> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # AI重塑制药底层逻辑，商业化验证期加速突破 ## 核心内容 AI技术正在深刻改变制药行业的底层逻辑，从药物研发的各个阶段入手，包括靶点识别、虚拟筛选、全新设计、ADMET预测以及自动化合成，大幅提升了药物研发的效率与成功率。传统制药面临高投入、长周期和低成功率的“双十”定律困境，而AI通过整合多组学数据、构建预测模型、优化实验流程等方式，有效破解这些痛点，推动药物研发进入新阶段。 当前，AI制药产业链已发展为以平台和技术中台为核心、上下游深度协同的网状赋能体系，呈现出多种商业模式兼容并进的趋势。全球AI制药市场预计在2035年突破460亿美元，中国作为全球最具确定性的增量市场之一，市场规模也在快速增长。 ## 主要观点 1. **AI重塑药物研发范式**：AI通过构建多组学数据网络、预测分子特性、优化实验流程等方式，显著提升药物研发效率和成功率。 2. **商业化加速**：AI制药公司普遍处于高研发投入、尚未盈利阶段，传统估值方法难以适用，推荐采用分部估值框架，包括自研管线、AI+CRO业务、软件授权等。 3. **全球市场竞争格局**：主要参与者分为四大梯队，包括科技巨头、纯AI生物科技公司、转型的传统药企以及产业链专业赋能者。 4. **中国AI制药市场潜力巨大**：中国凭借强劲的产业韧性，有望成为全球AI制药市场的重要增长引擎。 ## 关键信息 - **AI制药核心环节**：靶点识别、虚拟筛选、全新设计、ADMET预测、自动化合成。 - **AI在药物研发中的作用**：通过整合多模态数据、预测分子特性、优化实验设计等方式，显著提升药物研发效率。 - **全球市场规模预测**：2025年全球AI制药市场规模约24.9亿美元，预计2035年突破460亿美元，CAGR超过33%。 - **中国市场预测**：2025年市场规模约19.83亿元，预计2031年达121亿元，成为全球最具确定性的增量市场之一。 ## 全球典型公司剖析 ### 谷歌 - **核心能力**：AlphaFold系列在蛋白质结构预测方面领先，IsoDDE引擎推动药物设计商业化。 - **商业模式**：涵盖AI+SaaS、AI+CRO、AI+Biotech三种模式，形成多层次协同的组织架构。 - **商业化进展**：2026年5月完成21亿美元B轮融资，估值达170-200亿美元。 - **技术突破**：推出TxGemma和Agentic-Tx，构建AI驱动的药物研发流程。 ### Anthropic - **核心能力**：基于通用大模型Claude，通过收购Coefficient Bio补全药物研发能力。 - **商业模式**：涵盖AI+SaaS、AI+CRO、AI+Biotech，形成全栈药物研发能力。 - **商业化进展**：与赛诺菲、诺华等药企合作，预付款达4.5亿美元，潜在里程碑付款超200亿美元。 ### Schrödinger - **核心能力**：基于物理学的计算平台，结合AI实现药物发现和材料设计。 - **商业模式**：软件授权、合作研发、孵化变现，形成“SaaS+管线自研”双轮驱动。 - **商业化进展**：与诺华、Novartis等药企签署多靶点合作，自研25个管线，2025年收入增长23%，但净利润亏损。 ### Recursion - **核心能力**：打通干湿实验闭环，整合50PB多模态专有数据，构建AI制药操作系统。 - **商业模式**：平台化服务与内部管线结合，形成“平台+临床”双轨布局。 - **商业化进展**：与罗氏、赛诺菲等达成合作，预付款达4.5亿美元，潜在里程碑付款超200亿美元。 ### 剂泰科技 - **核心能力**：打造全球首个AI纳米递送平台NanoForge，具备LNP精准靶向递送能力。 - **商业模式**：采用自研与合作开发“双轨”模式，推动平台与管线协同发展。 - **商业化进展**：多项管线进入临床阶段，2026年通过港交所聆讯，预计5月13日上市。 ## 估值方法 AI制药公司普遍处于高研发投入、尚未盈利阶段，传统PE/PEG估值方法难以适用，推荐采用分部估值框架： 1. **自研管线**：采用DCF/FCFF法，按“销售峰值测算—单管线现金流建模—概率加权贴现”三步推导企业公允价值。 2. **AI+CRO业务**：按首付款、各阶段里程碑奖励及远期销售分成分别建模后加总折现。 3. **软件授权/解决方案**：参照价值数据驱动型平台公司，综合考虑AI制药平台的稀缺性、高成长性及横向拓展潜力，按PS法估值。 ## 总结 AI正在重塑制药行业的底层逻辑，从药物研发的各个环节入手，提升效率和成功率。全球AI制药市场快速增长，中国作为增量市场之一，具备强劲的产业韧性。典型企业如谷歌、Anthropic、Schrödinger、Recursion和剂泰科技等，正在通过平台化、数据驱动和全栈解决方案，推动AI制药进入商业化阶段。估值方法需根据公司业务模式进行分部估值，以更准确地反映其价值。