英伟达与礼来成立AI联合创新实验室 - 英伟达与礼来宣布合作成立一家AI联合创新实验室，致力于运用人工智能技术解决制药行业挑战 [1] - 该实验室将整合礼来在药物发现、开发及制造领域的专业能力与英伟达在人工智能、加速计算及AI基础设施领域的技术优势 [1] - 未来五年内，双方将在人才、基础设施和算力方面联合投入高达10亿美元以支持该实验室 [1] 合作细节与目标 - AI联合创新实验室将设立于旧金山湾区，采用共址办公模式，推动双方专家紧密协作 [2] - 团队将通过生成大规模数据，并依托英伟达BioNeMo™平台构建AI模型，从而加速新药研发 [2] - 合作初期将重点构建一个持续学习系统，将礼来的智能湿实验室与计算干实验室紧密连接，实现全天候AI辅助实验 [2] - 双方将重点开发面向生物学和化学领域的下一代基础模型与前沿模型 [2] - 除药物发现外，双方还将探索在临床开发、生产制造及商业运营等领域应用人工智能的机会，整合多模态模型、代理式AI、机器人技术及数字孪生 [3] 合作背景与行业趋势 - 此次合作并非双方首次合作，去年10月礼来宣布与英伟达共同打造一个由制药企业拥有并运营的、算力最强大的AI超级计算机 [3] - 近年来AI制药领域高额合作频频达成，默沙东、辉瑞、罗氏、诺华、阿斯利康、BMS等头部药企均在AI制药领域有所布局 [2] - 据麦肯锡预测，长期来看AI制药全球市场规模有望达到280亿至530亿美元 [5] - 据预测，2025至2030年中国智能制药行业将迎来高速发展期，市场规模预计突破5000亿元大关，年复合增长率维持在15%以上 [5] 礼来在AI制药领域的其他布局 - 去年11月，礼来先后与我国AI制药企业晶泰科技和英矽智能开展合作 [3] - 与晶泰科技达成多靶点战略合作及平台授权协议，协议总价值最高可达3.45亿美元 [3] - 与英矽智能达成总额超1亿美元的研发战略合作 [3] - 今年1月6日，Nimbus与礼来签署一项为期多年的研发与授权协议，合作开发AI驱动的新型口服疗法用于治疗肥胖症及其他代谢性疾病 [3] - 今年1月9日，礼来达成与Chai Discovery的合作，加速生物制剂研发进程 [3] AI制药的行业影响与资本动态 - AI技术可凭借高效处理多组学数据加速靶点挖掘，优化化合物虚拟筛选，精准推进临床试验，预判药物安全风险，同时助力个性化与罕见病药物研发，大幅提升创新药研发效率与成功率 [4] - 现阶段AI在药物研发需要大数据分析和高通量测试的阶段优势最为明显，例如在根据海量文献筛选靶点、专利追踪、批量性质预测等方面 [5] - 制药行业在AI工具获取的思维模式发生转变，目前只有30%的公司打算继续沿用自主研发方式，40%倾向于混合战略，30%优先考虑外部解决方案 [6] - 2025年，全球AI制药相关投融资事件近80起，其中我国至少有30起，全球AI制药BD交易至少有12项 [6] - 晶泰科技、英矽智能等中国AI制药公司已成为全球药企合作的重要选择，其中晶泰科技已与全球前20大药企中的17家建立长期合作关系 [6] 行业展望与市场预期 - 随着AI制药行业奇点来临，首个重要时点将是人类首个AI驱动研发的药物的获批上市 [6] - 2026年有望迎来AI+制药赛道领军企业业绩估值双击，以晶泰科技、TEMPUS为代表的领军企业均有望实现EBITDA首次转正 [7] - AI与制药的深度融合已成行业共识，全球药物研发正加速迈入技术驱动的高效创新的新阶段 [7]

