英矽智能 20260830 导读

英矽智能2026年8月30日研报总结

一、公司业绩与BD合作亮眼

• 2026年上半年收入达1.06亿美元，同比增长287%，毛利率超90%，净利润扭亏为盈3554万美元。
• BD合作显著增长，累计签约总额110亿美元，新增礼来、诗薇娅、SKBP等大客户。
• 管线持续推进，AI平台合作拓展，与腾讯健康等建立合作。

二、AI驱动药物研发创新与战略展望

• 自上市以来已宣布9个PCC提名，预计每月超一个，共计33个PCC提名。
• 推进临床三期、二期及八个一期项目，展现AI平台持续创新。
• 推出pandacloud等工具加速生物学机制洞察与靶点发现。
• 战略上致力于丰富高度创新研发管线，已有六个同类首创靶点，27个同类最佳。

三、AI制药超级智能助力万亿市值公司愿景

• 构建制药超级智能（TSI）加速创新药物发现，专注延长寿命疗法、肌肉骨骼消耗治疗等领域。
• 从靶点发现到临床实验优化全流程智能化，科技巨头认可AI在生命科学的应用价值。
• 旨在实现万亿市值公司的宏伟目标。

四、AI制药平台转型与超级智能构建

• 2026至2027年计划向新型AI制药平台转型，聚焦建立生命科学领域模型评价基准。
• 优化现有平台，开发专有模型，与科技公司合作授权模型，目标通过AI解决衰老问题。
• 策略包括建立高质量数据基准测试，评估大模型在生命科学领域的表现。
• 与制药、生物技术及AI企业合作，优化AI平台，推动长寿药物研发。

五、AI模型训练与评估：构建科学MCP与专家模型的未来商业模式

• 正在建设中的MCP可对接多种工具调动内部模型实现工作流。
• 通过建立基准测试优化模型能力，实现与合作伙伴共同开发专家模型。
• 规划了基于模型训练基准测试费及对外授权的商业模式。

六、英矽智能创新药物管线进展

• 介绍33个药物管线，包括治疗特发性肺纤维化和炎症性肠病的药物。
• 与恒泰生物合作的神经系统疾病治疗药物，临床试验中表现优异。
• 针对健脾流的潘替抑制剂已获得FDA快速通道认证。
• 治疗MTAP缺失肿瘤的脉图A麦突A正在全球多中心进行临床一期试验。

七、聚焦癌症治疗：pan rice抑制剂与联用策略

• 讨论癌症治疗中pan rice抑制剂ISM6166的临床前效果。
• 与PRMT5抑制剂的联用潜力，强调差异化策略和联用管线的布局。

八、AI技术在疼痛治疗领域的应用

• 通过AI技术发现新靶点和分子，靶点Z有效性和ISM9528分子的优越性与安全性。
• 展示了从靶点验证到分子优化的全面研究，目标快速推进临床项目。

九、眼科新药研发与AI平台进展

• 分享眼科领域的新靶点和分子ISM9077的药效研究，表现优异，安全窗口宽广。
• 探讨该靶点在帕金森病、减肥和mesh适应症中的潜力。

十、AI制药企业半年业绩与业务拓展亮点

• 新签约九个项目，总金额达73亿美金，占中国出海项目7%。
• AI技术助力药物创新，成功应用于新材料开发，如与沙特阿美合作的炭吸附材料。
• 未来计划拓展至农药、保健品等多领域，持续推动生成式AIforscience应用。

十一、2026年上半年财务表现

• 收入达到1.063亿美元，同比增长287.2%，毛利率90.3%，净利润3554万美元。
• 经营现金流净流入7899万美元，现金储备达5.84亿美元。

十二、2023年上半年管线开发进展与未来展望

• 在中国获批IND的治疗肺纤维化制剂，与恒泰生合作在澳大利亚进行临床试验。
• 未来计划包括intercity三期临床首例患者入组、迈托完成临床第一部分等。
• 持续推进管线授权、AI平台研发及高质量论文发表。

十三、AI制药行业：通用模型与垂直模型的融合探索

• 通用模型在已知知识归纳总结上的优势，垂直模型在探索未知领域的专长。
• 提出两者结合能提升效率并验证未知探索成果。

十四、AI模型合作与收入展望讨论

• 与欧美科技公司的接洽进展，强调新商业模式的探索性和不确定性。
• 对模型应用潜力的乐观期待。

十五、AI在药物研发中的新趋势与公司战略调整

• AI将从分子设计扩展至更深层次的疾病生物学理解。
• 垂类模型与通用模型的融合将提升研发效率减少人工干预。

十六、大分子与小分子药物在AI应用差异及未来布局探讨

• 小分子药物AI研发较为成熟，大分子药物如抗体在活性设计和优化上AI应用快速高效。
• 未来将重点布局ADC药物的payload和linker优化，以及口服环肽的亲和力提升。
• 与源码制药合作，利用AI优化癌症疫苗和CAR-T疗法。

十七、MMAIG商业模式解析与核心技术壁垒探讨

• MMAIG商业模式收费模式分为训练费与销售分成两部分。
• 未来核心技术壁垒在于自研垂类模型与专有数据，以及通过MCP调度大模型实现药物研发工作流。

十八、公司未来收入规划

• 新签合同的亮眼表现及近期里程碑与潜在新增授权。
• 与药企的合作中，公司独立完成从靶点到PCC阶段，之后交付给合作方进行临床申报及商业化。
• 合作模式包括首付款、PDC里程碑及临床各期销售里程碑付款。

十九、药物研发收入增长与合作模式探讨

• 收入确认节奏和下半年预期里程碑，强调持续性正利润目标。
• 通过成功案例展示交付能力，表明信任关系建立是合作深化的关键。

二十、PCC转化与IND申报进展

• 已有13个项目获临床批件，转化成功率100%。
• 未来12个月，计划推进更多PCC至IND申报。

二十一、大模型开源与闭源趋势探讨

• 大公司在通用大模型领域的主导地位以及创业公司可能存在的优势。
• 部分模型从开源转向闭源，反映了行业发展的必然趋势。

二十二、大厂与垂类模型合作趋势及未来竞争力分析

• 大厂在生物医药领域的优势，垂类模型的独特价值与验证过程。
• 未来大厂与垂类模型合作将形成AI制药超级智能，五年后模型能力差异将缩小。

二十三、AI制药领域的新靶点发现与超前研发策略

• 通过多组学数据分析和大语言模型应用，实现了新靶点的领先发现。
• 特别是firstinclass靶点的开发，以及虚拟细胞技术在理解生物学机制中的应用。

二十四、AI制药行业护城河与公司发展策略

• 模型验证周期长作为护城河的重要性，公司未来发展的四大方向：提升AI平台能力、推进项目、增加BD交易、保持诚信透明。
• 强调投资人支持的重要性，并表达了实现公司长远目标的决心。