游资席位长城基金梁福睿：AI制药是医药领域值得重点研究的高价值应用方向之一

　　近期，AI制药行业产业事件密集，行业持续推进。海外多项AI制药合作与资本事件陆续落地游资席位，多家国产AI制药企业陆续披露亮眼业绩和大额对外授权合作订单，AI制药正在成为当前医药研发领域的热点。

　　今年9月，国内首款凭借AI辅助研发获批的原创药——盐酸伊司特韦片（商品名：艾普司韦，由西湖大学等单位研发）正式获批上市。相较于传统研发动辄十年的周期，这个药物从源头发现到完成临床试验仅用时三年半，AI在其中发挥的作用颇为关键。

　　AI制药是否有望成为医疗领域最先兑现的方向？产业链哪些环节有望率先受益？针对这些问题，我们一起来看长城医药产业精选基金经理梁福睿的最新研判。

　　1、您是否认同“AI制药是最先兑现的方向”？如果认同，“兑现”究竟到了哪一步？兑现的第一个标志是什么——是临床数据读出、授权首付款到账，还是研发费用率的改善？如果不认同，您认为医疗领域最先兑现的会是哪个场景？

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　　长城医药产业精选基金经理梁福睿：我倾向于认为，AI制药是医药领域值得重点研究的高价值应用方向之一。目前药企已愿意为具备实际价值的研发成果与技术服务付费，相关产业合作已有落地实例。但行业整体仍处于商业兑现的早期阶段——客户付费、企业确认收入、形成持续盈利，再到新药获批后的销售回报，分别对应不同的兑现层级，目前尚不足以证明全行业已完成完整的商业闭环验证。

　　在我的研究框架中，商业兑现的首个核心标志，是客户针对明确的交付成果完成实际付款；后续则持续跟踪项目验收、客户复购与现金回款情况。对于软件及实验服务类企业，交付验收与续约的验证路径相对直接；对于以管线授权为核心模式的AI药物研发企业，首付款体现了合作方的商业认可，后续价值则高度依赖研发推进进度与临床数据结果。长远来看，AI制药的商业价值最终仍需临床数据验证。目前各企业的AI赋能环节与技术能力各有差异，外部难以形成统一的综合评判标准，这也使得行业内不同公司的技术能力尚缺乏公允、统一的评价体系。

　　此外，科研检索、文书处理等流程链路较短的AI应用场景，或有望更早形成稳定付费模式，但目前缺乏统一口径的横向数据，暂无法对全部医疗AI场景的兑现节奏做明确排序。现阶段我会重点跟踪AI制药的研发价值能否转化为客户的持续采购，以及产业价值的最终分配格局。

　　2、您如何划分AI制药的兑现阶段？2026—2027年处在哪个阶段？未来12—24个月更确定的趋势是什么，最容易被证伪的又是什么？

　　长城医药产业精选基金经理梁福睿：若将AI制药企业窄定义为以大模型为基座的服务型公司，或是药企内部的AI研发部门，我会以大模型与垂直专业模型迭代为起点，沿资金来源、采购支出、业绩兑现三条线索拆解行业。落地到药物研发，技术价值需体现在预测、分子设计、临床验证等核心环节；行业兑现节奏可划分为三个观察阶段，各阶段可相互交织，也可同时存在于同一家企业。

　　第一阶段，核心关注模型的问题解决能力与客户付费意愿；

　　第二阶段，跟踪技术渗透带来的采购支出——专业模型企业可通过融资、软件销售、研发合作、管线授权获取资金，药企也可从自身研发预算划拨采购，资金最终流向算力资源、专业数据与真实实验；

　　第三阶段，验证大型客户是否将AI纳入正式业务流程，形成持续采购，重点观察试点项目扩容、采购进入年度预算、研发产出实质提升三个信号。

　　基于该框架，2026年部分企业已同步呈现投入扩张与应用深化特征；2027年核心观察早期合作能否持续推进，形成更稳定的收入与回款节奏。但这并不代表2027年行业将进入普遍盈利阶段，模型迭代仍依赖实验验证，应用落地也会持续产生新数据需求，行业整体仍处于发展早期。

　　投资研究可围绕正式合作、实际交付、客户复购三大维度展开。未来一年是验证老客户项目扩容、采购范围拓宽、增量收入向利润转化的关键窗口；若出现交付不及预期、复购偏弱、回款周期拉长等情况，需警惕证伪风险。

　　3、AI制药产业链大致可分为三类角色：“卖工具”的平台与自动化实验室、“卖管线”的AI驱动Biotech、“卖药”的传统药企引入AI提效。您最看好哪一类？哪些环节有望率先受益？主要依据是订单可见度、现金流质量，还是壁垒的可持续性？

　　长城医药产业精选基金经理梁福睿：对于提供研发工具与自动化实验室服务的企业，可重点跟踪基因合成、蛋白表达等环节中的AI相关业务增量，核心关注业务绝对规模、单项目价值、客户复购情况及盈利水平等指标。但需注意，企业业绩增长也可能受传统研发需求、业务结构调整及自身经营效率提升等因素驱动，不宜将全部改善均归因于AI赋能，部分上市公司也可能倾向于将增量收入更多向AI概念靠拢。

　　对于拥有自研管线的AI驱动型生物科技企业，研究重点在于收入的可持续性、交付义务履行情况及管线权益价值，跟踪逻辑与当前创新药BD的研究框架基本一致，需聚焦具体管线的研发推进节奏。

　　对于引入AI技术提效的传统药企，研究仍应聚焦具体品种的研发进展与成本优化成效。值得关注的是，若AI制药未来足以颠覆现有药物研发流程，行业竞争格局可能向头部大型药企集中。

　　4、当前AI制药标的的估值处于什么水平？哪些环节您认为已经透支，哪些仍被低估？

　　长城医药产业精选基金经理梁福睿：当前多数AI制药标的的估值，已较大程度包含了市场对其重塑药物研发范式的溢价预期。现阶段来看，AI药物发现工具、自动化实验室业务的收入可持续性，以及AI制药平台的技术能力边界，仍存在一定的不确定性。

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　　在投资研究中，我会重点跟踪两类可验证的边际变化：一是存量客户实现连续复购、采购预算持续扩容；二是头部服务企业凭借数据积累与交付能力，获取更高附加值的订单。只有当上述实质性进展超出股价已隐含的市场预期时，才可能形成具备性价比的投资机会。

　　与此同时，临床价值验证是AI制药行业的核心试金石。若技术能够显著提升研发效率、实质革新药物研发范式，行业将具备长期成长空间；反之，若技术进展不及预期、无法有效体现研发效率优势，那么当前多数标的所承载的产业变革预期，将面临估值回归的风险。

　　5、医药板块公募仓位处于近五年低位，AI主线对资金的分流明显。您判断资金回流医药需要满足哪些条件？在您的框架里，AI制药是承接资金回流的“新故事”，还是创新药主线内部的轮动？

　　长城医药产业精选基金经理梁福睿：当前资金低配创新药，核心原因在于行业报表改善尚未得到批量验证，且创新药临床研发的专业认知门槛较高。若要推动长线资金回流医药板块，一是需要行业财报出现显著改善，二是需要新的行业增量逻辑。当前创新药出海BD是正在兑现的增量逻辑，其兑现周期较长，过程中会不时受到临床实验数据的扰动。若国内企业在AI制药浪潮中占据先发优势，创新药企业与AI制药服务型公司均有望分享行业增量收益。

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