文章核心观点 - AI制药龙头晶泰科技以战略投资者身份参与觅瑞（Mirxes）的新股配售，双方将在中国和新加坡联合成立合资公司，共同发起“胃癌逐渐消除计划”，此举标志着觅瑞从领先的早筛检测公司向掌控“AI早筛+精准治疗”全链条的生态平台构建者升级的战略飞跃 [1][3][8] 合作战略与构建路径 - 合作是“蓄谋已久”的生态闭环构建，分为“战略锚定”、“资本绑定”、“实体合体”三个阶段层层推进 [4] - 第一阶段（战略锚定）：2025年12月，双方签署谅解备忘录，借助觅瑞过去12年在亚太多国积累的10万级临床及真实世界数据，共建AI赋能的“诊疗一体化”平台 [4] - 第二阶段（资本绑定）：晶泰科技以战略投资者身份，以高于IPO发行价的价格，参与觅瑞本轮近7.1亿港元（约合7.1亿港元）的新股配售，实现利益深度捆绑 [4] - 第三阶段（实体合体）：双方联合创新药研发公司希格生科，共同成立合资公司，并正式启动“胃癌逐渐消除计划”，希格生科带来了全球首款弥漫性胃癌靶向药管线 [5] 对觅瑞的价值重估与影响 - 赛道跃迁：业务边界从单一的“筛查”环节，纵向贯穿至“诊断”、“用药指导”及“创新药研发”，从千亿级早筛市场切入市场规模更为庞大的千亿级精准治疗领域 [6] - 模式升级：觅瑞深耕亚洲市场十余年积累的独家、海量、高质量真实世界癌症多组学数据库，在晶泰的AI引擎驱动下被全面激活，可用于优化早筛算法及驱动AI发现新药物靶标 [6] - 盈利模式将更加多元：在稳定的检测收入之上，将叠加数据价值授权、联合研发的里程碑收入以及未来创新药上市后的销售分成 [6] - 生态位奠定：觅瑞精准占据“亚洲癌症真实世界数据入口”的生态位，向上连接AI制药大脑（晶泰），向下连接创新药转化实体（希格生科），形成“数据-算法-药物-临床”的强闭环 [7] 融资目的与战略意义 - 觅瑞此次融资（近7.1亿港元配售及此前融资，合计近20亿港元）的终极目的是构建一个以独家数据为基石、以AI为引擎、以解决重大疾病为目标的癌症诊疗新生态 [8] - 晶泰科技的溢价战略入股和成立实体合资公司，是产业资本对觅瑞核心价值的高度认可，动作力度和深度远超普通业务合作 [8] - 近20亿港元的巨额融资为“觅小卫”的市场商业化、与晶泰的AI融合研发、多癌种管线拓展及构建生态闭环提供了充足的财力基础和资本护城河 [9] 投资者评估框架更新 - 短期：胃癌早筛产品“觅小卫”在中国市场的商业化放量是业绩的压舱石 [9] - 中期：与晶泰AI平台的融合进展、新生物标志物的发现以及多癌种管线的推进是重要的价值催化剂 [9] - 长期：合资公司的运营成效、“胃癌消除计划”对临床实践的实际改变以及整个生态平台能否持续产生协同收入和利润将决定其长期价值空间 [9]

核心观点 - 尽管AI正在重塑几乎所有行业，但最具变革性的影响将出现在生物制药领域 [1][18] - AI对药物研发效率的提升是最突出的特征之一 [1][18] 行业交易与资本活动 - 2025年AI药物研发领域共完成101笔交易，总金额达27亿美元 [2][19] - AI制药在生物制药领域交易总量中的占比维持在五年平均数4.1%左右，但其在总资本中的占比持续攀升，2024年达9%，2025年升至8.4% [10][27] - AI赋能的制药工具与服务占交易总量的62.5%，而AI原生型生物技术公司吸引了更多的资本，占比提升到70.1% [5][22] - 过去四个季度中，AI制药服务提供商企业的风险投资活动显著增加，总交易次数增长约34% [14][31] AI原生型生物技术公司特征 - AI原生型生物技术公司指将人工智能技术深度融入生物技术研发流程的公司 [5][22] - 2024年，AI原生型生物技术公司在融资时的中位数估值为7800万美元，几乎是生物制药泛行业的两倍，实现100%的估值溢价 [7][24] - 其交易规模中位数也更为突出：2024年达到行业中位数的1.9倍，2025年攀升到1.6倍 [10][27] - 这类公司在早期资产开发中取得了80%-90%的临床I期成功率，显著高于行业平均水平的40%至65% [11][28] - 在II期结果方面，基于仅10项试验的小样本，成功率为40%，与历史平均值一致 [11][28] 代表公司案例：AI原生型生物技术公司 - 报告点名的代表企业包括英矽智能、Xaira Therapeutics、Isomorphic Labs、Generate:Biomedicines以及insitro等 [23] - 部分公司融资额与最高临床试验阶段示例：Xaira Therapeutics融资10亿美元（临床前），Generate: Biomedicines融资6.93亿美元（I期），insitro融资6.432亿美元（临床前），Formation Bio融资6.188亿美元（III期对外授权），Isomorphic Labs融资5.791亿美元（临床前），Insilico Medicine融资5.493亿美元（II期） [23] AI制药服务提供商特征 - 另一类AI制药初创公司作为服务提供商运作，不自行开发药物 [12][29] - 这些公司能够绕过漫长药物开发过程，以较短的时间实现收入，商业模式具有快速盈利和轻资产优势 [12][14][29][31] - 这些平台的平均交易规模为680万美元，与传统药物开发公司相比资本效率更高 [18][35] 代表公司案例：AI制药服务提供商 - 报告中举例的企业包括华深智药、Owkin、Lila Sciences以及EvolutionaryScale等，其中包含不少AI蛋白质公司 [13][30] - 部分公司融资额示例：Owkin融资3.341亿美元，Lila Sciences融资2亿美元，EvolutionaryScale融资1.82亿美元，BenchSci融资1.667亿美元，Unlearn融资1.348亿美元 [13][30]

当前，受限于技术能力等影响，大部分企业仍主要把AI应用于新药研发过程中的临床前阶段。相较之 下，深度智耀则能为全球药企提供从药物临床前研究、注册申报、临床试验到上市后研究的全栈式智能 解决方案。据深度智耀方面介绍，过往合作案例中，公司为客户提供的由AI"大脑"撰写临床试验方案已 实现"零返修"，一次性通过监管部门的审批。 在制药行业，过去，市场往往更愿意为有确定性价值的管线资产买单，对单纯的技术平台抱有更审慎的 态度。深度智耀在底层技术架构上取得的突破，或许也是其接连获得投资机构认可的原因。具体来看： 首先，从新药研发流程上，深度智耀不再聚焦于做单一功能替代，而是提出"电子神经元单点无效论"， 基于对脑科学的深刻理解，将AI培育为"自主的、具备专业领域'意识'的数字科学家团队"，通过"仿生 大脑"的去中心化协同和自我进化，打造以极高精准为前提，能更高效完成临床试验全流程工作的自主 AI智能体集群。 传统临床研发流程包括注册申报、试验设计、临床运营、数据管理等多个环节，深度智耀选择将这一复 杂临床医学逻辑打造为以万为单位的高精度"原子化智能体（Atomic Agents）"所构筑的"仿生大脑"，包 括负责顶层设 ...

