AI制药企业相继进入资本市场

2026-10-16 01:31:42
来源:证券日报
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问财摘要

1、美国AI制药公司Iambic Therapeutics敲定美国IPO定价,发行价定于每股16美元,发行约938万股,募资1.5亿美元。国内AI制药企业剂泰科技和英矽智能也已相继进入资本市场。 2、AI制药行业发展迅速,全球AI制药市场2025年规模约24.9亿美元,2035年有望突破460亿美元。AI技术主要应用于靶点发现、分子设计与临床优化,药物发现环节可节省70%至90%的耗时。 3、AI制药产业链已经演化为以平台和技术中台为核心,上中下游深度协同的网状赋能体系,呈现出多种商业模式兼容并进的发展趋势。 4、不过目前尚未有完全由AI端到端设计的重磅药物上市,AI制药仍有很长的路要走。
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    当地时间10月14日,美国AI(人工智能(885728))制药公司iambic therapeutics(IAM)敲定美国IPO(首次公开募股)定价,发行价定于每股16美元,发行约938万股,募资1.5亿美元。今年2月,英伟达(NVDA)投资的generate biomedicines(GENB)成功登陆纳斯达克(NDAQ)。AI制药公司在资本市场的接连亮相,给本就火热的AI制药行业又添了一把火。

    国内AI制药企业也已相继进入资本市场,今年5月,聚焦AI纳米递送创新的剂泰科技(北京)股份有限公司在港交所挂牌上市;2025年12月,AI制药公司英矽智能(HK3696)成功登陆港交所。

    “AI能否真正改善临床成功率这一命题,如今要面临公开市场与临床数据的双重检验。行业发展已经从技术叙事时代,进入了以临床数据为核心评价标准的阶段,这也加速推动资本、算力、医药资源,向能够交付可验证研发结果的主体集中。”中国电子商务专家服务中心副主任郭涛在接受《证券日报》记者采访时表示。

    AI制药多点开花

    AI制药近年来发展迅速,据中信建投证券(HK6066)研报,全球AI制药市场2025年规模约24.9亿美元,2035年有望突破460亿美元,CAGR(年复合增长率)有望超过33%。中国市场增速与全球同步,有望成为最具确定性的增量市场之一。

    国内AI制药多点开花,产业合作与新药成果加速落地。

    9月28日,三生制药(HK1530)正式官宣,旗下子公司浙江三生蔓迪药业有限公司及万晟医药,与杭州德睿智药科技有限公司就其自主研发的AI设计口服小分子GLP-1(胰高血糖素样肽-1)受体激动剂MDR-001达成商业化合作,潜在总交易金额不超过17.5亿元。

    国内首款AI辅助创新药(886015)已获批。今年7月,由西湖大学、西湖实验室、西湖制药联合研发的创新药(886015)——盐酸伊司特韦片正式获得国家药品监督管理局附条件批准上市。这是国内首款凭借AI辅助研发而获批上市的原创药,用于治疗成人轻、中型新冠病毒感染。

    “AI技术主要应用于靶点发现、分子设计与临床优化,AI重构了研发前端效率,药物发现环节可节省70%至90%的耗时。”巨丰投顾高级投资顾问丁臻宇对《证券日报》记者表示。

    伴随产业成果不断涌现,行业竞争逻辑也在发生切换。丁臻宇表示,我国在工程化落地、干湿闭环效率与商务拓展“出海”方面快速追赶海外企业,行业竞争重心从“比算法”转向“看临床”。

    价值链条逐渐完善

    资本市场之外,AI对制药流程本身的改造,正在悄然改变产业的变现逻辑。

    “AI正加速渗透药物研发流程,并从早期分子设计逐步延伸到实验室验证环节。”前红杉资本中国基金投资人翟璐在接受《证券日报》记者采访时表示。

    郭涛进一步表示,头部AI药企不再只做算法输出,开始主动布局自动化实验基建,补齐湿实验闭环能力。传统药企也从采购单点工具,转向投资或共建AI研发中台。赛道变现点向后端产业基建延伸,形成更加完整的价值链条。

    AI在制药领域的加速渗透,正在加速其商业化变革。中信建投证券(HK6066)研报显示,AI带来制药底层逻辑变革,并加速了其商业化突破。传统制药面临高投入、长周期(883436)、低成功率的困境,AI技术已全面渗透至靶点识别、虚拟筛选等制药环节,有效破解了传统高通(QCOM)量物理盲筛的通量极限,大幅提升了制药效率与成功率。当前,AI制药产业链已经演化为以平台和技术中台为核心,上中下游深度协同的网状赋能体系,并呈现出多种商业模式兼容并进的发展趋势。

    据郭涛介绍,AI制药的传统商业化路径主要分为三类:面向药企的平台订阅与项目服务、管线对外授权、全流程自研新药上市。三者的风险与潜在收益整体依次抬升,当前“管线授权+里程碑分成”是行业最普遍的变现路径。

    不过值得注意的是,目前尚未有完全由AI端到端设计的重磅药物上市,AI制药仍有很长的路要走。“不同药企、CRO(合同研究组织)实验范式不同,数据难以打通;失败研发数据大多未公开,导致AI模型容易产生‘虚高预测’,很多在计算机中表现完美的分子,在实验室中无法合成或者成药性很差。”香港中文大学(深圳)高等金融研究院客座教授郑磊在接受《证券日报》记者采访时表示。

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