英伟达与礼来成立AI联合创新实验室 - 英伟达与礼来宣布合作成立一家AI联合创新实验室，致力于运用人工智能技术解决制药行业挑战 [2] - 该实验室将整合礼来在药物发现、开发及制造的专业能力与英伟达在人工智能、加速计算及AI基础设施的技术优势 [2] - 未来五年内，双方将在人才、基础设施和算力方面联合投入高达10亿美元以支持该实验室 [2] 合作细节与目标 - AI联合创新实验室将设立于旧金山湾区，采用共址办公模式，推动双方专家的紧密协作 [3] - 团队将通过生成大规模数据，并依托英伟达BioNeMo平台构建AI模型，从而加速新药研发 [3] - 合作初期将重点构建一个持续学习系统，将礼来的智能湿实验室与计算干实验室紧密连接，实现全天候AI辅助实验 [4] - 团队将重点开发面向生物学和化学领域的下一代基础模型与前沿模型 [4] - 除药物发现外，双方还将探索在临床开发、生产制造及商业运营等领域应用人工智能的机会，整合多模态模型、代理式AI、机器人技术及数字孪生 [4] - 此次合作将进一步拓展双方去年10月宣布的共建AI超级计算机的合作，并引入包括英伟达Vera Rubin在内的下一代英伟达架构 [4] 行业趋势：AI重塑药物研发 - AI技术可高效处理多组学数据加速靶点挖掘，优化化合物虚拟筛选，精准推进临床试验，预判药物安全风险，同时助力个性化与罕见病药物研发，大幅提升创新药研发效率与成功率 [5] - 现阶段AI在药物研发需要大数据分析和高通量测试的阶段优势最为明显，例如在根据海量文献筛选靶点、专利追踪、批量性质预测等方面，可帮助药企降低大量制药成本 [5] - 据麦肯锡预测，长期来看AI制药全球市场规模有望达到280亿至530亿美元 [6] - 据预测，2025至2030年中国智能制药行业将迎来高速发展期，市场规模预计突破5000亿元大关，年复合增长率维持在15%以上 [6] - AI与制药的深度融合已成行业共识，全球药物研发正加速迈入技术驱动的高效创新新阶段 [8] 行业巨头广泛布局AI制药 - 除礼来外，默沙东、辉瑞、罗氏、诺华、阿斯利康、BMS等头部药企均在AI制药领域有所布局，涵盖战略合作、技术授权、收购与联合研发等多种形式 [3] - 去年11月，默沙东与ValoHealth开展超30亿美元的合作，借助其人工智能平台从超1700万份帕金森症及相关疾病数据库中分析疾病潜在发病模式并挖掘潜在药物靶点 [6] - 去年10月，Insitro宣布与百时美施贵宝延长合作以推进对肌萎缩侧索硬化症新疗法的发现，该协议可能提供高达2000万美元的新资金，合作的总潜在价值超过20亿美元 [6] - 2025年，全球AI制药相关投融资事件近80起，其中我国至少有30起，全球AI制药BD交易至少有12项 [7] 礼来在AI制药领域的密集合作 - 除了与英伟达合作，礼来近期在AI制药领域合作动作密集，覆盖算力基础设施、模型开发、药物发现与生物技术平台等多个维度 [4] - 去年11月，礼来与晶泰科技达成多靶点战略合作及平台授权协议，协议总价值最高可达3.45亿美元 [5] - 去年11月，礼来与英矽智能达成总额超1亿美元的研发战略合作，加速创新疗法发现与开发 [5] - 今年1月6日，Nimbus与礼来签署一项为期多年的研发与授权协议，合作开发由人工智能技术驱动的新型口服疗法用于治疗肥胖症及其他代谢性疾病 [5] - 今年1月9日，礼来达成与Chai Discovery的合作，加速生物制剂研发进程 [5] 行业战略转变与未来展望 - 制药行业在自主研发AI工具方面的思维模式发生重大转变，目前只有30%的公司打算继续沿用自主研发方式，40%的公司倾向于混合战略，30%的公司优先考虑外部优先的解决方案 [6] - 晶泰科技、英矽智能等中国AI制药公司已成为全球药企合作的重要选择，其中晶泰科技已与全球前20大药企中的17家建立长期合作关系 [7] - 随着AI制药行业奇点来临，首个重要时点将是人类首个AI驱动研发的药物的获批上市 [8] - 2026年有望迎来AI+制药赛道领军企业业绩估值双击，以晶泰科技、TEMPUS为代表的领军企业均有望实现EBITDA首次转正，产业即将迎来估值重构期 [8]