以基本面为基础，专注于趋势交易 编者按： 英矽智能凭借生成式AI平台，提高了药物研发的效率，已开发出多个潜力管线，且与多家跨国制药巨头达成了合作，通过自主研发+对 外授权构筑了一定的护城河。 英矽智能成立于2014年2月10日，由Alex Zhavoronkov博士创立，是一家AI驱动药物发现及开发公司。 目前，公司已透过自主开发的生成式人工智能平台Pharma.AI产生逾20项临床或IND申报阶段的资产，其中三项资产已授权予国际制药及医疗保 健公司， 合约总价值最高为21亿美元 ， 以及一项处于自主开发阶段的II期资产 ，在业界中处于相对较为先进的阶段。 以下文章来源于格隆汇交易学苑 ，作者格隆汇小编 格隆汇交易学苑 . 01 行业背景：AI可以提升药物发现流程中各阶段的效率 AI药物发现及开发(AIDD)正成为制药产业日益重要的趋势。 AI技术可以应用于药物开发的早期与后期阶段，有助于更高效率地识别靶点、设计分子并优化临床试验。 英矽智能招股书中预期，全球AIDD市场的规模将由2023年的119亿美元增加至2032年的746亿美元，复合年增长率为22.6%。 基于AI的药物发现的主要优势在于，AI可以提升 ...

公司融资公告核心摘要 - 晶泰控股于2026年1月7日交易时段后公告，与摩根大通、高盛、美林等经办人签署协议，拟发行本金总额28.66亿港元的零息可转换债券，债券将于2027年到期 [1] - 募集资金净额将主要用于强化研发实力、提升商业化能力、兴建厂房及补充营运资金 [1] 可转换债券具体条款 - 债券为零息模式，发行价为本金总额的100%，每张面值200万港元，超出部分以100万港元为整数倍递增 [1] - 初始转换价定为每股13.85港元，较公告日公司股价11.54港元溢价约20%，较前五个交易日平均收盘价10.516港元溢价高达31.7% [1] - 若债券悉数转换，将发行约2.07亿股新股，占公司当前已发行股本的4.81%，占扩大后股本的4.59%，股权稀释比例相对温和 [1] 融资条款的战略意义 - 零息模式大幅降低了公司的短期融资成本，契合公司当前的业务发展阶段 [2] - 较高的转换溢价设置体现了公司对自身价值的信心，也为现有股东权益提供了有效保护 [2] - 高溢价条款能筛选出真正看好公司长期发展的投资者，避免短期投机性资金对股价的冲击 [2] 公司业务与行业地位 - 晶泰控股是量子物理、人工智能与大规模标准化实验机器人深度融合的创新平台，是科学智能领域的先行者 [2] - 业务范围涵盖新药、能源、农业、新材料、新型化学品、消费品等多个领域 [2] - 作为行业极少数同时在AI小分子药与AI生物药研发领域均斩获高价值国际药企合作的企业，公司已与超300家国际企业、创新公司及科研机构建立合作关系 [2] - 全球排名前20的大药企中，有17家是公司客户 [2] 投资者认购情况与机构背景 - 此次发行获得超10倍认购覆盖 [2] - 参与债券认购的国际机构包括Black Rock（贝莱德）、安联保险、D.E.Shaw、Amundi、Citadel等国际一线投资人 [2] - 贝莱德作为全球规模最大的资产管理公司，其参与体现了对AI+生物医药赛道的长期看好，以及对晶泰控股技术平台壁垒和商业化潜力的认可 [3] - 安联集团作为全球保险系资管机构龙头，其稳健的投资风格表明晶泰控股作为AI药物研发领域的头部企业符合其优质成长型企业筛选标准 [3] - D.E.Shaw是美国顶级量化基金，也是AI制药企业Relay Therapeutic和Schrodinger的投资人，其在量化计算应用于生物医药方面有长期布局，其参与不仅是对晶泰作为中国AI for Science头部企业的认可，更可能带来跨领域的技术资源整合 [3] 本次融资的总体影响 - 在AI生物医药赛道持续升温的行业背景下，此次发行为零息可转换债券，为公司研发升级、商业化拓展等核心业务注入充足资金 [4] - 通过引入国际顶级机构投资者，有望优化公司股东结构、提升公司在全球资本市场的影响力 [4] - 此次融资直观印证了晶泰控股的核心价值与成长潜力，也为行业内创新企业的融资路径提供了兼具参考性与实操性的有益范本 [4]

