济泰科技07666HK2026中期业绩会：AI赋能生物药进展与前景

一、AI总结内容 一、核心要点 1. 济泰科技2026上半年营收1.543亿元，同比增133%，经调整净亏5111万元同比收窄56.4%，研发投入1.7亿元增48.1%，现金储备40.25亿元，研发人员占比70%，商业化开始兑现，经营杠杆显现。 2. 公司从药物递送转向设计药物，构建生物AI平台Nano Forge，打通AI蛋白、mRN A、递送等全链条，推进管线多层次布局，MTS128获最高16亿美元里程碑的全球授权，平台获恒瑞本地化部署等合作，形成双轮驱动增长飞轮。 二、平台与管线进展 1. Nano Forge整合专有数据、AI模型、高通量实验等，LNP实现精准递送，mRNA设计达到六倍酶活提升，AI蛋白具备全药性预测等能力，制剂平台解决行业痛点。 2. 管线覆盖中枢神经、代谢、肿瘤、免疫等领域，MKS004推进NDA准备，MTH201进入临床二期C部分，MTS105/109/107等推进至临床阶段，十五条以上管线处于发现阶段，MTS109可实现免疫重置，安全性优于竞品且皮下给药，MTS107为mRNA肿瘤疫苗，平台验证管线全链条转化能力。 三、商业化与合作 1. 全球合作总额超60亿元，恒瑞本地化部署验证平台产业价值，MTS128为临床前最大交易之一，形成平台落地、联合开发、全球授权三级商业化阶梯，具备卖水人属性，双轮收入模式快速增长，三年或达各占50%的结构。 四、核心技术壁垒与展望 1. 壁垒为数据、实验、模型闭环的整体，而非单一模块，通用AI公司难短时间复制；生物AI终局是编程生命，关键里程碑包括细胞级精准递送、AI设计资产临床成功等。 二、音频原文（转写） 大家好，大家好，欢迎参加济泰科技2026年中期业绩发布会。目前所有参会者均处于静音状态。下面开始播报声明。本次会议仅服务邀请参会的广大投资者，会议PPT、音频及文字记录等内容仅供参会者内部使用，不得公开发布。 济泰科技为授权任何媒体转发本次会议相关内容，未经允许。和授权的转载转发均属侵权。济泰科技将保留追究其法律责任的权利。济泰科技不承担因转载转发而产生的任何损失和责任。 市场有风险，投资需谨慎。提醒广大投资者谨慎做出投资决策。在会议开始前，我们提示各位投资者，在主讲嘉宾发言结束后，将留有提问时间。接下来请允许我介绍出席本次会议的公司管理层，济泰科技董事。 长及首席首席执行官 赖才达先生 董事会秘书彭俊先生。AI负责人及资本市场团队 下面有请公司领导发言。好，各位投资人、各位分析师、各位合作伙伴，大家好。首先，非常感谢大家参加基泰科技上市之后的首次的中期业绩发布会。 那今天呢其实是我们上市后第一次系统性的向资本市场啊。来汇报我们半年经营的一个情况。我们交出的，我觉得不只是一份非常亮眼的中期成绩单。更是公司发展阶段发生变化的一组重要的证据。 过去呢，市场其实更多还是以药物递送啊来认识我们济泰。也很多人呢，把我们称之为制药界的spacex。但当我们现在的A I M R N A蛋白递送制剂，还有更多的真实实验的这些数据呢，它被串联连接在一起的时候。我们解决的问题已经改变了，我们从把药物递送到哪里？ 更进一步的走向了进入细胞以后，让细胞去执行什么功能。所以换句话说呢，我们正在从药物递送走向设计药物。从理解生命走向编程生命。那么今天呢，我会用三类证据呢来说明这一类的一个变化。 第一个是我们财务的业绩。去证明商业化开始兑现。第二是我们临床以及研发里程碑证明我们平台。可以可持续的产生高价值的。 药物资产。第三呢，是我们全球对外合作的BD。证明了这些能力是可以被产业规模化的采用。就像今天结束的时候呢，大家所记住的不是某一个单独的亮眼数字。 而是一个正在发生的根本的biological AI的一个变化。吉泰已经不再只是一个被技术所定义的公司，我们正在成为一家能够把技术持续的转化为药物合作收入的一个平台型的企业。那么财务数字背后呢，究竟发生了什么？