文章核心观点 - 2026年摩根大通医疗健康大会（JPM26）聚焦医药细分领域，呈现管线为王的行业趋势，减肥药赛道竞争激烈，新冠疫苗企业转型，仿制药巨头瞄准巨大市场缺口，一场产业变革正在上演 [1] 阿斯利康 - 公司披露2025年拥有后期适应症拓展项目的新分子或上市药物已增至37个 [3] - 计划2026年启动双靶点CD19×BCMA CAR-T疗法AZD0120的III期多发性骨髓瘤临床试验，并将CD19×CD3双特异性抗体surovatamig推进至III期 [3] - 针对肥胖症产品组合，计划在2026年开展广泛的III期临床试验 [3] - 预计2026年研发投入占总营收比将约20%，以支持104项正在进行的III期研究 [3] - 公司首款全资ADC药物sonesitatug vedotin的首次后期试验数据将于2025年上半年读出，临床阶段已布局8款全资ADC [4] - 宣布收购合作伙伴Modella AI，以在肿瘤学产品组合中应用多模态AI基础模型和AI智能体 [5] - 公司正稳步迈向800亿美元营收目标 [5] 礼来 - 公司CEO表示口服GLP-1疗法orflorglipron的市场表现仍难预测，该药预计2026年二季度迎来FDA审批结果，并有望纳入联邦医疗保险D部分覆盖 [5][6] - 为覆盖全球10亿潜在肥胖人群，公司正全面转型，包括搭建多适应症药物组合、加速13个全球生产基地落地、通过LillyDirect平台直连超100万患者 [6] - 计划投入550亿美元研发投入，管线覆盖糖尿病、疼痛、肾脏等领域，并探索肠促胰素在新场景的应用 [6] - 通过与英伟达合作，未来新药上市速度预计比行业平均快3.5年，十年内预计推出24个新分子实体 [6] 诺和诺德 - 新CEO提出转型蓝图，2026年核心锁定肥胖症药物的自费渠道，上线月价仅149美元的口服Wegovy 1.5毫克起始剂量，联合20余家平台拓宽消费者网络 [7] - 产品端多线发力：口服Wegovy新增7.2毫克注射剂型，复方制剂CagriSema已提交FDA申请，两款三重激动剂成研发焦点 [7] - 2025年公司进行重组，裁撤非核心早期项目，将研发重心锁定糖尿病、肥胖症两大核心领域及相关并发症 [8][9] - 并购方面不设金额上限，在大会排定超200场洽谈会 [9] Moderna - 2025年预计营收达19亿美元，超出此前指引中值1亿美元，成本管控成效显著 [10] - 2026年被定义为催化年，将以季节性呼吸道疫苗产品矩阵为现金引擎，目标形成五款疫苗的商业化组合 [10] - 疫苗现金流将反哺肿瘤与罕见病研发，其中与默沙东合作的个性化癌症疫苗mRNA-4157将于2027年初公布五年随访数据 [10] - 预计2026年营收将增长10%，并持续至2028年实现疫苗业务现金流平衡 [11] BioNTech - 2026年战略核心是向多产品肿瘤公司迈进，目标新增6项III期试验（累计达15项），完成7项晚期数据读出，布局超10项新型联合疗法试验 [12] - 战略从技术模态转向疾病领域，聚焦五大核心肿瘤类型 [12] - II/III期肿瘤试验数量两年内翻倍，当前在研超25项，联合疗法是关键发力点 [12] - 2025年营收预期2.6-2.8亿欧元，新冠疫苗收入将小幅下滑 [13] - 长期规划至2030年后，成为多产品肿瘤公司，完成至少17项晚期临床试验数据读出，创造多个产品上市机会 [13] 梯瓦制药 - 公司转型三年来已连续11个季度稳定增长，核心是重新聚焦创新药 [14] - 创新管线潜在价值预计达100亿美元，未来计划每年或间隔一年推出一款新产品 [15] - 仿制药与生物类似药业务带来的现金流将用于偿还债务和再投资创新药管线，目前已有10款生物类似药上市，6款计划2027年前推出 [15] 山德士 - 作为全球唯一专注仿制药和生物类似药的跨国企业，公司管线覆盖的市场总销售额高达数千亿美元 [16] - 生物类似药方面，27款资产瞄准2000亿美元原研药市场，覆盖未来十年近60%潜在专利到期药物 [16] - 仿制药领域，400多款资产对应2200亿美元原研药销售额，GLP-1仿制药将成为增长动力 [16] - 公司将利用行业生物类似药缺口的战略窗口，引领平价生物药领域 [16] 晖致 - 公司经过资产剥离和重组后进入稳定发展阶段 [17] - 2026年增长催化剂包括在美国推出低剂量每周雌激素避孕贴、速效美洛昔康，在非美欧市场推出心力衰竭药物sotagliflozin，并公布多项临床试验结果 [18] - 此前因印度工厂问题收到的FDA警告信和进口禁令相关问题已几乎完全解决，正等待复检，公司已优化供应链以应对中断风险 [18]

公司动态 - 东阳光药推出PROTAC机制AI智能研发平台 旨在加速PROTAC先导化合物的理性设计与临床转化 [1] - 公司首个由AI驱动发现的小分子创新药HEC169584已进入临床阶段 [1] - 公司基于20多年实验室实战数据与外部模型构建专属模型 搭建起HEC药物智能发现平台 [2] - 公司已拥有分子筛选、分子生成、PBPK及逆合成分析四大核心模型 [2] - 公司推出全球领先的药物制剂垂直领域AI大模型HEC-PharmAI 其配套知识库涵盖21万余条制剂配方、上万篇文献和专利 [2] - 公司通过PROTAC机制AI智能研发平台创建了从数据底座到“干湿闭环”的AI驱动新范式 [2] - 公司采取“双轨制”策略 一方面聚焦即时效应让AI直接服务于正在推进的研发项目 另一方面布局底层资产如成立人工智能研究院并收购相关AI资产 [2] 行业趋势 - 据Grand View Research报告 未来十年AI医药年复合增长率可能高达38.8% [1] - 过去十余年AI制药发展历经波折 主要原因为AI技术公司缺乏高质量规模化实验数据 而传统药企缺乏将数据资产转化为智能化生产力的技术杠杆 [1] - 针对行业痛点 一些企业开始转向“自建大模型”与“数据闭环”的路径 [2] - 目前主流药企普遍采取“双轨制”策略 在追求即时降本增效的同时布局底层资产 长远目标是打造智能化实验室并实现实验全流程自动化 [2]

AI医疗与AI制药概念板块市场表现 - 2025年1月15日，AI医疗与AI制药概念板块出现震荡调整行情 [1] - 板块内多只个股股价出现显著下跌 [1] 相关公司股价具体表现 - 泓博医药股价下跌幅度超过18% [1] - 诺思格股价下跌幅度接近15% [1] - 国际医学、博济医药、嘉和美康、贝瑞基因等公司股价下跌幅度均超过5% [1]

行业分析：AI制药 * **行业现状与挑战**：AI在制药领域的应用成熟度呈现递减趋势，在早期靶点发现和分子设计环节应用成熟、帮助大，能显著提升效率，例如将过去需要10天的工作缩短到1天[4]；但在临床阶段支持有限，且实验数据的认可程度和监管法规是短期（一两年内）难以突破的瓶颈，限制了AI机器人的大规模应用[2][4][5] * **核心要素与竞争格局**：算力、算法和数据对AIGC发展都至关重要[2][6]；大型药企拥有历史数据优势，但传统数据需要重新处理才能适用于AI系统，是巨大挑战[6]；小型生物科技公司则可以从零开始灵活构建符合AI需求的数据体系，大型药企转型AIGC不会立即取代小型公司[2][6] * **人才需求**：AIGC领域人才通常需具备生物医药或算法背景，目前主要依靠进入行业后通过实际工作逐步培养[2][7]；传统药企研发人员利用AI工具可提高效率，实现1+1>2的效果[2][7] * **应用效果与差异**：AI在优化现有分子（Best-in-Class）方面表现更为出色，能通过修改官能团等缩短验证时间和成本[28]；但对于寻找全新靶点（First-in-Class），由于历史失败数据较少，AI算法的效果会受到限制[28]；目前AI应用更多集中于小分子领域，部分原因是工具发展状况及大分子历史数据积累存在质的差距[30] * **行业合作趋势**：出现结合强大技术平台与丰富数据药企的合作模式，如英伟达与礼来的合作，旨在打造卓越的新药研发平台[29]；大型公司转型面临挑战，因此更多选择与biotech企业合作以利用其现成平台[29] 