招商医药AI制药深度报告解读会纪要

发布时间：2026-08-20 一、AI总结内容 一、核心要点 1. 招商证券医药团队发布AI制药深度报告，认为当下是布局AI制药及医药行情的重要时点，AI制药与MIA肿瘤癌症疫苗形成共振，医药板块或迎上行行情2. AI制药具备缩短药物研发周期、提高成功率、降低成本的理论优势，实际中已有AI赋能药物进入或完成三期临床，预计3-5年将逐步实现商业化3. 跨国药企（MNC）、AI科技巨头、初创Biotech纷纷加大AI制药领域投入，形成合作或布局，如谷歌、OpenAI等与诺华、礼来等MNC合作4. AI制药受益公司分为多类，包括AI大模型公司、AI Biotech、垂类技术公司、上游蛋白合成类标的（产子股）等，上游标的如金斯瑞生物科技、Twist等因AI制药需求增长，订单或实现翻倍增长 二、风险与关注 1. AI赋能药物的实际疗效及AI在药物研发中的具体贡献占比待验证，通用型AI制药平台尚未突破2. AI制药及相关标的的商业化进度、技术落地情况存在不确定性三、投资线索 1. AI制药核心标的：英矽智能（药物推进至三期临床）、晶泰控股（AI平台对外合作授权）、基泰科技（AI纳米药物递送）等2. 上游产子股：金斯瑞生物科技、Twist等，其AI相关订单指引向好 二、音频原文（转写） 大家好，欢迎参加招商医药AI制药深度报告解读会。目前所有参会者均处于静音状态。下面开始播报声明。本次电话会议仅面向招商证券的专业投资机构客户或受邀客户。 会议嘉宾发言内容仅代表其个人观点，所有信息或观点不构成投资建议，未经招商证券事先书面许可。任何机构或个人严禁录音、制作纪要、转发、转载。传播、复制、编辑、修改等涉嫌违反上述情形的，我们将保留一切法律权利。感谢您的理解和支持，谢谢。 哎喂，哎，各位投资者晚上好，我是呃招商医药的首席长官凯，然后我们团队许飞飞和交易反应在线上，就是呃今天是一个非常特殊的日展，刚好我们也是呃从昨天呢发布了整个A I资料的一个大的报告啊，因为请不要管。您拨打的电话。哎，抱歉。我这边。 那个。呃，医药也是今天其实迎来了一个就是A I制药和呃M I A肿瘤啊这个癌症疫苗的一个共振啊。其实我们还是想 呃，前面A I就要出发。为什么我们呃，现在这个时间啊，我们要看 AI制药或者是啊，由此去引发整个我觉得医药最近。 其实底部起来之后啊，进一步上扬的一个药行情。而且为什么我们还是继续看好后续的药一个？故事啊，就是 因为我们认为啊，就是有一个。呃，A I G O就是目前 uh 是全球科技的巨头啊，从大模型竞争到AI应用的一个集体的选择。 我们可以看到。呃，一会一凡也会讲到我们像 OSTRAPIC啊，O呃，OPEN A I啊等等。啊，诸诸多的这个大的公司啊，都是 啊，应用端啊，从模型的竞争到应用端里面集体选择了一个。啊，A I也不聊啊，因为从A I的模型加算力 在当时实验的话，我们认为有巨大的一个空间。 和和这个呃转化率啊，就是而且我们也看到具体我们的一些公司啊，我们研究的一些个股啊，公司已经有开始订单落地和相关转化啊，这个是一个非常呃这个令人振奋的一个信号啊。这这是一个呃大的一个逻辑。第二个的话，从AI制药我们本身的一个研究出发，可以看到呃通过我们的研呃我们自己的研究收益啊，就是AI制药临床的管线推进非常迅速，而进展最快的七款重点的资产，我们已看到均已进入或完成三期临床。 预期未来在呃三年到五年左右会逐步的兑现商业的价值啊，商业化的一个季度也即将在季。而第三个也是我们最关注的医药行情里面，其实医药呃近期从 CTO 啊这个业绩的集体超额预期呃到上游啊和创新药的一个扩散。呃，我们其实认为啊，从科技的基金到医药内部的一个资金轮动啊，医药的呃包括医药内部 CTO上游景气业绩从业绩到景气度都景气度都在呃往。往外给扣扣上。 而我们目前看到啊，很多的基金 属性啊，包括全行业基金、科技基金以及外资。都在医药里面有一个一。