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全球服务区域:河东区大直沽街路密云区不老屯镇常德市南陵县甘肃省甘南藏族自治州黑龙江省佳木斯市汤原县井陉县测鱼镇四川省甘孜藏族自治州九龙县吉林省四平市铁西区青海省海西蒙古族藏族自治州德令哈市辽宁省铁岭市清河区丰台区右安门街路银川市江苏省信阳市相城区黑龙江省七台河市桃山区桥西区东华街路山东省乌兰察布市牟平区山东省乌兰察布市龙口市绵阳市利辛县平凉市江苏省周口市启东市向阳区幼关街路贵州省铜仁市玉屏侗族自治县平山县宅北乡海淀区青龙桥街路濮阳市南乐县延庆区康庄宜昌苏省南阳市黑龙江省伊春市金林区陕西省汉中市西乡县武威市海城区向阳区双井街路云南省红河哈尼族彝族自治州绿春县四川省遂宁市蓬溪县定西市靖西市广东省普洱市斗门区辽宁省铁岭市清河区山西省忻州市宁武县福建省南充市城厢区赵县沙河店镇福建省眉山市梅列区陕西省咸阳市兴平市山西省临汾市安泽县阿克苏地域拜城县怀柔区龙山街路贵州省六盘水市水城县和田地域山西省吕梁市中阳县内蒙古鄂尔多斯市鄂托克旗山东省洛阳市泰山区怀柔区雁栖地域丰台区右安门街路固原市西吉县广东省兰州市新兴县西城区月坛街路蓟州区东二营镇贵州省黔东南苗族侗族自治州天柱县贵州省黔东南苗族侗族自治州天柱县静海区西翟庄镇辽宁省本溪市溪湖区沉庆市县巫山县辽宁省向阳市北票市塔城地域和布克赛尔蒙古自治县青海省果洛藏族自治州焦作市中站区云南省普洱市景东彝族自治县四川省广元市平顶山市湛河区江西省六盘水市上栗县湖北省宜昌市夷陵区甘肃省定西市渭源县蓟州区东施古镇张掖市东兴市陕西省宝鸡市眉县四川省凉山彝族自治州甘洛县武清区汊沽港镇内蒙古乌海市乌达区黑龙江省七台河市桃山区湖北省孝感市汉川市焦作市贵州省铜仁市玉屏侗族自治县广东省普洱市斗门区云南省丽江市宁蒗彝族自治县黑龙江省鹤岗市陕西省西安市未央区门头沟区大峪街路福建省达州市巴音郭楞蒙古自治州和硕县静海区西翟庄镇云南省大理白族自治州云龙县山东省乌兰察布市牟平区江西省昆明市昆明县新乐市协神乡西藏山南市贡嘎县甘肃省陇南市武都区和平区南市街路赞皇县西龙门乡银川市江苏省南阳市丰县四川省成都市新都区贵州省安顺市普定县

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售后服务上门服务电话
，智能分配单据：AI造药进入“卖水人”时期

出品 | 妙投APP

作者 | 张贝贝

编纂 | 丁萍

头图 | 视觉中国

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

这已经典贸易隐喻
，在AI造药行业沉显熹概括。

先是OpenAI被曝出在开发专门针对药物研发的GPT-Rosalind模型
，标志取通用大模型巨头起头纵深切入生物医药这一高壁垒、高价值场景。

再是旧日的“AI造药第一股”英矽智能
，除自研管线表
，接连颁发与药企、CXO、甚至其他AI模型公司达成合作
，输出其平台能力。

一个是技术上游的醒觉
，一个是平台化输出的转身。两个信号叠加在一路
，开释出清澈的产业拐点：AI造药的价值链
，在从“赌单个药物上视妆的无意性博弈
，转向“卖可复用的基础设施服务”简直定性生意。

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

估值锚从“药”转向“平台”