公司分析：英西公司 (Inferred) * **商业模式与战略**：商业模式独特，同时拥有AI平台（Farm AI）和自有管线，两者相辅相成、互相迭代[2][11]；通过自有管线研发并通过授权（license out）获得收入，确保了更好的结果反馈[2][12][13]；战略重点仍是推进自有管线并通过授权Pipeline获得大额收入，而非单纯作为数据或平台供应商[2][14]；为获取临床原始数据反哺自身临床平台，有时会在授权合同中牺牲部分里程碑付款[2][14] * **AI平台优势**：Farm AI平台具备强大的计算能力、高效的数据处理能力以及先进的算法支持[2][10]；通过整合多种组学数据，提高筛选效率并优化临床试验设计[2][10]；早期深耕积累了大量按AI可用方式整理的内部分数据[11]；AI平台与管线开发交互迭代，管线获得的实验和临床数据反过来提升AI平台[11] * **研发效率与成果**：使用AI进行新药开发，从找到临床前候选化合物（PCC）到完成整个过程约需12至18个月，而传统方法需要3至4.5年，时间缩短至1至1.5年[25]；已有十几条管线获得临床批件，证明其临床前流程得到药监局认可[23] * **管线进展**： * **核心管线**：进展最快的是项目055，靶点通过AI发现，显示出比现有上市药物更好的治疗效果，正准备进入三期临床试验[16]；项目5,411（APD项目）机制属于first in class，已完成一期并进入二期，一期结果不错，是一条重要管线[16] * **其他管线**：在IBD和APP项目中，新分子已完成一期并进入二期，凭借其肠道定位特性，预计副作用较小，二期数据预计在2027年底披露[18]；除已披露项目外，还有四五个肿瘤相关的一期临床试验正在进行中[21]；肿瘤领域重点关注T靶点和QPCTL靶点，正全力推进中[22] * **项目决策与授权**：公司更关注分子本身表现和临床数据来决定自行推进或向外授权，理论上任何阶段都可授权[15]；但越早授权因实验数据不充分会影响收益，在现金流和资源允许下可能推迟授权以获取更高价值，例如USP2项目先自行推进一期再授权，从而获得更高合同金额[15] * **临床运营与未来合作**：临床团队规模约20人，部分成员位于美国，目前将许多CRA工作外包给CRO公司[19]；未来会根据项目和国家情况寻求合作，对于前景良好的项目，可能在三期快结束时寻求其他公司合作共同推进[20] * **生物标志物策略**：一期筛选生物标志物时可能不体现在试验方案中，但筛选病人时会倾向于这些标志物以验证AI平台的推荐[24]；上市后适应症范围可能缩小，可能不再需要生物标志物筛选[24]；若希望伴随诊断，则需要在二三期用生物标志物筛选病人样本[24] 其他重要内容 * **AI工具具体应用案例**：在寻找肿瘤病人生物标志物时，借助AI工具可将候选标志物从1,000个缩减至100个并进行排序，快速找到最可能成功的标志物，减少湿实验时间和沟通成本[8][9] * **AI在临床阶段的作用局限**：在临床阶段，AI作用有限，无法直接指导实验设计，因为病人情况各异，非标准化，且存在不可预见的个体因素影响实验结果[26][27] * **法规限制**：法规尚未允许在临床阶段直接使用AI预测数据来修改试验方案或调整给药方式[3][25] * **行业效率数据参考**：据阿斯利康数据，在化学、制造和控制（CMC）阶段使用AI能够减少50%的时间[25]

