2026-09-02 · UBS · 公司/行业基本面

瑞银：花旗中国医疗健康：AI驱动的药物发现是下一个重大机遇：首选英矽智能202692

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摘要

花旗认为 AI 驱动的药物发现（AIDD）正在中国加速起飞并引发投资者高度关注，核心逻辑是 AI 带来的速度与成本优势。对照 Frost & Sullivan 估计的 2026E 全球医药研发投入 3130 亿美元，AIDD 渗透率仅约 6%，全球 AI 药物发现生态预计 2030E 达约 500 亿美元，集中于数据生成、湿实验验证与 AI 原生发现；已披露的 AI 赋能合作金额超过 430 亿美元，印证 AI 正从工具转向资产创造者。配置节奏上，花旗认为近期最具吸引力的投资方向是 AI 湿实验验证厂商（卖铲人），长期更偏好英矽智能这类 AI 原生药企，其专有平台持续产出更好且差异化的临床资产、创造指数级价值。效率端证据充分：首创新药研发传统约需 13 年，AI 有望压缩至约 8 年；传统需 4–6 年合成测试约 5000 个分子，AI 可虚拟筛选数十亿分子、仅合成测试数百个并缩短至 2–3 年，F&S 测算全行业可节省 540 亿美元、相当于 50% 节省。但花旗强调现阶段更快已被证实、更好尚未证实，更高临床成功率与人未曾发现的分子尚未端到端验证。评级方面：英矽智能买入/高风险（目标价 85 港元）、成都先导买入/高风险（目标价 45 元人民币）、晶泰科技首次覆盖给予中性/高风险（目标价 8.0 港元）。

主要观点

AIDD 在中国快速兴起，驱动力是 AI 带来的速度与成本优势，已引发大量投资者关注。

市场空间大：Frost & Sullivan 估计 2026E 全球医药研发投入 3130 亿美元，AIDD 渗透率仅约 6%，意味着显著增长空间。

F&S 预计全球 AI 药物发现生态 2030E 达约 500 亿美元，集中于数据生成、湿实验验证与 AI 原生发现三大环节。

已披露的 AI 赋能合作金额超过 430 亿美元，显示药企对外部生成资产的需求上升，AI 从工具转向资产创造者。

近期最具投资价值、增长最快的收入池是供应商生态：数据生成、湿实验验证与 AI 发现服务；AI 湿实验验证厂商是近期最直接受益者。

卖铲人逻辑：AI 设计的分子必须经实验验证，依托整合的基因-蛋白-数据平台；湿实验室可像台积电一样把产能与工艺 know-how 转化为经常性客户需求。

长期价值在资产经济学：更偏好英矽智能等 AI 原生药企，AIDD 专有平台持续产出更好且差异化的临床资产、创造指数级价值。

效率数字：首创新药研发传统约 13 年，AI 有望压缩至约 8 年；传统路径需 4–6 年合成测试约 5000 个分子才能确定临床前候选，AI 改为虚拟筛选数十亿分子、仅合成测试数百个、耗时 2–3 年。

F&S 测算 AI 可在药物发现阶段节省 260 亿美元、临床研究阶段节省 280 亿美元，全行业合计节省 540 亿美元、相当于 50% 的节省幅度。

数据层级决定护城河：临床与转化数据（含失败数据）> 专有湿实验数据 > 内部精选/聚合数据 > 公开科学数据；大型药企与提供实验室服务的头部 CRO 在此占优。

核心判断：现阶段更快已被证实、更好尚未证实——AI 约设计 330 个分子、耗时约 17 个月即可锁定候选（对照传统 4–5 年约 5000 个化合物），临床运营中 AI 已去除 80–90% 人工工作，但更高临床成功率与人未曾发现的分子机制均未端到端验证。

业内畅想将部分场景的临床 PoS 从传统约 10% 提升至 60–80%，花旗视之为愿景而非基准情形；临床成功才是改变资产 NPV 并重估板块的关键证明，目前仍缺失。

平台不会赢者通吃：可及空间足够宽，拥有最深生物学 know-how 的公司能最快吸收新基座模型并重建优势——know-how 而非模型所有权才是持久变量。

最大风险不是 AI 无法加速发现，而是加速未能转化为更好的药物或更高成功率；其他风险包括大型科技公司商品化、价值向药企伙伴泄漏、数据质量不足、监管不确定性、CMC 复杂性与重管线公司的融资压力。

论述逻辑

起点：AI 带来速度与成本优势 → AIDD 在中国起飞、吸引投资者关注。

空间验证：3130 亿美元研发投入下渗透率仅约 6% → 增长空间大；2030E 生态约 500 亿美元；>430 亿美元已披露合作印证药企需求，AI 由工具转为资产创造者。

近期推论：最快、最可投资的收入池是供应商生态 → AI 设计分子必须经整合基因-蛋白-数据平台实验验证 → AI 湿实验验证厂商（卖铲人）直接受益，可复制台积电式经常性需求。

长期推论：价值创造机会转向资产经济学 → AI 自研分子与管线资产所有权可释放大幅上行 → 首选英矽智能等 AI 原生药企，平台反复产出差异化临床资产创造指数级价值。

护城河判据：数据层级价值排序（临床/转化>湿实验>精选>公开）→ 临床与失败数据最稀缺且专有 → 大型药企与头部 CRO 结构性占优；know-how 而非模型所有权是持久变量。

证据分层收口：运营生产力今天已可见（支撑当前服务与平台收入）、临床成功仍缺失 → 更快已证实、更好未证实 → 临床成功率是重估板块的门槛证明 → 据此给出差异化评级：英矽智能与成都先导买入/高风险、晶泰科技首次覆盖中性/高风险。

关键展望

时间窗口与体量：2026E 全球医药研发投入 3130 亿美元、AIDD 渗透率约 6%；F&S 预计 2030E 全球 AI 药物发现生态约 500 亿美元。

判断 AI 是否提升成功率的关键验证点：II/III 期数据读出与获批。

判断谁捕获价值：跟踪交易条款、版税与共同开发权利。

判断数据护城河是否可防御：跟踪数据所有权、可重复性与客户锁定。

判断对 CRO/CDMO 的影响：跟踪 ADME/CMC/GMP 业务量与利润率。

中国 AIDD 全球化的验证点：东西方 BD 交易验证平台，但地缘政治与数据担忧可能限制跨国药企合作与全球试验质量。

临床 PoS 从传统约 10% 向 60–80% 提升只是愿景而非基准情形；临床成功仍是缺失的关键证明，是改变资产 NPV、重估板块的变量。

英矽智能的验证进展：小分子药物 Rentosertib 已完成从靶点到 III 期的验证链条，近期新闻稿中的新药靶点 Z/Y 为突破；未来上行取决于 AI 持续转化为创新临床资产的能力。

瑞银：花旗 中国医疗健康：AI驱动的药物发现是下一个重大机遇：首选英矽智能202692

摘要

主要观点

论述逻辑

关键展望

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瑞银：花旗中国医疗健康：AI驱动的药物发现是下一个重大机遇：首选英矽智能202692