这场转向并非无意
，而是AI造药行业在本钱、周期与产业法规多沉作用下的必然选择。

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、十年功夫）并没有由于AI出现而被底子改写：高投入、长周期、低成功率
，依然是这个行业的底色。即便有AI加持能提效降本
，但并不能代替后续漫长而昂贵的临床验证。

这也是为什么部门AI造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尺度
，终止其候选AI药物VRG50635的开发
，也再次提醒市场：AI能够加快药物发现
，但不能扑灭药物研发失败。

这意味着
，单纯押注自研管线的模式
，性质上仍是高风险资产逻辑。在本钱丰裕的泡沫期”讲故事“或许可行
，但在钻营确定性与现金流确当下
，这样的贸易模式所面对的财政与审批风险职守依然很大

其次
，平台经济的规模效应驱动下
，有望急剧盈利。

相比押注单个药物
，AI平台的最大优势在于可复用。

AI驱动的发显旖台、算法模型、数据集
，拥有天然的“可复用性”。一旦底层基础设施建成
，能同时支持多个内部或表部项目。

这种个性催生了壮大的规模经济。正如中邮证券研报所指出的
，AI设计药物在I期临床已展示出80%-90%的成功率
，远高于传统步骤的40%-65%。这证了然AI平台的主题能力已具备规；涑龅幕　

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“效能饥渴” 组成了重大的市场需要。从前几年
，药企对AI更多是“关注”
，此刻起头造成“付费采办授权AI平台”。背后原因很现实：专利绝壁、研发还报率下滑、内部数字化推动缓慢
，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、组织协同和尝试关环
，缺一不成。相比之下
，能直接嵌入研发流程、按项目交付了局的平台服务商
，反而更容易拿到预算。

综上
，AI造药的价值在从“押中一个爆款药物”
，转向“援手整个行业提高研发确定性”。

这个逻辑
，让人想起从前几年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颁发包需要
，不参加最刺激的淘金博弈
，而是通过提供必须的工具与服务
，赚取持续、不变、可扩大的收益。

如今
，AI造药平台服务商在表演类似的角色。

因而
，若“AI造药平台即新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。投资的主题也随之转变为：寻找最有可能将技术优势转化为不变、可扩大的贸易模式
，并成立起宽护城河的平台。

谁能在“卖水人”较量中胜出？

当AI造药步入“卖水人”时期
，未来的赢家可能具备以下特点：

（1）是否占有经过验证、可复用的主题技术平台？

（2）贸易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
，形成了不变的客户生态？

基于上述特点
，我们对当前市场上的参加者进行对照分析
，那些可能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
，成为新时期的“卖水”赢家。

目前已在港股上市的英矽智能、晶泰控股均切合上述尺度
，但蹊径分化显著
，估值逻辑也分歧。

（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
，英矽智能不休实现新的授权合作
，在未有贸易化产品销售的情况下
，该业务是营收增长的沉要支持。2022-2025年
，公司别离实现营收3014.7万美元、5118万美元、8583.4万美元和5623.9万美元
，固然颠簸性较大
，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、齐鲁造药、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沉磅级的
，首付款1.15亿美元、总潜在价值达27.5亿美元
，从此维度看
，今年的业绩增长支持还是比力强的。

即
，公司通过密集中作获得持续的技术授权收入
，组成了业绩的“安全垫”。

在此基础上
，其Pharma.AI平台已开发出28个候选药管线
，推动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沉估。

所以这种模式寂仔平台服务收入简直定性
，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
，估值驱动将重要来自BD合作数量或金额的超预期；中持久仍要看主题管线能否跑出临床价值和贸易化价值兑现。

（表格起源：妙投造作）

只不外
，同样是港股AI造药平台
，晶泰与英矽走的是两条分歧的变现蹊径。

晶泰控股：更像AI时期的药研CXO

晶泰是比力纯正的“卖水人”
，它的主题不是持有几多自研资产
，而是通过“AI模型预测-机械人执行湿尝试-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
，颠簸性幼。

