金泰控股在2026年中期业绩发布会上，分享了公司在AI科学发现领域的战略发展、业务进展和财务表现。公司强调AI技术在加速新药研发、新材料和消费健康领域的应用，并展示了在AI制药领域的领先地位和技术创新能力。
核心观点与关键数据：
- AI制药业务进展： 公司现领AI科学发现新时代，预计全球市场规模将超过1400亿美元。金泰控股凭借多年深耕，已在全球头部客户中实现规模化商业落地，具备先发优势和产业基础。
- AI驱动的智能科研基础设施： 通过构建贯穿数字与物理世界的智能科研设施，实现AI从辅助工具到科学自主发现的转变。核心技术架构包括智能中枢、业务模型、非物理智能与高量数据底座，形成双轮业务体系。
- AI技术在药物研发中的突破： 通过多个案例展示了AI在抗体药物、分子胶、口服环肽和小核酸药物研发中的突破性进展。公司还介绍了与全球头部客户的深度合作、自动化项目进展、AI逆合成系统的技术突破、X3科学智能平台的发布以及在生物学模拟方面的布局。
- 2026年上半年业绩： 集团营业收入同比增长73.8%，其中AI for Science智慧解决方案增长136.4%。尽管净亏损有所扩大，但研发投入同比增长66%，金泰控股准备充足支持未来研发与业务拓展。
- AI驱动的药物研发管线进展： 公司在小分子、大分子、多肽和小核酸四个方向的药物研发管线取得进展，强调AI在加速研发、优化分子特性方面的作用，以及在临床试验和利基市场布局上的突破。
- AI驱动药物研发平台加速管线布局与商业化进程： 平台已将AI深度嵌入制药场景，实现从模型到实线的环迭代，加速管线推进速度。预计2027年将有超过40个项目入段。平台与多家企业达成合作，涵盖关键阶段AI药物研发、平台共建及技术共享模式，展示了平台的复制性和商业化潜力。
- AI for Science智能服务与新材料领域布局： JW farmer项目成功交付后，集团在智能核心工作站和新材料领域的展开，强调physical AI加agent能力的跨行业复用潜力。2026年上半年，AI for Science智能服务商业化加速，VAST超大模虚拟拟化合物单激增长，突破了药物研发早期的化学空间探索痛点。
- AI驱动的科研平台与新材料、消费健康领域的创新突破： 通过自主研发的闭环系统，成功在药物研发领域实现商业落地，并正加速向新材料、消费健康等领域拓展。新材料方面，与光伏龙头企业合作，提升叠电池效率，同时布局高分子复合材料。消费健康领域，钙钛矿层防脱头皮精华产品市场表现优异。
- 2026年上半年财务表现及业务增长分析： 公司2026年上半年收入为2.94亿元，剔除大部分管后，收入增长额线74%，研发投入增速费66%。亏损净损2.25亿元，整后亏调净损1.06亿元。药物研发解决方案收入2亿元，AI智慧解决方案收入1.94亿元，同比增长136%。全球市场拓展，美国市场收入增长14%，其他海外地区增长108%。AI for Science解决方案收入占比提升至49%，未来商业化前景加速兑。
- 2020年上半年财务报告： 研发支出同比增长66%，达3.68亿元，旨在增强研发实力，铺营长期增长路。营业成本激增105%，主要因业务模式大。行政支和售支亦有增长，分别达规扩开销营营销开2.21亿元和0.48亿元。截至6月30日，公司金余现额886.7亿元，得益于可募集，后研发和市拓展提供实转债为续场坚保障。
- 医药公司转型与双轮驱动战略： 医药公司从研发服务向自由管线型的战略展，强调自由管线型的特性和深化提升。同时，指出线验证对AI技术在药物研发中的关键作用，以及构建高效药物研发平台与平台能力的双轮驱动策略。
- 金泰size定位与进展： 金泰size作为AI能力沉淀的平台，旨在标准化和模块化公司能力，提升研发效率和客户满意度，支持国内外大客户高要求。商业模式包括按源用收和目制研发服务。计划2026年9月邀客户试用，目标成为全球领先的AI公司。
- AI for Science领域业绩增长驱动因素分析： 外部因素包括行业对领先AI应用的迫切需求，内部因素归功于公司多年累的工具、算法及实平台能力。上半年，公司完成了多个国内外重要项目交付，智能自主积验项实平台在药物研发中广泛用，有效缩短研发周期，推动业绩显著增长。
- AI技术在制药与新材料领域的应用与市场展望： AI技术在制药和新材料领域取得了显著展，包括智能自主分子合成和高通量实平台的商业化用，将实周期大幅缩短。公司长期积累的AI平台能力和跨行业拓展能力，支撑了单增长和市场订场需求的化。展望未来，AI for制药解决方案业务将保持理想增长，下半年目交付将更加集中，同时新用场景的拓展也将推动业务发展。
- 公司核心竞争优势与未来迭代策略： 公司与Open AI等大模型公司的核心差异化优势在于硬件供、模化数据生及开调应链规产实战中演的技术体系上的先优势。公司计划通过持续模化机器人实室、利用源大模型及实战中进模型优化，保持在领域的独特优势。
- 研发投入与毛利率变动对盈利影响分析： 公司强调研发投入对公司长期竞争力的重要性，话讨论研发投入对毛利率的影响。毛利率波动主要受收入结构变化影响，特别是结AF for size智慧解决方案毛利率尚未定，但随着业务放量和客户复购提升，盈利改善将分阶段实。
- AI药物研发平台的协同效应与未来管线布局： 不同药物模需要针对性模型解决，但共享算法框架等底能力，形成应用态针对层协同效。未来将聚焦应来AI能的快速发环境及临床需求明确、市空间大且有机会形成差异化数据的方向，如赋开临场CNS领域领。
- 大分子药物AI设计与优化策略： 大分子药物在AI制药领域的优势与挑战，强调AI原生平台在抗体发和工程中的用，以及基于现有抗体制的优化与全新设计的并行发展策略。
- 科学发现自主决策技术发展预期与挑战： 公司乐观预计为3到6年内实资现L5泛域自主决策执行技术，但需克服高量科学数据不足、现质agent持学能力欠缺及数字与物理世界接构建等挑战。公司正续习连重点布局机器人实室、验AI模化及自我化模型发，旨在推动科学发自主决策技术步，期将规进开科学新航海时代。
- 公司下一步的战略升级： 公司下一步的战略升级是将过程能力进一步准化、平台化和放化。今年7月，发布了XY size科学智能平台和agent智能体矩阵XY3，这是全球首个整合的大言模型科学智能体与模化机语合平台。通过构建面向全球科研织的科学基设，降低高科研能力使用门，现数字验综组基础阶槛现假设、业、物理、数据反的完整环。
