【熱門行業】 AI製藥邁入「乾溼實驗閉環」發展分水嶺？（附概念股）

金吾財訊 | 步入9月中下旬，Anthropic、諾和諾德、禮來、金斯瑞、Ginkgo等全球AI及醫藥領域龍頭企業密集披露AI製藥相關新動作。這些事件看似獨立，但背后指向同一個判斷：AI製藥賽道的較量規則正在發生根本性變化——算法能力逐步基礎設施化，乾溼實驗驗證閉環成為當前一大核心競爭壁壘。

換句話説，行業已經告別「純算法賦能」的概念階段，進入「AI預測+濕實驗驗證+數據反哺迭代」閉環的分水嶺。競爭核心不再是有沒有引入AI，而是能否將算法虛擬預測快速轉化為真實生物學證據，並形成高速運轉的研發閉環，進而推動最終藥物落地應用。

一、龍頭加速從模型炫技轉向乾溼實驗閉環，領跑者訂單兑現

本輪賽道熱度中，Anthropic極具代表性。隨着該公司上周被曝出已自建濕實驗室，其歷時約5個月逐步搭建的從基礎算法、科研工具到實體生物實驗的AI藥物研發閉環佈局露出水面。細看其推進節奏，路徑清晰且步步為營：4月，收購AI生物技術初創企業Coefficient Bio，吸納藥物研發相關專業技術與團隊；6月，推出專為實驗室研究場景設計的Claude Science科研工作臺；8月，發佈MHS模型硬件標準，打通大模型與顯微鏡、自動移液工作站等實驗硬件的接口壁壘；9月，與諾和諾德達成AI藥物研發戰略合作，將Claude模型全面接入后者研發流程。上周，路透社報道其已建立濕實驗室，Anthropic相關發言人還透露該實驗室將聚焦基礎生物學研究，探索傳統藥企缺乏經濟動力的領域。

禮來旗下Tune Lab平臺則構建了產業分工型濕實驗閉環生態。9月16日，禮來官宣與金斯瑞生物科技、Twist Bioscience、Ginkgo Bioworks三家頭部企業達成合作，引入三方核心能力補齊研發驗證全鏈條環節。區別於傳統單向技術合作，Tune Lab平臺構建高效雙向循環機制：入駐企業可免費使用禮來沉澱的數據訓練AI預測模型，快速完成候選分子篩選；作為對價，企業產生的實驗數據通過聯邦學習機制反饋至平臺，持續優化公共AI模型。這種「數據不出域、能力可共享」的架構，解決了藥企對數據主權的核心關切，也實現了模型迭代的飛輪效應。

國內方面，AI製藥龍頭英矽智能也在加速佈局。該公司已搭建自動化機器人實驗室，構建了從疾病靶點發現、化合物篩選、自動化實驗執行到數據分析與報告生成的乾溼實驗全鏈路智能閉環。其核心團隊也曾提到，當前AI製藥的核心壁壘已從早期的算法參數、模型精度，轉向乾溼閉環持續積累的專屬研發數據與實驗迭代能力。

目前，具備濕實驗服務能力的企業已率先兑現訂單與營收增長。公開資料顯示，今年上半年，英矽智能實現營收1.06億美元，同比大幅增長287.2%，營收主要來源於對外管線合作的首付款與里程碑收益，AI研發平臺技術服務構成輔助收入；金斯瑞2026年中期AIDD（人工智能驅動藥物發現）相關業務收入同比增速突破105%，連續三個半年度高速增長，同時募資擴產自動化濕實驗室等，持續承接行業剛需訂單。

世紀證券研報也明確指出，AI製藥的稀缺資產正從模型能力轉向基於模型的專有數據與濕實驗反饋構成的閉環，「干實驗預測—濕實驗驗證—數據反哺—模型迭代」的迴路轉速決定研發速度。

值得一提的是，政策層面也同步釋放了戰略導向。9月18日，工信部等十部門聯合印發《醫藥工業發展「十五五」規劃》，首次將AI製藥納入國家醫藥工業五年規劃核心任務。規劃明確提出，支持政企研聯合搭建醫藥高質量數據集、可信數據空間，研發醫藥垂類大模型，圍繞藥物發現、臨牀研究、工藝優化、智慧監管等全環節，打造AI製藥高價值應用場景，加速醫藥研發與管理的智能化範式變革。

二、加速臨牀候選≠落地上市，III期臨牀是核心試金石

政策紅利與產業趨勢共振，賽道熱度持續升溫，但市場也需要客觀審視：擁有乾溼實驗閉環能力，並不等於擁有穿越周期的安全墊，英偉達此前清倉的Recursion即是典型案例。

投資者還需要清晰意識到的是，當前行業構建的乾溼實驗閉環，核心價值是大幅提速臨牀前候選藥物的發現、篩選與優化，有效降低早期研發成本、提升分子安全性，並未徹底解決新葯研發的核心瓶頸。中郵證券研報就提到，AI製藥極大加速了臨牀早期進程，並將I期成功率從傳統水平的40%—65%提升至80%—90%，但在II期及后續進展中「表現尚未看出差異優勢」，成功率在約40%，與傳統經驗水平基本持平。

這一數據分化揭示了一個行業核心痛點：AI解決了「怎麼選更安全的分子」，尚未解決「選的靶點是否真正有效」的終極問題，這也是當前AI製藥無法實現商業化落地的瓶頸之一。

因此，III期臨牀數據便是投資者需要高度關注的核心指標，也是對整個「AI設計+濕實驗閉環」模式能否走通臨牀價值兑現的一次硬核檢驗。

值得一提的是，英矽智能AI驅動候選創新葯Rentosertib的III期臨牀試驗已於2026年9月完成國內首例患者給藥。此前IIa期臨牀已驗證藥物安全性與積極療效，若本次III期順利達終點，將有力驗證AI製藥乾溼閉環模式的商業化可行性；但倘若失敗，行業估值邏輯或將引發系統性重估。對於投資者而言，這一指標的意義不在於賭單一公司的成敗，而在於它將是判斷整個賽道「去偽存真」的關鍵窗口。

而站在投資維度來看，當前產業鏈確定性機遇已清晰。華鑫證券研報指出，全球AI大模型廠商多集中於海外，但具備完整Gene-to-Protein（基因到蛋白）濕實驗驗證能力的服務商主要集中在中國，國內完善的生命科學服務產業鏈，持續承接全球AI製藥的實證驗證需求，賽道確定性凸顯。

東吳證券進一步拆解標準化乾溼閉環流程與收益環節：AI平臺輸出候選分子→基因合成產出實物DNA→蛋白表達純化獲得實體蛋白→生化/細胞水平活性驗證→動物體內藥效評價→實驗數據反哺AI模型迭代，全流程高度依賴上游生物科技服務商支撐，驗證環節成為當前產業鏈最具確定性的賽道。

結語

整體而言，當通用算法不再是行業核心壁壘，在AI製藥的賽道中，唯有實現「算法迭代、實驗驗證、數據沉澱、臨牀落地」正向循環的企業，才能穿越行業概念周期，兑現AI製藥的長期產業價值。