我想先把镜头拉远。 就过去几年呢，我们看到AI for science，尤其在life science中呢。他的角色经历了三个重大的变化。那么第一个是air for science，我觉得正在一个基础设施化的一个过程。就说AI它不再只是提高某一个环节的效率的工具。 而是变成体系本身的一部分。那成为连接，不管是模型、数据实验的一个研发系统。大家想象模型产生设计实验，去验证设计。而实验产生新的data。 再重回到不同的模型，这样一轮一轮的迭代之后。就成为真正emphasize的一个基础的设施。第二个也是最重要的，就是biological AI的出现。我们看到生命科学和很多纯数字领域非常的不一样的点。 最终呢，就是他永远是要落实在一个真实的生物系统之中。把logical AI让生命的系统逐渐变得可计算。可设计 我们研发对象呢，也从单一一个分子molecule的扩展。到材料递送细胞行为跟体内的不同的功能。 第三就是scaling law，就是生命科学正在形成自己的biological scalinglaw，这个后面会展开讲一下。就针对专有的数据，高通量的实验。以及精准的递送，持续的积累。使可预测、可设计跟验证的能力不断的被扩展。 所以因此呢，我们今天对nano forge我们核心平台的定义。是biological AI生命科 学技术的平台，它整合了专有的实验数据。AI的基础模型科研智能体。多尺度跨模态的模拟高通量的实验。 透过A L N P。因为呢，我们M R N A的平台air protein和a等。打通了有效载荷的P L O的设计。精准递送跟真实的验证。 因此，animal forge可以通过持续的学习真实的生物学的规律。达到biological scale work，从而持续的去申请新的药物资产。同时大量的被外部的制药工业反复的调用。所以简单说呢，过去我们更多解决的是药物怎么送进去，我们刚刚今天也说到，我们会进一步的去。 想到我们怎么解决，进入细胞之后，让细胞做什么？这就是我们讲从读懂生命。走上设计生命跟编程生命。但战略最终呢，还是要接受财务结果的一个检验。 所以任何宏大的事实都必须有财务的结果进行承接。2026年上半年。我们非常亮眼的成绩，公司的营业收入达到了一点五四三亿元，同比增长了 一百三十三倍 仅半年的收入就已经超过我们去年前年的。百分之四十七就达到一个非常重要的业务爆发的一个阶段。 而且经调整的净亏损。是五千一百一十一万元，同比收窄了百分之五十六点四。那这边值得一提的就是我们的研发投入其实是增加的。到一点七亿元，同比增加了百分之四十八点一。 峰会讲这是非常好的，就是。更多的研发，但是更收窄的。净亏损。资金的储备达到了四十点二五亿元。 那我们资产的负债率呢，也从2025年年底的百分之十九下降到百分之九，非常稳健的一个资产负债结构。公司总共一百五十名员工。其中研发人员。占掉了百分之七十。 所以，如果你从研发的投入跟经可调整的净亏损来看。我们持续性的在增加，是对技术、对平台、对管线的投入。但同时，因为我们商业化的合作跟资产价值开始转化成为可持续性的收入，因此我们的经营的效率整个LIFE是得到了非常好的提升。同时，比某一个季度或某一个半年的收入的增速更重要的是，我们已经搭建了可持续产生合作、持续产生高价值资产。 持续产生价值兑现的这样的一个能力。所以当你把这些重要的数字放在一起的时候，说明三件事情。第一，AF science的这样的一个商业化。他不再只是在一个早期验证的阶段，已经开始成为实质的收入。 第二呢，是我们收入的快速增长。我们整个业务的增长不是靠削减研发所换来的。实际上研发继续加码，但是亏损却明显的收窄。经营的杠杆已经开始出现了。 第三是我们充足的现金跟稳健的这样的一个资产负债的结构，实际上是为我们的管线平台跟全球的B D业务。提供了非常长期的一个选择权。那如果说财务的数字 告诉我们的是一个结果。那么平台跟管线告诉我们的，其实是增长是为什么能够发生的。 