申万宏源证券丨AI4s商业篇 创新药AI4S系列电话会

00:00:00 大家好，欢迎参加申万宏源证券AI4秒商业篇创新药AI 4S系列电话会。目前所有参会者均处于静音状态，下面开始播报声明。请参会人员务必注意，本次电话会议交流内容仅限参会人员内部参考，任何机构或个人不得以任何形式对电话会议任何内容进行泄露或外发，请勿以任何方式索要、泄露、散布、转发电话会议纪要。任何泄露电话会议纪要等信息的行为均为侵权行为，申万宏源研究保留追究泄露、转发者法律责任的权利。 00:00:44 呃，各位投资者大家晚上好，欢迎大家来参加由申万研究所主办的啊，创新药以及AI和science系列电话会啊。 00:00:52 今天是我们的第七期的内容，那今天呢，我们将由呃，申万研究所的TMT首席刘洋老师给大家带来AI的商业篇的啊， 00:01:02 一篇大报告的分享哈啊，那我其实是非常期待今天的内容的啊，因为我们看。以我们从这个医药行业分析的角度来看，目前其实AI大模型在整个这个医药产业的应用啊，还没有到完全铺开的这样的一个阶段哈。现在是还比较聚焦在比如说这个创新药的早研阶段啊，包括某一些诊疗上的一些检测呀，影像图像分析的这样的一些，就是部分的节点上是AI大模型用的比较多的。呃，但是还的确是没有看到所有的医药公司都铺开去买token，或者或者布局算力的这样的一个阶段还没到啊。 00:01:42 所以呢，我也我也是非常期待呃今天刘洋老师的分享内容，想看一看AI for science的这个商业片啊，去从里面去看一下，将来是不是在包括医药等其他的行业，这个AI大模型会有一个更广阔的一个应用的前景。 00:01:57 好，那我就不多说了。接下来就把时间啊交给刘洋老师来给大家带来今天的分享。刘洋老 师。 00:02:04 呃，好的，呃，大家能听到声音吗？喂，是。诶，能的能的能的好的好的，非常荣幸啊。那个因为静涵总还有我们呃海外医药的那个文远，还有我们化工啊，宋涛和我们实际上在AI for science呢，实际上会花了一些时间。呃，去年的时候呢，下半年呢，我自己这边因为有些业务也会相关，所以呢正好有一个机会啊，可能把这个偏科技AI呢，跟偏几个最需要体系结构的就是关于主要第一个主要是医药，第二呢化工呃有机就是无机吧，无机为主。然后呢第三呢半导体，再加上几个领域连起来。 00:02:39 呃然后呢这一篇呢商业篇呢，就是虽然有些技术会有点晦涩，呃但是呢它会偏重财务和产业链思维，呃，然后呢，下周呢，可能最后一期呢，技术上来讲呢会讲一下这几个月我自己的一些增量的研发，它可能会再偏一些呃技术上的一些一些东西。 00:02:58 呃，首先呢，这个报告呢，我们大概2月份春节的时候，然后密汇集了大概半年的时间吧，然后发掉。然后最近5个月呢也有一些变化，但是主要的内容呢，还是春节时候的。 00:03:10 为主呃我大概会分几个领域，就是先自上而下上去解释一下为什么它会比较重要。呃，其实呢就是使符合中美呃都比较领先的一批是中国政府，还有一批华尔街或者是硅谷最呃前瞻性的一些人吧，大概的大家的想法。 00:03:28 呃，第二呢，自下而上呢，再拆一下。产业链的不同的位置就是尤其是这个图做的时候呢，呃跟产业迭代一段时间，因为大家的立场和方案会有略有一些呃不同。就像前几期大家讲那个英西基泰和呃金泰就会有所体会，就是它可能每家企业的方案由于渗透率不同，所以它的方案是有点呃不是很统一的，就大家呢实际上是不同的赛道， 00:03:53 然后呢，再解释一下他的那个就是商业模式的问题。然后呢再这一些标的。然后呢我这个预测呃到了明年底27年底吧，然后呢大概会有10家左右公司会上市，A+H相当于相当于做的时候呢，基泰刚呃基泰还没上，然后呢因西刚开始，后续呢还会有一些公司在H和A 上去排，呃，所以呢它会有一些呢实用实用作用， 00:04:18 大概这么四部分。