创新药物的研发漫长、昂贵，且充满失败风险，尽管新药上市后能获得可观收益，但生物制药行业整体投资收益率依然较低。AI技术的出现，被认为将极 大程度提升创新药研发效率，提升行业整体投资收益率，甚至可能突破人类思维桎梏，找到创新性的药物靶点和分子，有望给生物制药行业带来颠覆性的影 响。 英矽智能作为全球AI制药领域的代表性企业，试图通过自主研发药物来验证AI制药的商业可行性，是目前国内AI+Biotech领域临床进度领先的企业，其在AI 技术开发与药物管线研发过程中，所总结的经验和所遇到的困难对于AI制药行业而言，具有较高的代表性。 医药加速拥抱AI，初创企业暂时领跑 全球AI制药技术正处于"能力深化期"，基础理论与核心模型已基本成型，虽然短期内仍难有颠覆性突破，但随着数据积累与模型训练的持续推进，AI技术的 应用前景正不断被认知。对于生物制药产业而言，AI已不再是孤立的工具，而是逐渐融入药物研发全流程，从靶点发现、分子设计、临床试验设计，甚至 是生产销售等每一个场景下，都有药企在积极尝试引入这项前沿技术。 英矽智能联合首席执行官、首席科学官任峰表示，从目前的技术发展情况来看，AI在药物研发全生命周期的应用已成为行 ...

科技企业发债融资概况 - 近期科技企业发债案例频现 形成一波发债潮 [1] - 快手科技于2026年1月23日生效 发行35亿元人民币于2031年到期的2.450%优先票据 [1] - 快手科技同步发行6亿美元于2031年到期的4.125%优先票据及9亿美元于2036年到期的4.750%优先票据 [1] - 腾讯控股发行90亿元票据 时隔四年重启境内发债 [1] - 阿里巴巴通过发行零息可转债先后募资120.23亿港元和32亿美元 [1] 发债资金主要投向 - 科技企业发债募集的资金多数投向AI等热门领域 [2] - 快手科技此次募资净额将主要用于一般企业用途 [2] - 快手科技2025年总资本支出预计超过140亿元人民币 其中逾三分之二（超过93.33亿元）明确投向自主研发的人工智能平台“可灵(Kling)” [2] - AI制药企业晶泰控股发行28.66亿港元零息可转换债券 拟将所得款项用于提升研发能力、一站式解决方案提供能力等 [3] 发债融资的驱动因素与行业背景 - 科技企业发债融资需求升温 是AI算力竞争进入资本密集阶段的必然结果 [2] - 以AI为核心的新质生产力布局需要大额、长期的资金支撑 存在持续的资本开支需求 [2] - 债券市场能提供长周期、低成本资金 且不会稀释股东权益 适配科技企业的长期研发与产能建设需求 [2] - 在AI算力建设竞争白热化背景下 国内科技企业发债融资需求升温 [2] - AI产业属于资本密集型产业 企业发债募资为其AI基础设施建设提供资金保障 [2] 发债融资的长期意义与影响 - 企业发债募资短期看是融资行为 长期看则是产业升级的信号 [2] - 企业通过发债加力AI投资 既是科技企业对未来的押注 也是资本市场对AI长期价值的认可 [3] - 债券融资的长期限资金特性能有效匹配AI算力建设、大模型研发等长回报周期投资的资金需求 [3] - 债券融资方式能让企业在保持股权结构稳定的前提下 为AI核心赛道持续提供资金 [3]