还是处于一个低配到标配的区间啊，有一个非常好的一个。啊，这个上下位的空间啊，所以AI就要包括 上游我们提到的一些标点，我们认为是很好的能够容纳这个资金。 啊，后续有一个持续的催化啊，所以也是因此啊，我们其实最近包括今天晚上推出的A I。重要的行业专题，以及明天早上M I A的一个。癌症的一个。疫苗啊，这样的话是我们认为啊，这里面也有很多的一个创意方。 啊，所以呃，我们也是呃，提。专门啊，就是制作这个专辑也是。请各位啊投资者来说啊，关注我们相关的研究和推荐啊。那我大概啊去开场，我们先讲到这。 啊，下面有请我们团队啊，就是创新药的负责人。啊，给我们具体讲一下AI效的一个我们行业的一个报告啊。那个上面有写闭环。哦，好的。 呃，对。投资人大家晚上好，我是招商医药的焦玉鹏。呃，然后我们是新发了这个。呃，AI制药的一个深度报告啊，那我先就整个报告的内容以及相关的提示，呃，投资机会可能。 啊，先做一些讲解。啊，然后做一些这个投资机会的分享。啊，第一个问题就是我们为什么在当下这个时点。啊，需要关注AI制药。 刚刚其实梁老师也说了，就是 呃，AI制药我们认为 啊，之前。啊，从整个产业里面。可能存在一个就是。呃，相对来说。 呃，这个。呃，大家都说，呃，自己有AI制药，但是实际上这个AI究竟在 啊，整个治疗的过程中。呃， 扮演的什么角色其实是不太明晰的，而且我们看不到。啊，明确的临床证据，因为制药嘛，其实最终还是要回归到临床上。 啊，但是。当前这个时间点。呃，其实我们是已经看到了，就是AI制药。已经有这个药物进入到了三期临床。 啊，这样的一个阶段。啊，这是第一个呃非常明确的信号。第二个就是我看到了。啊，过去啊，就是去做这个AI制药，或者说。 啊，这个专注于AI制药的公司。更多的还是。啊，这个啊biotech AI制药的biotech企业。啊，他们确实 呃，技术可能会非常有特色。 啊，但是。啊，这个如果只依赖一种。呃，A I的这个bank公司其实投入相对来说还是比较有限的，但是我们看到 啊，就是到现在为止。呃，AI巨头和这个MNC，就是跨国药企，他们在相关领域的投入。 啊，实际上是越来越多的这里面。啊，就包括了这个大语言模型的明星公司。啊，这个按招聘和open AI和 呃，谷歌。啊，所以我们认为。 在这个整个商业化。呃，这个呃，数据验证商业化兑现的前期同呃。同时也看到。啊，这个。 呃，大语言模型公司。啊，在这方面加大投入。啊，那么在这样的一个大趋势下，实际上我们认为 啊，整个L G L一定是。呃，这个非常值得关注的。 啊，里面。啊，这个可能哪天。啊，就会有非常。哦，重大的这样的一个。 啊，突破。啊，那我们 啊，来讲这个还是要啊，肯定。是S L，它能够体现出这个。呃，传统制药体现不到的一些优势。 那我们看到 呃，A I它在什么方面？呃，可能有些突破呢。啊，就是我们看。看到这个。 呃，传统制药领域里面，其实大家经常讲的这个十亿美金。呃，十年时间做一个创新药。啊，那么我们希望还是要。啊，能够。 啊，缩短这样的时间，能够提高效率。啊，这个减少药物的一个研发周期，并且增强。啊，这个。呃，整个要研发的一个成功率，降低成本。 啊，所以我们 呃，就从原理上分析，其实AI可能在 呃，分析这个复杂的这个生物体系。啊，包括去识别。呃，这个生物疾病的标志物和潜在药靶点，包括去模拟。啊，这个药物和发电厂。 相互作用。啊，包括甚至预测药物的安全性和有效性。啊，这样的等等方面，其实可能。啊，都具有一定的优势。 啊，那么在临床实验中其实也可以。以通过。呃，AI的帮助来管理临床实验过程。呃，可能。 让这个实验更加高效。啊，同时可能优化这个临床实验设计。啊，以达到更好的。啊，这个实验的一个结果。 啊，这是理论上的一个优势。那么实际上我们看到。啊，叫。模型公司，比如说像按招聘的。 啊，他和诺华和BMS。啊，全面合作。啊，并且我们看到就在今年的六月份。啊，阿胶培可它是推出了。 这个apple science的智能体cloud science的。