呃，首先自上而下讲一下，就是其实去年的10月份的时候呢，我们国家是推了apple science的，就是那个推了互联网+行动意见，大概在25年10月份今年3月份的。时候呢有一个正式版，呃，其实我现在自己呢还会参与每个星期申万那个未来产业周报的撰写，就是也是撰钱的主力吧。 00:04:39 其实呢，前不久看了一下两者的差异。首先呢，有些领域大家会比较有争议的。感觉商业模式不好了，在正式版里面是消减了，然后呢增加了几个呢，就是大家都比较清楚的几个，是后续要上五套标准上的。 00:04:53 呃，但是呢，关于那个AI for science就是AI医药方面的领域呢，实际上是给了更多的明细数据。就是正式版本和十五十月份大家做规划的时候的初始版本呢，减了一些稍微商业模式远的东西，加了几个相对于共识的呃，然后呢，它在整体整体上来讲呢，比较偏AI的明细的指标上给了一些更明细的变化。所以AI for science呢，约等于是呃是约等于是延续之前的重视程度，而且是排在第一位。 00:05:21 去年10月份呢，刚开始出来呢，我还比较紧张，是比较担心市场太快解读这个事情。但后来呢，大家想一想，就是科技选手呃，这3个月就算去学会光旗舰偏物理，然后半导体偏物理，然后算法偏数学已经够累了，他就去研究化学和生物一个偏这两个二级学科会比较辛苦，所以好就好在呢，最近的市场呢，其实科技是有调整的，但是。医药创新药呢是慢慢涨的，我看到大家热度在逐渐提升，就是它的学习曲线需要点时间的，所以呢，我觉得它的重视度是延续的。但是市场的研究呢，我觉得是2级是需要点时间的。 00:06:00 一级是比较热，就是一级呢。因为最近的时候呢，我待会儿也会写，就是那个小米的于总在上周的外上也开始有亮相，包括自己也有个团队，包括最近OpenAI呢是前几天有一个团队出来了，再包括2月份is ma就是那个谷歌的团队，就是产业是很热，政府很热。 00:06:18 但是呢，二级呢，我觉得因为学习比较辛苦，就大家学完数学物理再学化学生物实在是太挑战了，所以呢我觉得还是比较难扩的。呃，所以呢我觉得先解释一下它的重重视程度。呃，这张图呢，我是当时画的时候呢稍微仔细了一点，就是我比较确定的一点呢，是呃大家跟头部的这些一二级公司聊一聊。呃， 00:06:39 基本上第一行业是医药，没有什么争议，只是呢，医药水非常深，就是像前几期，包括我们大志总，包括那个杨总，包括我们内部的好几个，就是研究这个领域比较深的同事们，呃，都会比较了解它里面。比如说，你分啊多肽，然后分子蛋白递送，然后呢还有不同的致病的机理。所以呢，我觉得整体上来讲，我们知道医药是一个非常大的领域，就是用AI生成结构，然后呢只是大家的致命的基底是相当于呃我待会儿也会画一张图，就是大家的层级上来讲是有分歧的。然后呢，在化学这个领域呢， 00:07:14 我觉得争议比较少，就AI放material呃一般基本上都知道是无机比有机要简单，然后呢，关于那个就是属于。呃，简单小分子的就是相当于不是聚合类大分子的也相对简单。 00:07:28 然后呢，去参加去年11月份的时候那个AI智能材料的会上啊，其实呢，呃，化学我觉得现在因为它的付费习惯要比医药要低，就是不像医药，你通过一个BD或者是根据未来的订单可以很好的估值，化学呢，因为它的数据不像医药的积累多。 00:07:45 第二呢，付费习惯没那么好，所以呢AI和material呢很重要，但是市场呢相对来讲还没有那么强的反馈。呃，我觉得听下来的话呢，这是二级市场的观点，但是一级市场的观点不太一样。就是你一旦参加那种产业的会啊，呃，铜铁铝钙钛矿钛，像包括所有的那个所有的元素，包括它的聚合物都会有人去专门去做，类似于国家的涉密的，比如说985或者是某种重大工程的项目，所以呢这是一个比较大的反差。就是二级的呃公司比较少，然后呢数据上也不够全，但是一级和产业上来讲已经是相反的情况了。呃，第三呢，我们后面很快会上一个公司A。 00:08:25 A股的公司呢，它是做AI生成光刻的半导体的，就是所以我觉得第三大呢，你选一个类似 于半导体这种大行业做AI的工艺上的AI生成是合理的。