那其中我觉得最亮眼的事件呢，就是我们在MTS128完成全球的独家授权。两千万美金的一个首付。最高十六亿美元的开发注册以及商业化里程碑，并且还有额外的。分级的这个roiyi销售的提成 那我想讲， 这不是单一的孤立的交易，它实际上验证的。 是Nano Force驱动的AI蛋白和抗体设计体系。它能够持续性。可持续的去产生全球可交易的资产。在平台层面呢，我们AI和NP。 不断的去拓展精准递送的技术边界。I don't know. VMR的体系开始工程化的去写出更高效的表达的代码。P R PROTEIN更进入到了抗体生成、亲和力成熟。和全药性预测的能力 而艾特则把AI带入了知识开发之中。 那并在这些开发领域呢，也不断的向大药企进行一个输出。在管线方面，我们M K S零零四进入了N DA准备的阶段。M T H二零一完成了临床一期的B部分，现在进入七C部分的时候，这是我们代谢减肥的这个产品。同时，我们在肿瘤在免疫方向MTS105109都推进到了临床IAT的阶段。 而我们 discovery 阶段的管线更 scalable 的去超过了十五条。所以如果今天呢，我觉得给吉他一个更清晰甚至更有雄性的定位。我会说呢，我们正在 建设一家AI加MADENA型的这样的一个公司。他描述的其实更多是一种能力的组合，就透过AI去设计药物。 用 MRNA 去承载代码。用LMP把代码精准的去完成送达。再让细胞完成治疗的功能。就我们既拥有下一代MRNA药物所需要的。 操作系统。但也同时在生产自己重要的高价值的药物管线。而在我们商业化的方面呢？open C G T潜在的交易的这个总额达到了六十亿元。 我们H。与恒瑞的达成本地化的部署。平台产生更多的资产。资产验证平台 合作带来收入以及数据。 在推动平台的迭代。这是我们提到的双轮驱动的。这个DOUBLE ENGINE这样的一个能力，一个核心，也是我们技泰真正长期价值的一个来源。就是我们今天主要的信心来源，不只是我们拥有了更宏大的一个叙事。 不只是biological AI，而是因为平台管线和B E的商业化已经开始在同一个系统之中达到了互相证明的这样的一个效果。那么接下来呢，我可能讲一下把local A I的一些进程，那这些进展。其指向的方向就是biological AI for programmable medicine。就从递送生命，我们怎么到编程生命这样的一个过程。 就当AI protein负责设计治疗的功能。把功能写成可以表达的代码。而A L N P把这些代码送到正确的器官，正确的细胞，那么细胞呢就能短暂的成为可控的药物工厂。我们开始同时设计做什么？ 怎么写？然后他要送到哪边去，表达多久？这是我们讲到的program drop，也就是说从递送 走到了边城。像别人软件一样的去写不同的药物，这就是技术真正的一个含义。 所以基态的升级，它它不只是在最强的低重系统上面去构建的。从药物递送走向可编程药物，从理解生命我们 走向了编程生命。你接下来我把biological AI，我觉得概刮为三个核心的支柱。那么第一个呢，是我们。 learns learns biology 就我们怎么学习生命的这个规律？让模型去学习分子。材料细胞和器官之间的这样一个真实因果的一个关系。第二呢，就是build medicine怎么打造不同的药物资产。 生成药物就透过我们模型的价值呢，不能只是停留在我觉得这种预测精准度的一个指标的提升。必须要能够形成P C C，就临床前的资产。I N G临床的P O C N D A已经license out。第三就是scale with farmer，就是要起规模化的来调用我们A R for science的一个基础的设施。 那真正的平台不能只是服务于自己。他必须能够进到头部的药企，包括在跟C D M的体制中。然后重复的被调动起来。那么这三根支柱呢，也构成了我们今天发布会后续的核心逻辑，就是先讲平台如何来学习，再讲它如何生成药物，最后讲它