行业趋势与核心观点 - AI制药已从概念迈向现实，2024年Hassabis与Jumper因AlphaFold2获诺贝尔化学奖标志行业开启，多组学AI应用将实现医药领域1000倍降本增效，首个AI重磅药临近获批 [1][4] - 行业核心三要素（算力、数据、模型）瓶颈逐步突破：算力云端化且持续升级，数据通过联邦学习及跨界合作突破孤岛限制，生成式AI模型成为竞争关键 [1][4] - AI开发药物I期试验成功率80%-90%，远超传统方法的40%，全球AI药企管线加速进入临床阶段 [1][4][64] 算力进展 - 云端算力供给充裕，亚马逊、谷歌、微软、阿里等科技巨头提供基础设施支持 [1][4] - 英伟达2025年推出Spectrum-XGS以太网技术，可连接分布式数据中心形成“AI超级工厂”，提升算力量级 [1][4][14] - 云计算驱动制药行业数字化转型，实现数据存储、分析及AI模型训练的高效扩展，成本降低达40% [39] 数据突破 - 联邦学习（FL）技术突破数据隐私与孤岛限制，实现跨设备及跨孤岛的知识共享 [4][43] - Apheris等企业及英国“OpenBind”联盟整合跨界数据，英国联盟计划5年生成50万个蛋白质-配体复合物结构数据，填补行业空白 [1][4][53] - 医疗数据量激增，英国生物数据库储存50万名患者信息，数据量是Meta LLaMA 3.1405B模型的27倍 [26][30] 模型与研发效率 - 生成式AI是关键竞争壁垒，英矽智能Pharma.AI平台（含Biology42、Chemistry42等模块）实现端到端研发，模型迭代时间从50天缩短至3天 [1][31] - 全球25家领先AI药企中，部分企业管线进入临床，英矽智能针对TNIK、ENPP1、PHD抑制剂3次复现成功且研发过程在Nature披露 [1][4][32] - AI模型可解释性受欧盟《人工智能法案》推动，依赖黑箱模型的系统可能退出市场 [4][31] 行业参与格局 - 科技巨头加速入局：英伟达推BioNeMo平台并投资13家AI药企，谷歌拆分Isomorphic Labs且临床试验临近 [1][5][15] - 产业链企业积极布局：泓博医药推DiOrion平台，深度智耀赋能IND合规提交，英矽智能10种候选化合物获批IND [1][5] - 默沙东、辉瑞等十大制药巨头投入数百亿美元，近5年全球AIDD相关交易总额超500亿美元，85%头部药企加大AI投资 [1][5][20] 投资策略与方向 - AI新药破局在即，关注管线丰富、兑现力强的企业如英矽智能、晶泰控股 [6] - 制药与跨界企业入局者众，优选壁垒随时间增厚者如石药集团、复星医药等长期布局AI的公司 [6]