强的。

 

即,公司通过密集合作获得持续的技术授权收入,构成了业绩的“安全垫”。

 

在此基础上,其Pharma.AI平台已开发出28个候选药管线,推进最快的管线为用于特发性肺纤维化的ISM001-055,目前已到临床II期,未来2-3年有望获批上市,保留了巨大的期权价值。一旦成功,将带来价值的非线性重估。

 

所以这种模式既有平台服务收入的确定性,又保留了管线成功的巨大弹性。

 

这决定了英矽的估值不会是单一逻辑:短期看平台能力是否持续拿单,估值驱动将主要来自BD合作数量或金额的超预期;中长期仍要看核心管线能否跑出临床价值和商业化价值兑现。

 

(表格来源:妙投制作)

 

只不过,同样是港股AI制药平台,晶泰与英矽走的是两条不同的变现路径。

 

晶泰控股:更像AI时代的药研CXO

 

晶泰是比较纯粹的“卖水人”,它的核心不是持有多少自研资产,而是通过“AI模型预测-机器人执行湿实验-数据反哺AI模型训练-多智能体调度”业务模式,为客户新药靶点筛选、化合物合成等进行研发交付。

 

这种模式类似CXO,业绩确定性强,波动性小。

 

目前已与17家全球前20大药企建立合作关系,并与美国生物医药传奇Gregory Verdine所创办的DoveTree签订累计潜在合作金额60亿美元的多靶点药物开发协议,从此维度看,其订单承接和业绩增长是有支撑的。

 

更重要的是,晶泰在2025年实现盈利,这验证了其商业模式的可跑通性。

 

这直接影响估值方法。

 

在未盈利阶段,市场是按合作事件、订单预期去交易;一旦盈利被验证,投资者就会开始关注增长质量、利润持续性(适用P/E、PEG估值)。从此维度看,晶泰目前260倍左右的滚动市盈率不算低。后续能否继续支撑估值,关键不再是“有没有合作”,而是“盈利能否持续扩张”。

 

除此之外,还有在某个细分环节建立绝对技术优势的上市企业也值得关注。如在分子模拟技术上有优势的深势科技,以及在蛋白质大模型上有优势的百图生科等,上述这两家目前虽未上市,但都已正式启动IPO进程,目标都是香港交易所,后续可关注。

 


写在最后


 

OpenAI的垂直到来与英矽智能的战略转身,共同宣告AI制药的“卖水人”时代已经来临。对投资而言,这意味着从“赌管线”到“投平台”的范式迁移。

 

那些能够将AI平台与药企的研发流程深度耦合、甚至成为“研发操作系统”的公司,将获得宽广的护城河。正如CXO领域诞生了药明康德这样的巨头,AI制药“卖水人”领域同样可能出现平台型巨头公司,值得关注。

 

然而,前路并非坦途,两大风险仍需注意,届时可能会有波动。

 

(1)客户自建风险:大型药企(如辉瑞、罗氏)正在内部组建AI团队,一旦自研成功,可能减少外包需求。卖水人需要保持“比药企自己做更快、更便宜、更准”的代差优势。

 

(2)临床验证瓶颈:AI设计的分子最终仍要通过临床检验。若未来几年AI辅助药物在III期临床接连失败,可能引发行业信任危机,药企的采购预算会收缩。

 

免责声明:本文内容仅供参照,文内信息或所表达的意见不构成任何投资建议,请读者谨慎作出投资决策。

 


本内容未经允许不得转载。授权事宜请联系 hezuo@huxiu.com。

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