核心观点 - 随着A股上市药企业绩预告披露，医药行业呈现复苏趋势，多家公司2025年利润预计增速超过100% [1] - 2026年医药行业多个细分领域前景可期，包括创新药研发与BD出海、CXO行业复苏以及AI制药的活跃 [7] 2025年业绩超预期的医药企业 - **药明康德**：预计2025年营收约454.56亿元，同比增长约15.84%，其中持续经营业务收入同比增长约21.40%；净利润约191.51亿元，同比增长约102.65%，超出此前业绩指引 [1][15] - 业绩超预期驱动力：主营业务稳健增长，2025年前三季度持续经营业务在手订单598.8亿元，同比增长41.2%；出售三家子公司股权获得收益近56亿元 [1][15] - **沃华医药**：预计2025年归母净利润在8000万元-1.15亿元之间，同比增长119.76%-215.90%；扣非归母净利润在7500万元-1.05亿元之间，同比增长118.38%-205.74% [2][16] - 业绩增长主因：核心产品心可舒片进入集采后“以价换量”趋势初显，以及向院外市场延伸覆盖 [3][17] - **康辰药业**：预计2025年归母净利润在1.45亿元到1.75亿元区间，同比增加243%-315%；扣非归母净利润为1.4亿元到1.7亿元，同比增加350%-447% [5][19] - 业绩增长主因：2025年无计提商誉减值准备影响，而2024年因“密盖息”业务收入下降计提商誉导致净利润减少超7000万元 [5][19] - **百奥赛图**：2024年实现商业化盈利，营收9.8亿元，净利润3354.18万元；预计2025年全年收入13.1亿元，同比增加37.75%；扣非归母净利润约8027.34万元，同比增长249.50% [6][20] 2026年医药行业前景展望 - **创新药研发与BD出海火热**：中国已稳居全球第二大创新药首发市场，20强药企研发强度达15%-25% [7][21] - 2025年中国创新药对外授权交易总金额超过1300亿美元，交易数量超过150笔，远超2024年的519亿美元和94笔 [9][23] - 未来5年（2026-2030），因专利到期，全球大型药企面临超3000亿美元的潜在销售额损失，有通过并购、授权引进补充管线的需求 [9][23] - 2026年有望上市的重磅新药包括：华辉安健的立贝韦塔单抗（丁肝）、百济神州的索托克拉（白血病）、天广实的MIL62（视神经脊髓炎）等 [8][22] - 在创新药全球化浪潮中，百济神州、中国生物制药、康辰药业等公司展现出强劲潜力 [9][23] - **CXO行业复苏**：创新药研发和BD活跃度提升为CXO需求端复苏创造条件，中商产业研究院预测2026年中国CXO市场规模有望接近1000亿美元 [9][23] - 外向型CXO（如药明康德、药明生物）2025年在手订单金额增长；内向型CXO（如昭衍新药、普蕊斯）新签订单从2025年上半年开始好转 [9][10][23][24] - 具备ADC、细胞与基因治疗（CGT）、多肽/寡核苷酸（TIDES）等前沿技术平台的CXO企业有望获得显著增长溢价 [10][24] - **AI制药日益活跃**：2025年AI制药领域BD交易活跃，英矽智能于2025年12月30日在港交所上市，成为“AI制药第一股” [11][25] - 2025年代表性AI制药交易包括：元思生态与阿斯利康交易最高里程碑付款34.8亿美元；石药集团与阿斯利康交易达53.3亿美元；晶泰控股与DoveTree交易达59.4亿美元 [12][26] - 2026年初，礼来与英伟达宣布未来五年投入10亿美元建设联合AI制药研究实验室，Wind数据显示1月13日AI医疗指数当日上涨2.28% [12][26] - 弗若斯特沙利文预测，医疗保健AI解决方案全球市场规模将从2022年的137亿美元增至2030年的1553亿美元，石药集团、晶泰控股、和铂医药等企业值得期待 [13][27]

