文章核心观点 - AI在制药行业的核心价值在于提升研发效率与促进创新 而非颠覆药物研发的实验科学本质 行业投资应关注AI的作用地位 商业模式 成长空间及关键竞争要素 [1] AI在制药中的作用与定位 - AI在制药端最成熟的落地应用是提升临床前研发的降本增效 AI虚拟筛选能大幅减少所需测试化合物数量 从而有效缩短研发周期并减少成本 [2] - AI分子生成具有摆脱认知偏见的创新价值 目前已有AI分子（如TNIK）进入临床2期阶段 其创新价值有望逐步兑现 [2] 市场规模与商业模式趋势 - 全球AI赋能药物研发市场规模预计将从2023年的119亿美元增长至2032年的746亿美元 期间年复合增长率达22.6% [3] - 从长远商业化看 AI+CRO与AI+Biotech仍是企业实现造血盈利的主流趋势 该模式既利于快速创收 也能通过合作项目完成自身算法模型的迭代升级 构筑长期竞争力 [3] - 行业投融资热度整体高昂 但国内有所收缩 [3] 行业核心竞争力与关键要素 - 算法与数据的深度绑定是行业核心技术迭代的关键生产要素 算法突破依赖研发人才团队 而数据竞争的核心在于高质量数据的生产能力 [4] - 大规模高质量数据是行业稀缺资源 源于对训练集数据的苛刻要求以及“数据孤岛”（数据不共享）的行业特征 由于实验数据涉及核心利益 “数据孤岛”现象长期不会改变 [4] - 高质量数据生产能力是构筑长期核心竞争力的关键 而非传统试验数据的简单堆积 需实现数据积累与算法迭代之间的闭环和正向循环 [4] 行业格局与相关公司 - 行业容易形成马太效应 建议关注领先布局者：英矽智能 晶泰控股 泓博医药 成都先导 [4]