行业投资评级 - 强大于市，维持 [2] 核心观点 - AI在制药行业的作用在于增效和创新，其本质是提升临床前研发的降本增效，而非颠覆基于实验科学的药物研发逻辑 [4][5][13] - 全球AI赋能药物研发费用市场规模预计将从2023年的119亿美元增长至2032年的746亿美元，年复合增长率达22.6% [5][71][73] - 从长远商业化看，AI+CRO和AI+Biotech是企业造血盈利的主要趋势，利于快速创收并完成算法模型迭代 [5] - 算法与数据深度绑定，大规模高质量数据的生产能力是行业长期的核心竞争壁垒 [5][6][80] AI在制药中的作用：增效和创新 - AI最成熟的落地应用在于提升临床前研发效率，虚拟筛选可极大降低真实试验所需化合物数量，从而缩短周期、减少成本 [5][18] - 在药物发现环节，AI能将从靶点到苗头化合物、先导化合物、临床前候选药物的研发费用分别从9400万、1.66亿、4.14亿美元缩减至20万、40万、200万美元，节省比例均超90% [22] - 同时，AI能将上述三个阶段的研发周期从1年、1.5年、2年分别缩短至2个月、4个月、11个月，分别节省83%、78%和54%的时间 [22] - AI的创新价值体现在分子生成，可摆脱认知偏见，产生新分子结构，目前进展最快的AI设计分子（如英矽智能的TNIK抑制剂）已进入临床2期 [5][30][32] - AI的创新路径主要包括靶点创新、分子结构创新和药物重定向 [30] 市场规模与商业模式 - 自2015年以来，全球AI+新药研发累计投融资达246亿美元，2024年全球融资总额为58亿美元，融资笔数128起 [48] - 2024年，美国AI制药融资事件占全球64起，中国占37起，中国AI制药初创公司融资额约占全球的8% [48] - 行业主要商业模式分为SaaS、AI+CRO和AI+Biotech三种，后两者是主流 [58][63][70] - SaaS模式市场规模有限，头部公司如薛定谔2024年软件收入为1.804亿美元，大客户留存率达95%，但增长呈下滑趋势，预示行业规模天花板 [64][66][67] - AI+CRO和AI+Biotech模式均回归研发本质，依赖分子实体商业化创收，并通过合作获取多维数据以优化算法，形成正向循环 [70] 核心竞争力：高质量数据的生产能力 - 算法与数据是行业核心技术迭代升级的关键生产要素，算法突破依赖研发人才团队，而数据竞争在于高质量数据的生产能力 [6][79] - 高质量数据需满足结构良好、完全注释、可重现和具有鲁棒性等特征，且需要多维度、多体系、兼顾成功与失败的训练集 [80] - 由于实验数据涉及核心利益，“数据孤岛”现象长期存在，因此自身具备高质量数据生产能力的公司将构筑长期壁垒 [6][80] - 高质量数据生产能力体现在具备成规模的实验平台、AIDD/CADD计算积累以及能实现“数据积累-算法迭代”闭环的团队 [79][82][84] - 行业容易形成马太效应，技术能够规模化扩展，数据越多迭代越完善，从而获得更多合作机会，利好早期领跑者 [6][85][88] 相关标的 - 报告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 [6][91] - 英矽智能采用Pharma.AI平台与自动化实验室结合的多支柱商业模式，其进展最快的候选药物Rentosertib（靶向TNIK）已完成特发性肺纤维化的2a期临床 [92][96][97] - 晶泰控股是一家基于量子物理、人工智能与机器人驱动的平台型科技公司，其技术平台在药物发现中展现高效率，例如在28天内预测出GPX4活性位点的关键药效团 [102][107]

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]

