AI4S早期信号密集显现四大场景分层布局中信证券计算机

AI在科学问题求解领域的应用进入早期商业化阶段，向"工业化规模产出"跨越的信号密集显现。报告围绕AI在微观生物、介观材料、宏观物理和自驱实验室四大场景的布局展开分析，并探讨竞争格局及变现路径。

核心观点与关键数据：

• 商业化进展分层：

  • 微观生物（创新药）： 商业化进展最快，AI已进入靶点发现、分子设计和临床管线开发阶段。关键事件包括Anthropic的Mythos 5执行长流程科研任务（14个蛋白质靶点中9个获强候选设计，药物设计环节提速约10倍）、Rentosertib进入Ⅲ期临床并完成首例给药。晶泰26H1收入1.94亿元（同比+136.4%），英矽26H1收入1.063亿美元（同比+287.2%），首次盈利并宣布潜在交易73亿美元。
  • 介观材料： GNoME将已知稳定材料从4.8万种扩展至42.1万种，MatterGen可按目标性能直接生成材料结构。
  • 宏观物理： AIEDA进展突出，新思与OpenAI合作开发GPT-Synopsys并联合销售，与台积电将智能体工作流接入A14、CoWoS签核体系；华大九天PyAether使代码量减少40%、开发效率提升两倍，Vision晶圆缺陷识别准确率99%、效率提升6倍。
  • 自驱实验室： 移动机器人化学家8天完成688次实验，A-Lab 17天连续运行合成41种新材料，商业化进度早于药物临床与新材料量产。

• 应对"反摩尔定律"： 1950年以来每10亿美元研发投入产出的新药数量约每9年减半，全球AI药物研发市场预计由2023年119亿美元增至2032年746亿美元（CAGR 22.6%）。

• 变现路径： 平台产品、联合研发、资产权益三条路径并行。

竞争格局：

• 大模型厂商+垂直场景公司： 海外形成通用模型厂商（如Claude Science预置60余种科研技能，NVIDIA BioNeMo被18家全球前20大制药企业使用）与专业AI4S公司（如Recursion实验室每周处理约220万个样本，PhysicsX将部分性能评估压缩至秒级）两类参与者，能力互补，逐步向对方优势环节延伸。
• 边界交叉趋势： 长期差异取决于专有数据、实验复现、客户工作流嵌入和研发资产兑现能力，客户采购的核心是候选分子、材料配方与研发资产。

建议关注：

1. 微观生物： 晶泰控股、英矽智能、剂泰科技、金斯瑞生物科技、百图生科、Anew Labs
2. 介观材料： 深度原理
3. 宏观物理： 华大九天、广立微
4. 基础设施： 镁伽科技、中科闻歌、深势科技