AI 制药从效率工具走向管线验证：快车道还差哪几步

来源说明：本文基于平安证券《AI制药行业报告：革新创新研发范式，行业有望驶入发展快车道》整理，源文件共 27 页，发布日期为 2026 年 6 月 24 日。本文仅围绕报告披露的行业数据、产业链变化和投资逻辑做解读，不构成投资建议。

图 1：报告封面，来源：平安证券《AI制药行业报告：革新创新研发范式，行业有望驶入发展快车道》第 1 页。

AI 制药的核心矛盾，是研发成本越来越高，而传统流程越来越慢

这份报告的起点很清楚：传统药物研发周期长、成本高，制药企业有强烈的效率提升需求。报告引用数据指出，从一款药物发现到商业化的平均成本，已经从 2013 年的 12.96 亿美元上升至 2024 年的 22.29 亿美元。

这也是 AI 制药受到持续关注的根本原因。它不是简单给药企加一个“AI 标签”，而是试图在靶点发现、分子设计、临床试验、商业化生产和上市后监测等环节缩短周期、降低失败率、提高研发投入产出比。

报告显示，全球 AI 赋能药物研发市场规模由 2019 年的 53.7 亿美元增长至 2023 年的 119 亿美元，2019-2023 年 CAGR 为 22.0%；预计 2032 年进一步增长至 746 亿美元，2023-2032 年 CAGR 为 22.6%。这说明行业仍处于高增阶段，但更重要的问题是：市场规模增长能否转化为临床成功和真实收入。

图 2：行业规模、融资与管线数据，来源：平安证券《AI制药行业报告：革新创新研发范式，行业有望驶入发展快车道》第 2 页。

从“发现更快”到“临床有效”，AI 制药正在进入更难的验证区

报告提到，AI 驱动的新药临床管线数量由 2017 年的 4 个增长至 2026 年 6 月 15 日的 179 个，其中 9 个处在临床 3 期阶段。这个数字很重要，因为它意味着 AI 制药已经不只是早期研发工具，而开始进入临床验证阶段。

但这也让行业进入更残酷的分水岭。早期分子生成、靶点发现和候选物筛选可以展示速度优势，但药物最终要通过安全性、有效性、临床终点和监管审评。AI 能提高研发效率，不等于能消除药物研发的高失败率。

因此，判断 AI 制药企业价值，不能只看平台模型有多先进，还要看三件事：是否有进入临床阶段的自有或合作管线，是否能持续拿到 MNC 合作和首付款，是否能把 AI 平台能力沉淀为可重复交付的研发服务。

图 3：AI 在制药行业的应用环节，来源：平安证券《AI制药行业报告：革新创新研发范式，行业有望驶入发展快车道》第 4 页。

科技巨头和 MNC 入场，让行业从“创业公司叙事”升级为产业协同

报告梳理了英伟达、谷歌等科技巨头对 AI 制药的布局。科技公司不再只是提供算力，而是在生物医学基础模型、药物设计模型和外部投资上深入参与。例如报告提到，英伟达通过 BioNeMo 平台发布多款生物医学基础模型，谷歌孵化的 Isomorphic 推出 IsoDDE 模型。

另一条线是 MNC 的合作需求。报告指出，礼来、BMS、辉瑞等 MNC 在 AI 制药领域交易频繁；2024 年以来 AI 制药相关 BD 事件中，有 10 个项目交易总金额超过 20 亿美元，首付款在 1 亿美元及以上的项目数量为 12 个。

这说明 AI 制药正在变成大药企外部创新体系的一部分。对 MNC 来说，AI 平台可以补充内部研发管线，提高候选物发现效率；对 AI 制药企业来说，BD 合作是技术验证、现金流和商业信用的关键来源。

图 4：科技巨头布局 AI 制药，来源：平安证券《AI制药行业报告：革新创新研发范式，行业有望驶入发展快车道》第 14 页。

企业分化会越来越明显：平台、管线和合作缺一不可

报告建议关注英矽智能、晶泰控股和剂泰科技等标的，原因集中在技术平台壁垒和临床管线储备。编辑角度看，AI 制药后续会出现明显分化：只有算法能力但缺少管线验证的公司，容易停留在服务外包；只有单一管线但缺少平台复用能力的公司，又会回到传统 biotech 风险。

更稳健的路径，是平台能力、管线推进和外部合作形成闭环。平台带来效率和可复制性，管线带来临床验证，MNC 合作带来现金流和行业认可。

图 5：AI 制药企业技术平台及管线对比，来源：平安证券《AI制药行业报告：革新创新研发范式，行业有望驶入发展快车道》第 18 页。

结论：AI 制药的下半场，不看模型炫技，看临床兑现

这份报告的核心价值，是把 AI 制药从“技术想象”拉回到市场规模、融资回暖、临床管线和 BD 合作。行业确实有望进入更快发展阶段，但真正的分水岭会出现在临床进展、合作落地和收入质量上。

后续跟踪 AI 制药，建议重点看三类信号：进入临床 2/3 期的 AI 驱动管线数量，MNC 合作的首付款和里程碑金额，平台型收入是否持续增长。AI 可以改变研发范式，但药物研发最终仍要接受临床和监管的硬检验。

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