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

更沉要的是
，晶泰在2025年实现盈利
，这验证了其贸易模式的可跑通性。

这直接影响估值步骤。

在未盈利阶段
，市场是按合作事务、订单预期去买卖；一旦盈利被验证
，投资者就会起头关注增长质量、利润持续性（合用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。后续能否持续支持估值
，关键不再是“有没有合作”
，而是“盈利能否持续扩张”。

除此之表
，还有在某个细分环节成立绝对技术优势的上市企业也值得关注。如在分子仿照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过程
，指标都是香港买卖所
，后续可关注。

写在最后

OpenAI的垂直到来与英矽智能的战术转身
，共同宣告AI造药的“卖水人”时期已经来临。对投资而言
，这意味着从“赌管线”到“投平台”的范式迁徙。

那些可能将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
，将获得宽大的护城河。正如CXO领域诞生了药明康德这样的巨头
，AI造药“卖水人”领域同样可能呈显旖台型巨头公司
，值得关注。

然而
，前路并非坦途
，两大风险仍需把稳
，届时可能会有颠簸。

（1）客户自建风险：大型药企（如辉瑞、罗氏）在内部组建AI团队
，一旦自研成功
，可能削减表包需要。卖水人必要维持“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
，可能引刊行业信赖；
，药企的采购预算会收缩。

免责申明：本文内容仅供参照
，文内信息或所表白的定见不组成任何投资建议
，请读者审慎作出投资决策。

本文来自虎嗅
，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4853575.html?f=wyxwapp

近日官方颁布沉大钻研汇报AI造药进入“卖水人”时期

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作者 | 张贝贝

编纂 | 丁萍

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这场转向并非无意
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，风险较大。

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，但每年几千万美元的收入是有的。

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，公司通过密集中作获得持续的技术授权收入
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，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沉估。

所以这种模式寂仔平台服务收入简直定性
，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
，估值驱动将重要来自BD合作数量或金额的超预期；中持久仍要看主题管线能否跑出临床价值和贸易化价值兑现。

（表格起源：妙投造作）

只不外
，同样是港股AI造药平台
，晶泰与英矽走的是两条分歧的变现蹊径。

晶泰控股：更像AI时期的药研CXO

晶泰是比力纯正的“卖水人”
，它的主题不是持有几多自研资产
，而是通过“AI模型预测-机械人执行湿尝试-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
，颠簸性幼。

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

更沉要的是
，晶泰在2025年实现盈利
，这验证了其贸易模式的可跑通性。

这直接影响估值步骤。

在未盈利阶段
，市场是按合作事务、订单预期去买卖；一旦盈利被验证
，投资者就会起头关注增长质量、利润持续性（合用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。后续能否持续支持估值
，关键不再是“有没有合作”
，而是“盈利能否持续扩张”。

除此之表
，还有在某个细分环节成立绝对技术优势的上市企业也值得关注。如在分子仿照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过程
，指标都是香港买卖所
，后续可关注。

写在最后

OpenAI的垂直到来与英矽智能的战术转身
，共同宣告AI造药的“卖水人”时期已经来临。对投资而言
，这意味着从“赌管线”到“投平台”的范式迁徙。

那些可能将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
，将获得宽大的护城河。正如CXO领域诞生了药明康德这样的巨头
，AI造药“卖水人”领域同样可能呈显旖台型巨头公司
，值得关注。

然而
，前路并非坦途
，两大风险仍需把稳
，届时可能会有颠簸。

（1）客户自建风险：大型药企（如辉瑞、罗氏）在内部组建AI团队
，一旦自研成功
，可能削减表包需要。卖水人必要维持“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
，可能引刊行业信赖；
，药企的采购预算会收缩。

免责申明：本文内容仅供参照
，文内信息或所表白的定见不组成任何投资建议
，请读者审慎作出投资决策。

本文来自虎嗅
，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4853575.html?f=wyxwapp

好多时辰
，人们并非在思想最复苏、信息最充分的状态下遭逢伪科学。刚好相反
，他们往往是在最焦虑、最疲乏、最疾苦、最无助的时刻
，被乘虚而入。

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