啊，其实是。呃，有这个蛋白质折叠模拟的这样的一个功能。啊，并且他会把它开放给。 啊，这个科学家进行使用。那么同样的话，其实我们看到啊，像谷歌它也是对外广泛的跟MNC合作。啊，合作方包括李来诺华。呃，磨砂棕。 呃，open I的话其实也有跟李来范诺菲和诺克诺德进行合作。站在M N C的这样的一个角度，即使你来。啊，在这个呃 嗯，AI制药呃方面其实是相当open的。啊，就包括和我们的这个。 国家的应急智能其实也有。啊，一定的一个合作。啊，这些。这个 呃，air force science，或者说AI制药。 啊，为什么会成为这个？在应用中。非常统一方向，我们已经看到或者我们知道啊，这个大家都在讨论说啊，在寻找这个coding，就是编程之外的。呃，另外一个方向其实对整个AI的商业闭环其实是至关重要的。 那么这些大语言公司、大语言模型公司，他们。加大在。AI制药方面的投入，我觉得也是很有道理的。那首先为什么这个？ 呃，coding。呃，能够呃最快的跑出来呢，我觉得其实有很重要的一点，第一个就是。啊，他其实有。足够积累的这样的一个。 啊，相对来说还比较干净的数据。啊，比如说像这个 呃，海外的一些编程网站。啊，第二个就是他其实。呃。 就是整个模型验证的过程其实是非常快的。啊，就是一个程序跑通了，那就是跑通了。没有跑通，那他就会去抵bug。啊，那么同样的这个道理，其实在制药这方面，我觉得 啊，也是有类似的地方的。 第一个就是药企，其实它积累了很多。呃，很有价值的一个数据。第二个就是。啊，对于一个药来说。 我们最终验证能不能成药，可能要去做临床。啊，但是。对于一个潜在的候选分子来说。呃，我们可以通过测它的这个亲和力啊，结合常数啊。 啊，就可以很快的去表征，然后拿到一个反馈的结果。这样就可以不断的去。呃，优化和迭代。呃，我们的这个AI制药的模型就是我们认为 啊，在这个算力。 包括算法的一个知识价值。其实呃 AI制药呃在这个呃比如说候选药物分子的这样的一个开发上，实际上是有可能呃很快的能够看到一些进展的。啊，所以呃我们认为这个无论是大语言模型公司，还是呃 MNC 还是一些初创企业。其实在这个 AI制药方面的一个投入啊其实是非常有道理的。 那我们同样整理出来这个呃就是由 AI制药公司它做的这个具体的零售环境。因为我们最终还是要呃回到这个呃这个这个制药啊这样的一个呃角度里来。那么我们看到啊，大多数这个呃这个制药公司其实可以分为delay。第一个就是呃这个直接去做大语言，呃直接去做这个AI大模型的一个呃一个公司。 第二个就是呃我们看到比如说类似于像百足生科或者金泰科技啊这样的一些AI的biotech的公司。第三个就是。会有一些啊垂类的公司，比如说像啊基泰科技，他们会用AI来优化自己的啊。的一个递送系统。 那么目前我根据我们的这个呃整理，其实我们看到呃这个小分子的肿瘤药物可能是呃目前来说这个AI制药推广呃最快的一个方面。呃，那么我们同样也可以看到呃这个已经有几款呃AI赋能的药物进入或者完成了呃三期临床实验。呃，那么重点的这个呃药物其实是有可能在三到五年之内实现商业化的。但是这里面就是AI。 具体呃负责了多少，或者说这个 AI 跑的这个呃药物它有没有一些呃这个通用性，我做出来一个之后，我能不能呃用这套这个 AI 平台很快的啊去跑出第二个药物分子，这里面其实是后续需要观察和这个新的这些呃 AI 调公司可能重点需要突破的地方。但是呃我们呃更期待就是看到一个0到1这样的一个过程。啊，这里面我就是我们整理出。来。 呃，这个最关键的几个药物，第一个就是我们看到。啊，像游戏智能它的。呃，这个。呃。 这个这个以I P F 呃，为适应症的这样的一个药。啊，已经推进到了相对比较后期的这个临床阶段。啊，同时我们看到 那个呃，薛定谔。oh 这个是就是设计的一个。 呃，TikTok的这样的一个。呃，分子的一个药就是也。呃，这个公布了三期临床的一个结果啊，并且预计 呃，可能会很快的。