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医药行业AI制药：从降本增效到分子创新，数据生产构筑长期壁垒。前言：AI+制药行业的投资价值在于行业的现状分析和未来判断。投资思路上来看，我们认为在于理解当下AI在制药中的作用地位、商业模式和成长空间、行业成长的关键要素和竞争壁垒。

AI在制药中的作用是什么？增效和创新。

基于现有的技术和未来的发展状况，我们认为药物研发基于实验科学的本质不会因AI的迭代升级而发生颠覆。AI在制药端最成熟的落地应用在于提升了临床前的降本增效：AI虚拟筛选极大地降低了真实试验中所需要投入的化合物的数量，从而有效缩短了临床前研发周期、大幅减少研发成本。此外，AI分子生成摆脱认知偏见具有创新价值，目前的AI分子（如TNIK）进展进入临床2期阶段，有望逐步兑现其创新价值。

市场规模已超百亿美金，AI+CRO/AI+Biotech仍是企业造血盈利的大趋势

市场空间来看，全球 AI 赋能药物研发费用市场规模由 2023 年的 119 亿美元有望增长至 2032 年的 746 亿美元，CAGR达22.6%。行业投融资热度整体高昂，国内有所收缩。从长远的商业化来看，我们认为AI+CRO/AI+Biotech仍是企业造血盈利的大趋势：一方面利于快速创收，另一方面利用合作项目可以完成企业自身算法模型迭代升级，构筑自身长期竞争力。

算法+数据深度绑定，高质量数据的生产能力是核心竞争力。

算法+数据是行业核心技术迭代升级的关键生产要素。算法突破的关键因素在于研发人才团队，而数据的竞争在于高质量数据生产能力（而非传统试验数据的堆积），以实现数据积累和算法迭代之间的闭环和正向循环。大规模高质量的数据是行业稀缺资源，原因在于纳入训练集的数据要求苛刻+数据不共享（“数据孤岛”）。由于实验数据涉及核心利益，长期来看“数据孤岛”的行业特征不会改变，因而高质量数据生产能力是长期的核心竞争力。