再往下呢，就是行业呢，就已经是有点不是很好预测了。 00:08:39 我很清楚领导人很重视的是中医和一些就是地理上面的AI，就是相当于我们所有的疾控出现一个传染病，或者出现一个比较大的一个流行性的一个事情呢，是通过AI来跑，它的结构就是来做汇报或者做下一步疾控来做。就是他在中医和地理上呃还有一些地质上是这样的，呃，然后的话呢，再往下的时候呢，就是可以预测出我们整体上来讲包括像。呃，那个量子。天文地理还有一些其他学科呢也是需要呃所以呢这个领域呢，我觉得产业部门大家可以比如在上海找到两个徐汇的AI中心，就是分别是做这种呃边缘一些的AI和science的，基本上是地地质地理中医的。 00:09:23 但是呢相当来讲普遍广义呢，我觉得第一大行业呢应该是医药非常大的一个领域，第二呢是化学有机，如果合在一起，第三呢应该是半导体。呃，然后呢还有一些稍微来讲广的呃比较扩散的领域呢，我觉得应该是钢铁和化妆品和酒类。因为呃我做这个判断的主要原因呢，是因为那个就是这些公司的一级融资里面呢，产业资本投的比较多，就是相当于大家是希望用它来做一些新的化妆，或者是发酵物生物生物合成学和一些发酵物的一些智能调优。所以呢，我觉得基本上AI和science的广度上这么看应该没问题。 00:10:01 然后这张表呢，是把中美呃科研和和那个实验上来讲大家各自的情。 00:10:08 情况罗列一下，也是一级上大家会主要看的一个视角，呃，然后呢我还换一个视角的话呢，是呃自上而下，呃，这个实际上是比较重要，我自己如果你让我选AI和science肯定是唯一一个或者是少见的几个，AI是创造需求的，就是它呃做一些以前很耗东西的研发的，对人的侵蚀要比很多领域上要少。 00:10:32 这是这是一个第二呢，是我们所有的这个写在中美的一些竞争名单上的，就是大家想一想，就是除了呃TMP这三个领域，半导体AI和量子。然后呢包括能源呃医药呃还有呃主要就是这几个能源和医药吧，其实都可以用AI去加速，尤其是相当于半导体，就是今天 昨天晚上，今天梁文锋的那个论文到处转发4小时。大家知道其实他比较谦虚，晚差距也不是很大，包括Kimi的这个最近的热议，半导体呢其实也比很多人想的要乐观。 00:11:03 然后呢，量子呢其实是大家基本上一样的，我觉得有。差距的几个呢，就是除了刚才讲的那个量子半导体和呃就是AI都可以用AI来追搞研发。下面呢，一个是能源，一个是材料，一个是医药，其实都可以用AI来追。所以呢，我觉得比较明确一点啊。这个是符合领导人的想法的，属于我们所有还属于相对落后的东西都可以用AI去加速，用AI去加速研发。 00:11:30 所以呢，自上而下呢，我也讲一下这个事情，也是有时候呃做一些稍微长一些的预测。我一般一个是预测像西释那个赛道，就是光计算光光量子那个东西，还有一个就是AI forscience这个领域是也是有原因的，然后呢我后来呢用呃确实是用AI工具整了一下，就是写完这篇报告的时候这段时间的一些变化。 00:11:50 呃，首先呢，我们自上而下讲，它是一个就是领导人比较喜欢，中美智库都比较关注的一个领域。呃，第二呢是在于呢，是写在十五五的那个AI规划的目前的第一位，然后呢它的进展呢，你像像那个periodic labs就是OpenAI和open open mind,所以呢，如果我们粗暴地来看呢，70亿的美元的估值是500亿，那么这些公司也对标这么来估500亿也是可以的。 00:12:14 这是一个第二呢，Is morphic labs在春节时候其实非常热的，因为静韩总呢，其实组了一些我们类似的交流，然后呢，大家呢一定会谈。这个事情后来呢，很多相关公司呢也因为这个方法最近走得还算强势，呃所以呢就是eomorphic这种labs也是一个比较大的进展。另外呢，就是我们能看到的呃字节相当于他那个团队建了一个I material的团队，然后然