文章核心观点 - 文章指出部分港股通医疗主题指数成份股出现MACD金叉技术信号，且近期涨势不错[4][9] 相关行业与公司 - 文章提及的个股属于港股通医疗ETF华宝（159137）所跟踪的港股通医疗主题指数成份股[1][2] - 相关公司涉及热门概念包括：脑机接口、脑动极光、AI医疗、AI制药[1]

英伟达与礼来合作建设AI制药实验室 - 英伟达与制药巨头礼来宣布，将在未来五年内共同投资10亿美元，在旧金山湾区建设联合实验室，加速AI在药物研发领域的应用 [2] - 这是首个由制药公司与AI芯片巨头共建的实体实验室，标志着AI制药从软件协作走向深度硬件-数据融合 [2] - 礼来早在2025年10月就宣布采用英伟达AI系统搭建AI工厂，并着手部署搭载逾1000颗英伟达旗舰Grace Blackwell芯片的超级计算机 [3] AI技术对药物研发的变革性影响 - 传统新药研发往往耗时十年之久，耗资高达十亿美金，面临极高的失败率 [4] - AI技术可将研发周期缩短40%-60%，成本降低25%-50%，并将一期临床试验成功率提升至80%-90% [4] - 波士顿咨询公司数据显示，AI生成的药物分子在I期临床试验中，成功率高达80%-90%，而以往成功率仅为50% [9] - 专家认为AI对于新药研发的关键价值在于降低创新成本、加快创新速度、提升创新高度，并有望从根本上改变传统制药高投入、长周期、低成功率的现状 [9] 礼来在AI制药领域的战略布局 - 礼来董事长表示，将其海量的数据和科学知识与英伟达的计算能力和模型构建专长相结合，有望彻底革新药物研发模式 [3] - 仅2025年，礼来就进行了十次对外的AI制药领域合作，合作对象包括英伟达、OpenAI以及英矽智能、晶泰科技等中国AI企业 [3] - 英伟达的战略是提供开源人工智能模型和软件，让制药商能够基于其硬件构建专属的药物开发平台，并致力于打造全球首个药物研发的AI工厂 [2] AI药物研发的市场地位与行业背景 - AI药物研发是AI医疗最主要的应用市场，根据GMI统计，2022年AI医疗市场规模达54亿美元，其中AI药物研发约占整体的28% [6] - 2022年全球研发TOP20 MNC（跨国制药公司）研发效率降至1.2%，创十年新低，药企急需加速药物研发进程 [9] - 使用人工智能模型来设计和发现新药物，已成为全球制药巨头加速布局的核心方向，其核心目标在于缩短新药研发上市的时间 [3] AI药物研发的参与主体与技术壁垒 - AI药物研发牵涉到药理学分析、人工智能、大数据等多项技术，形成了非常高的技术壁垒 [5] - 参与AI药物研发的企业类型主要有三类，分别是自研AI药物研发企业、AI大数据模型服务商以及CRO服务提供商 [5]

公司股价与市场表现 - 公司股价尾盘飙升逾12%，最高触及59.85港元，较招股价24.05港元已上涨近150% [1] - 截至发稿，股价上涨10.04%，报58.65港元，成交额为1.81亿港元 [1] 公司业务与研发进展 - 公司与施维雅达成一项总金额达8.88亿美元的研发合作，将利用其自主研发的人工智能平台Pharma.AI，聚焦于抗肿瘤领域具有挑战性的靶点，以识别和开发全新治疗药物 [1] - 公司宣布在一项名为BETHESDA的IIa期临床试验中，完成了其创新PHD抑制剂ISM5411的首例受试者给药，该候选药物由Pharma.AI辅助开发 [1] 行业价值与公司地位 - AI制药的核心价值在于大幅提升药物早期研发效率，以公司Pharma.AI平台为例，其能够将候选药物从靶点发现到临床前候选药物确认的时间从4.5年大幅缩短至12至18个月，显著提升了早期研发阶段的投入产出比 [1] - 国内多家AI制药平台服务能力全球领先，其海外业务拓展持续高速已得到验证 [1]