AI制药发展历程、驱动因素及商业模式分析

多因素驱动 AI 制药蓬勃发展，行业有望进入“质变”阶段。

1.AI 制药领域发展多年，近期有望迎来收获期

AI 制药行业经历了“基础研究期”、“初步拓展期”、“技术提升期”、“快速扩张期”等多个发 展阶段，目前行业持续快速扩张，随着相关商业化应用的陆续落地，AI 制药行业有望迎来密 集收获期。

基础研究期（1990 年-2021 年）：在基础研究期，AI 制药行业经历了从理论探索到初步 应用的转变。1990 年代以来，深度学习、自然语言处理等 AI 技术取得显著进展，为药 物研发提供了新的思路。然而，受制药行业复杂性和对 AI 技术认知接受度低的限制，AI 在制药领域的应用主要停留在简单探索和概念验证阶段。

初步拓展期（2013 年-2017 年）：进入初步拓展期，AI 制药行业开始展现出更广泛的应 用潜力。生成对抗网络等新型神经网络结构的出现，为药物分子生成与靶点预测等提供 了新的工具。Insilico Medicine 等企业的研究证实了 AI 在优化药物研发流程、提升化 合物质量方面的可行性。这一阶段，AI 制药逐渐引起了制药企业和研究机构的关注，为 行业的进一步发展积累了经验和数据。

技术提升期（2018 年-2019 年）：IBM Watson 和 DeepMind 的 AlphaFold 分别在临床试验 匹配和蛋白质结构预测上取得重大突破，引发了一轮投资热潮。大量资本的涌入推动了 相关技术的快速发展，AI 制药在药物设计品质和效率上得到了显著的提升。这一时期， AI 制药技术得到进一步完善，为行业的快速扩张奠定了基础。

快速扩张期（2020 年-至今）：自 2020 年起，AI 制药行业进入了快速扩张期。AI 技术已广泛应用于药物研发全流程和疾病诊断等领域，企业多元化发展且竞争日益激烈。

2.受多因素驱动，AI 制药领域持续蓬勃发展

受加速药物研发的需求增加、AI 应用领域的拓展、配套政策的支持等多因素驱动，AI 制药 领域有望蓬勃发展。其中，全球市场方面，根据 Research And Markets 的数据，全球 AI 制 药市场规模从 2021 年的 7.92 亿美元提升至 2024 年的 17.58 亿美元，CAGR 约为 30.45%，预 计 2026 年其市场规模将提升至 29.94 亿美元；国内市场方面，根据融资中国的数据，国内 AI 制药市场规模从 2019 年的 0.67 亿元开始增长至 2024 年的 5.62 亿元，CAGR 高达 53.01%。

药企对药物研发加速的需求日渐增加，推动 AI 制药持续发展。基于 AI 的药物研发有助 于解决传统药物研发面临的效率较低、研发周期较长、失败风险较高等难题，通过革新 现有研发方法，驱动 AI 制药快速发展。从研发效率上分析，根据 Frost & Sullivan 的 数据，传统药物发现过程需花费 4-6 年时间，但在药物发现阶段使用 AI 相关技术可减 少所需时间，满足增加药物研发效率的需求。

AI 技术的持续进步，加速其在新药研发的应用落地。行业数据量的持续增长、机器学习 以及生成式人工智能等持续发展，驱动人工智能更高效地分析大量数据，在减少药品研 发试验人力的同时，提高识别合适药物靶点的效率，通过筛选成功率更高的分子，降低 药品研发成本和提升药品研发效率。目前商业化应用上已逐步实现 AI 技术为临床前和 临床阶段药物研发的赋能。例如：临床前阶段可通过高通量筛选技术实现化合物筛选、 通过建模实现功能的推断或寻找对疾病形成影响的蛋白质以确定药物靶点等；临床阶段 可从利用机器学习和自然语言处理技术改善临床试验的设计等。

近年持续推出相关产业配套政策，助力 AI 制药行业的发展。针对 AI 在药物研发领域的 运用，欧美以及国内陆续出台相关政策进行合理监管和鼓励发展。其中，国内方面，《（十 四五）国家高新技术产业开发区发展规划（2020-2025）》、《（互联网+）人工智能三年行 动实施方案》、《（十四五）智能制造发展规划》等政策均强调在生物技术行业等关键行业 进行技术创新，并推动产业向自动化转型。

3.AI 制药分为 SaaS、CXO、Biotech 三大模式，模式多元化是行业发展趋势

目前 AI 制药主要分为 AI SaaS、AI CXO、AI Biotech 三大商业模式。其中，AI SaaS 主要为 客户提供 AI 相关药物研发平台，为客户提升研发效率；AI CXO 主要借助人工智能技术，为 客户高效交付相关研发外包订单；AI Biotech 主要通过 AI 技术推进自身管线研发和实现药 物开发。综合国内外 AI 药企业务布局情况分析，目前商业模式多元化布局是行业的发展趋 势。例如，海外龙头公司 Schrödinger 目前已布局软件服务、项目合作开发、自有管线研发 等多项业务；国内兼用 2 种、兼容 3 种或以上商业模式的企业的数量占比分别为 31%、13%。

AI 算法的可靠性和项目研发的成功率、商业模式的兑现度等均为过往限制 AI 制药行业进一 步发展的核心因素，随着 AI 主导的药物研发项目的成功率提升、相关研发管线持续取得进 展，AI 制药技术的进一步商业化应用值得期待。 AI 分子发现项目临床试验成功率已提升至较高的水平。根据波士顿咨询的数据，截止 2023 年 12 月，已分别有 24 个、10 个 AI 分子发现项目完成 I 期临床、II 期临床试验。其中，成 功项目数量分别为 21 个、4 个，成功率分别为 88%、40%，AI 分子发现项目的 I 期临床成功 率高于制药行业历史平均水平（40%-65%），二期临床成功率达到制药行业历史平均水平上限 （30%-40%）。

AI 制药项目聚焦药品研发热门赛道，研发管线兑现值得期待。从分子结构上分析，AI 药物 发现项目覆盖小分子、抗体、疫苗等领域；从疾病类型上分析，根据头豹研究院的数据，全 球范围内 AI 制药在癌症、精神、心血管、消化、呼吸领域的项目数量占比分别为 29%、27%、 13%、10%、8%，相关布局聚焦肿瘤和慢病等热门赛道。