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📌 AI 制药的火, 烧到了“产业中游”
🔍 从设计到验证: 工作流尚未闭环
金斯瑞在 2026 年中期业绩会上指出关键矛盾:AI 模型可在数小时内生成数千候选分子, 但传统实验流程并非为此规模和速度设计 。过去需数周完成的验证往往经过多个割裂步骤, 数据难以标准化回流。模型速度越来越快, 实验速度却没有同步提升, 导致算法无法快速迭代。AI 制药的瓶颈, 正从“能不能设计好想法”转向“如何快速实现数据回流”。
💡 中游玩家集体爆发
- 金斯瑞生物:2026 年上半年 AIDD 相关收入接近 4000 万美元, 预计下半年及之后 AI 驱动蛋白订单保持三位数增长。公司每天可交付蛋白 4000 条, 部分表达路径从序列接收到数据测试仅需 4 - 7 天。已为逾百家药企提供服务, 正从“蛋白供应商”转型为“AI 制药数据基础设施提供商”。
- 百普赛斯: 构建“AI 预测—实验验证”双轮驱动模式, 拥有超 5000 种经活性验证的重组靶点蛋白, 覆盖 KLK2、TL1A 等困难靶点。2026 年上半年营收 5.00 亿元, 同比增长 28.97%。
- 近岸蛋白: 核心布局 AI 协同抗体发现平台, 累计投入近 1500 万元, 已完成 32 个靶点候选分子开发, 目标不少于 50 个。同时建立 AI 辅助定域突变的酶改造平台。
- 义翘神州:2026 年 5 月上线 XPressMAX 无细胞蛋白合成试剂盒,3 小时即可获得高活性目的蛋白,3- 4 周可完成 2000 多个 scFv 和 VHH 分子的湿实验验证。上半年 CRO 业务收入 1.25 亿元, 同比增长 26%。
📊 湿实验: 不可替代的桥梁
东吴证券研报指出,AI 制药正进入战略入局阶段 , 干湿闭环是核心逻辑, 湿实验不可替代, 基因合成、蛋白表达与纯化、体外验证、模式动物等环节将因 AI 候选分子爆发而系统性受益。瑞士初创 Adaptyv Bio 为 Anthropic 的 Claude 完成 1320 条蛋白序列的湿实验验证, 过去一年收入增长近 10 倍, 刚完成 4000 万美元 A 轮融资。Anthropic 本身也已在旧金山湾区建成实体湿实验室。这些信号指向同一方向: 模型越聪明, 验证需求越爆炸。
🚀 中国为何是关键阵地
- 金斯瑞已建立每天交付 4000 条蛋白的产能,Gene-to-Protein 平台可将 AI 生成序列到模型可用数据交付周期压缩至最快约 4 天。
- 百普赛斯拥有超 5000 种经活性验证的重组靶点蛋白, 海外收入占比约 62.3%, 全球交付能力成型。
- 义翘神州建立了通过 ISO 9001、ISO 13485、GMP、CNAS 及 CMA 等多项权威认证的全流程质量管理体系。
更重要的是, 这些企业提供的不仅是“做实验”的服务 , 而是一套标准化、可追溯、数据就绪的验证能力。当 AI 模型需要高质量结构化数据来迭代时, 实验数据的标准化程度和反馈速度比实验本身更关键。中国在 AI 制药产业链中的角色, 不是“跟随者”, 而是“基础设施提供者”。无论最终哪家 AI 模型或平台胜出, 上游验证基础设施都将持续受益。
🧭 总结
围绕“AI 制药的火, 烧到了“产业中游””，这一部分可从背景、现状与影响三个角度理解其关键信息。结合已公开内容来看，核心结论是趋势已较为明确，但细节仍需结合后续进展持续观察。
