AI製藥最大的受益者出現了

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原標題：AI製藥最大的受益者出現了

AI製藥越來越火，受益者也正不斷浮出水面。

除了模型公司、製藥企業，最 大的受益者還有可能是「賣鏟子」的人：幫所有人做實驗的實驗室，也就是CXO。

過去半年以來，這一觀點逐漸成為一個業內共識，但關於CXO究竟受益程度如何，並沒人能夠説得清。就在上個月底，查爾斯河實驗室（CRL）在投資者日上，再次提出這個觀點，並給出了詳細測算。

在查爾斯河看來，AI會帶來兩個維度的變化。

對內，是效率的提升，這是一筆不菲的效益。據查爾斯測算，基於數字化帶來的效率提升，或許能把經營利潤率直接抬升接近2個百分點；

對外，則是訂單的增多。查爾斯河預計，對CXO行業而言，未來3—5年，AI使藥物開發濕實驗項目數量平均增加12%。

也就是説，AI越火，CRO的日子也會也越過越好。

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提質增效，4年節約3億美元

CRL先算的，是自家的賬本。

投資者日上，公司拋出Create the Future轉型計劃：2027到2030年，通過簡化流程、提升自動化與數字化賦能，預計實現超過3億美元的累計節約。

3億美元是什麼概念？簡單算一筆賬。

2025年，CRL收入40.2億美元，非GAAP經營利潤率19.8%。把3億美元平攤到四年，每年約7500萬美元，相當於當年收入的1.9%。

換一種説法，僅僅是這筆內部節省，就能把經營利潤率直接抬升接近2個百分點。

而CRL給自己定的2030年目標是，非GAAP經營利潤率達到約24%。2025年，這個數字還停在19.8%。兩者之間的差距，大約4個百分點。

也就是説，AI帶來的內部效率，理論上已經能填上這段利潤率差距的近一半。

公司在自己的利潤率橋里，也給了同一個意思的另一個口徑：Create the Future對應的貢獻，是超過50個基點的經營利潤率擴張。

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需求側爆發：需求年增速12%

更值得玩味的，是需求那一側。

CRL在投資者日引用了兩組調研：TD Cowen今年6月的統計、德意志銀行3月的調查都顯示，生物製藥研發高管預計，AI/ML投資在未來3到5年，會讓新的藥物開發濕實驗項目數量平均增加12%。

這背后是一個被很多人忽略的邏輯。AI降低的是「提出候選分子」的成本，但沒有降低「驗證候選分子」的成本。模型一次吐出成百上千個分子，每一個仍然要回到動物、回到細胞、回到儀器里被驗證。分子越多，要做的實驗就越多。

於是出現了一個反直覺的循環。AI讓研發更高效，高效帶來更多候選分子；更多候選分子，帶來更多受監管的藥物開發機會，IND申報增加；IND增加，非臨牀安全性評價（DSA）和實驗動物（RMS）的需求，跟着往上走。

目前，CRL已經在DSA業務里把AI用起來了。

例如，應用虛擬對照組（VCG），用AI/ML整理的歷史對照數據替代部分活體對照，每項研究最多減少約12%的實驗動物使用，在20類毒理研究里實現了100%的一致性，沒有觀察到不良效應。

AI輔助科學報告，自動生成報告、統一格式，表格生成時間從數小時壓縮到數分鍾；AI輔助數字病理學，做質量控制、數字審閲，把病理時間線縮短。

這些AI應用省下的，不是CRL的訂單，而是客户的時間。客户跑得越快，反過來要CRL做的實驗就越多。

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嵌入藥企體系，更深度的綁定

甚至於，在AI時代，CRL開始把自己，接進模型公司的鏈路里。

2026年6月，CRL加入禮來的TuneLab平臺，為非臨牀測試服務提供接口，幫禮來構建和優化其AI與機器學習藥物發現模型。

這層關係的本質是什麼？

模型公司負責在虛擬空間里生成分子，CRL負責在真實空間里驗證它們。模型越聰明，需要的濕實驗驗證就越多；而能提供標準化、可迴流數據、可規模化交付的非臨牀實驗室，全行業沒幾家。

CRL做的，是把實驗室重做成「AI Agent的物理后端」——和Adaptyv Bio為Anthropic做的那件事，是同一個邏輯，只是規模更大、監管門檻更高。

作為平臺服務商，CRL能從模型訓練數據的濕實驗需求里持續拿單。模型公司的訂單，正在向上遊實驗服務傳導。

模型公司輪流登場，但實驗室，永遠要有人做。

從CRL的賬本來看，AI不僅帶來效率提升，效率還提升了研發數量，再把訂單還給了實驗室。看起來，AI製藥的淘金熱里，最 大的受益者，還是賣鏟子的人。