医药行业行业研究：从数据、算力、模型切入的3类龙头，看全球AI制药全景图

（以下内容从国金证券《医药行业行业研究：从数据、算力、模型切入的3类龙头，看全球AI制药全景图》研报附件原文摘录）
基本逻辑
时点：AI应用从构想到现实，多组学开发降本增效1000倍，首个AI重磅药破壳在即。（1）时间到：人类对AI的想法，始于1950年的图灵测试。随着2016年DeepMind的Alphago击败世界围棋冠军，到2024年Hassabis和Jumper因为Alphafold2蛋白质结构的成功预测获得诺贝尔化学奖，AI制药的时代就已经开启。（2）质变在即：根据专注于投资颠覆性技术的Ark Invest发布的《Big Idea2025》，生物医药领域正在发生着颠覆级的量变。多组学AI应用将带来医药领域的1000倍降本增效。创新药的超摩尔定律时代开启。（3）问题已解：AI模型，黑箱已破。任何科学研究，包括创新药研发在内，不论是体外还是人体临床试验的可复制、可验证性都是极为重要的。欧盟《人工智能法案》将使那些依赖黑箱模型、缺乏可解释性的AI药物发现系统出局。而龙头AI药企已经走出概念验证。英矽智能，TNIK、ENPP1、PHD同路径3次复现成功推进，AI研发过程都在Nature杂志上详细披露。
本质：算力云端接入、数据量质局限皆获破围、模型随时间增厚壁垒，创新研发回报率回升提速。（1）算力，是AI应用运行的前提。全球科技巨头，包括亚马逊、谷歌、微软、阿里等，有充足的云端算力可供药企选择。而英伟达，2025年8月22日推出NVIDIASpectrum-XGS以太网，这是一项跨规模技术，用于将分布式数据中心组合成统一的千兆级AI超级工厂。此举将再提升全球算力量级。（2）数据：从DL（深度学习）到FL（联邦学习），MNC（跨国巨头）强强联合，数据茧房被冲破。一方面，自从2016年谷歌推出了FL至今，该技术受到广泛关注。这种算法旨在建立更好的模型，并由多个方面驱动，包括在一组设备之间分散学习过程的好处（跨设备FL）、访问广泛分布的知识（跨孤岛FL）以及保护本地数据的隐私。另一方面，Apheris这类企业以及英国政府等，都在整合跨界协作以突破AI驱动药物发现的数据局限。根据英国政府官网2025年6月9日的新闻发布，英国“OpenBind”联盟当日宣布，将利用突破性实验技术，生成全球最大的药物与蛋白质（人体的组成部分）相互作用数据集合。（3）模型是制胜关键。生成式AI药企，从假设到实现，构建随时间增长的领先模型壁垒是要点。当算力与数据不构成太大掣肘，模型开发迭代进化的效率与训练经验积累的先机就至关重要。与大药企合作AI研发过程中的数据与模型构建正反馈飞轮，就将成就目前领先企业的护城河。
行业变局：科技巨头入局，产业链企业加速配置；十大制药巨头，AI布局，无一缺席。（1）科技巨头：英伟达，推BioNeMo、广投AI药企。谷歌，并购DeepMind拆分Isophormic Labs，后者在7月公开表示，临床试验已经“非常接近”了。科技巨头纷纷投入AI制药。（2）产业链：泓博医药推DiOrion平台，深度智耀赋能IND(新药临床申请)合规提交，英矽智能从猜想、分子、临床到发布全贯通。（3）制药巨头：默沙东、辉瑞、礼来、BMS等头部药企，数百亿美元布局AI制药相关公司。从医药魔方统计的全球AIDD（AI药物研发）相关交易首付额和总额Top20的项目来看，重大交易集中发生在近5年内，总额超过500亿美元。
投资策略
综上，我们认为，（1）AI新药破局在即，首选管线丰富、兑现力强者。随着AI制药行业奇点来临，首个重要时点，必然是人类首个AI驱动研发的药物的获批上市；换言之，不论模型还是数据更优，首个验证的重磅药才将是焦点。因此，我们建议关注英矽智能、晶泰控股等已经有自研管线或合作项目进入临床阶段的赛道龙头。（2）制药与跨界企业入局者众，优选壁垒随时间增厚者。因为AI制药本身是科技跨界的崭新赛道，未来的首个破局者，即可能是AI药企，也可能是传统仿创龙头在AI领域前瞻深耕者，还可能是非药领域的新进科技公司。因此，我们建议关注石药集团、复星医药等在AI领域长期前瞻布局的公司收获相关成果的高弹性可能。
风险提示
国际化相关的汇兑风险、国内外政策波动风险、投融资周期波动风险以及并购整合不达预期等风险。