纪要涉及的行业或公司 * 公司为**金艾控股**（晶泰控股）[1] * 行业涉及**AI制药（药物发现）、新材料（钙钛矿电池、催化剂）、消费品（生发产品）** [2][3][5] 核心观点与论据 **1 公司定位与技术平台** * 公司是一家基于**AI、量子物理和机器人技术**的创新型研发平台公司[3] * 利用量子物理原理计算药物分子与靶点间相互作用力，生成数据训练AI，提高药物发现效率[3] * 基于量子物理构建的AI模型可自行生成大规模训练数据，在缺乏数据领域也能突破，其量子物理模型领先于市场上**90%** 的商业化软件[3][11] * 自动化实验室于2024年底投入使用，实现高效、可重复的实验数据积累，提高AI模型训练数据质量[3] **2 商业模式与业务结构** * 业务结构：**85%为药物发现，15%为智能自动化解决方案**[2][3] * 商业模式：在实验室研发阶段收取服务费，并通过后续**里程碑付款和销售分成**获利[2][3] * 公司专注于提供服务平台，不承担后续临床研发风险，商业模式更灵活高效[3][10] **3 2025年药物发现业务进展** * 与礼来签订总额**62.5亿美元**订单，包括**2.5亿美元**的小分子订单和**60亿美元**的大分子订单[2][4] * 与甘李药业在多肽代谢领域达成合作[2][4] * 公司赋能管线中已有两条进入临床一期[4] **4 非药物领域探索与进展** * **新材料**：与中石化合作催化剂筛选；与北大新能源电池电解液实验室合作；与韩国JW制药进行自动化解决方案合作；与晶科能源成立合资公司研发钙钛矿叠层电池[5][8] * **钙钛矿电池**：通过量子物理与AI结合筛选配方，可减少无效组合**50%-90%**，提升材料性能预测准确率至**90%** 以上，降低实验次数至传统方法的**1/10**，自动化平台每日可完成超**1,000组**实验，研发周期缩短**70%** 以上，计划**2028年**量产[8] * **消费品**：推出自研生发产品，已于2025年底获FDA妆字号批文并在海外上市，预计2026年获国内原料备案[2][6] **5 生发产品市场前景与模式** * 全球约**25亿**人面临脱发问题，市场空间巨大[6] * 产品优势：递送效率高、起效快、安全性好（水溶性佳、无初期脱发和多毛症风险）[7] * 销售单价为**389元**人民币，临床试验显示**80%** 的受试者（100名）认为有效[7] * 商业模式：授权给下游企业，每年收取**中位数千万级别人民币**的授权费及**双位数百分比**的销售分成，公司不承担生产和营销成本[7] **6 与同业的核心差异** * **与传统药企**：采用端到端服务模式，通过AI技术直接交付候选化合物，利用机器人平台积累高质量标准化数据[9][10] * **与其他AI制药公司**：专注于服务平台，不大量投入自有管线以承担临床研发风险，通过订单和里程碑获利，模式更灵活[10] * **技术路径**：不仅依赖纯AI模型，而是结合量子物理、AI和机器人技术进行创新，在数据不足领域有优势[11] * **自动化实验室**：化学合成自动化机械实验室在单台设备精度和多台设备规模化应用上全球领先，优于专注于生物测试领域的英西智能[12][13] **7 合作与竞争** * 与礼来的合作是复购形式，未来可能共同推进自动化机械实验室项目[14] * 与英伟达等公司的合作集中在算力基础设施，核心数据和算法仍是公司重要壁垒[14][15] * 公司算法具备较高壁垒，其Crystal Fold平台比AlphaFold 3更早发布，且在抗原抗体领域预测准确率更高[15] **8 AI制药的效率提升** * AI可生成**数百万至数亿**个小分子进行筛选，最终仅需合成**几十至几百个**分子进行生物测试，比传统方式更快、更经济[16] * 使用机器人进行实验，效率比人工操作提升**几十倍到上百倍**，缩短研发周期并降低成本[17] 其他重要内容 * 公司成立于2015年，早期专注晶型预测，在辉瑞盲测大赛获第一名，并与辉瑞签订**10年**战略合作协议[3] * 公司通过缩短药物发现周期至**2年**，以及找到更创新的分子，为客户提供高溢价服务[3] * 钙钛矿叠层电池的地面稳定性是当前瓶颈，但在太空环境下表现更佳，具备广阔的太空光伏应用潜力[8]