$晶泰控股(02228)$ 交流纪要！
晶泰控股相关问答梳理
发言人 问：晶泰控股是做什么的，它的核心技术和平台是什么？
发言人 答：晶泰控股是一家致力于生命科学和新材料领域超级人工智能的公司，其核心技术基于量子物理的人工智能、机器人矩阵以及算力，共同构建了一个AI与机器人结合的研发平台。这个平台被用来赋能生物医药分子和新材料分子的发现。
发言人 问：AI和机器人是如何赋能微观物质世界的，能否回顾一下药物发现的历史背景？
发言人 答：在1900年之前，药物发现主要依赖科学家实验意外操作失误偶然发现。直到1900年量子物理理论的创立，人类开始有了理性方法从头设计物质。尽管早期量子物理的应用受到算力限制，直到现代计算机技术和AI的发展，量子物理才得以应用于科学领域和物质发现上，而晶泰控股正是基于这些先进技术实现AI与量子物理结合，应用于分子设计与实验验证的闭环系统中。
发言人 问：晶泰是如何解决传统实验效率低和数据积累质量问题的？
发言人 答：晶泰从2019年开始打造传统实验室进行药物分子的合成与测试，但很快意识到效率低下且数据积累慢、质量差。因此，从2021年开始，晶泰研发并使用机器人进行高通量化学实验，同时高质量的数据被用于验证AI设计的分子，并循环回溯训练AI，形成一个完整的闭环生态系统，从而大幅提升AI迭代速度、准确性和实验效率。
发言人 问：晶泰在生物医药行业的客户情况如何？
发言人 答：晶泰自成立以来深耕生物医药行业，目前拥有超过三百多家全球客户，包括海外MNC大药企、生物科技公司以及国内大型药企和CRO机构。尤其值得一提的是，全球前20大MNC中有17家是晶泰的客户，其中辉瑞作为第一家客户，双方签订了为期十年的战略合作协议。通过与辉瑞的合作，晶泰助力其加速药物研发进程，例如辉瑞的新冠口服药帕洛维就受益于晶泰的固态研究服务，成功提前六个月上市。
发言人 问：我们公司与辉瑞共建的第一代药物发现模型，能否谈谈这个模型的优势和现状？
发言人 答：第一代药物发现模型得益于辉瑞开放的数据训练，我们在算法上取得了显著优势，并且拥有终身免费使用权。至今我们仍在与辉瑞共同迭代此模型，例如在2025年上半年财报中有披露，我们正在合作开发第三代药物发现相关模型。
发言人 问：能否分享一下与礼来公司的合作情况及合作模式的变化？
发言人 答：与礼来公司的合作从2023年开始，初期是一个2.5亿美元的小分子管线项目，今年11月份又签署了3.45亿美元的AI赋能大分子合作。这次合作的独特之处在于基于我们独特的技术平台授权使用费，并且礼来将基于该平台开发两个管线，如果效果良好，双方将可能继续合作。
发言人 问：公司的商业模式是怎样的？如何服务客户并获取收益？
发言人 答：我们的商业模式是客户选定靶点后，我们负责从靶点到临床前候选分子的整体研发过程，收取服务费用。在客户管线进入临床试验阶段以及获得FDA商业化审批后，我们会获得里程碑付费；当管线上市并有销售额时，我们还能得到一定比例的销售分成，覆盖客户产品全生命周期。
发言人 问：时间成本和成功率方面，AI加机器人赋能的药物研发有何优势？
发言人 答：相较于传统研发方式需要4到6年的时间，我们能将时间压缩至两年左右，大幅降低了研发投入。同时，AI和机器人的计算能力更为周密且不受限于人类经验，更容易设计出新颖且具有高成功率的分子，从而帮助客户节省时间并提高创新药研发的成功率。
发言人 问：公司在大分子领域的进展如何，特别是在s to fold技术上相较于阿尔法fold有何优势？
发言人 答：我们的s to fold技术在特定疾病类型和领域内的准确度超过阿尔法fold，因为sto fold是基于动态蛋白训练，而阿尔法fold基于静态蛋白。目前已有多个大分子项目取得进展，如与强生等多家大型药企的合作，以及内部孵化的小分子和多态平台项目也收到了积极反馈。
发言人 问：除了生物医药领域，公司在材料领域的研发进展如何？
发言人 答：AI技术和机器人技术已成功平移至材料领域，例如为中石化上海实验室、北京大学和珠海横琴等地的客户提供了机器人解决方案，取代传统人工进行石化催化剂、新能源电池电解液配方及中药现代化工艺的研发实验。
发言人 问：公司除了to B业务外，在消费品领域也有所布局，能分享一下生发分子的研发进展吗？
发言人 答：公司已研发出两款生发分子，一个是小分子，另一个是多肽，目前都已进入临床前阶段。这两款分子未来可选择进行6-7年的临床实验转向药物领域，或不做临床实验而应用于消费品和化妆品领域。
发言人 问：化学反应为何对社会和文明如此重要？
发言人 答：化学反应是物质变化的基础，对于药物行业尤其关键。AI虽然可以设计分子，但最终仍需通过化学合成出来。因此，我们首先关注并将AI技术应用于药物行业，重视化学反应的作用。
发言人 问：晶泰内部如何积累化学反应的数据，并构建独特优势？
发言人 答：我们通过物理底层模型和强大的算力，在物理层面能够自动生成数据；同时利用机器人自动化平台，在中国供应链硬件成本和完整性优势的基础上，构建集成自动化系统，以高效、连续的方式产生高质量的数据，包括精准可重复的正向和负向数据，这些数据对于AI模型训练至关重要。
发言人 问：晶泰在大分子药物发现领域的核心壁垒是什么？竞争对手难以复制的优势有哪些？
发言人 答：我们的核心壁垒主要包括基于自研的高通量产生大量专有数据，建立独特的物理模型；运用自动化机器人产生独有的数据；拥有稀缺的大规模合成结构数据；以及一个多学科人才组成的复合型团队和先进的算法架构，如领先世界的抗原抗体复合物结构预测算法。此外，我们坚持与产业界最强用户合作，以应对最具挑战性的问题，这也形成了我们的竞争优势。
发言人 问：药物发现业务的合同模式及首付款比例一般是多少？
发言人 答：药物发现业务的首付款比例根据不同企业有所不同，通常在国内可能占合同总额5%-10%左右，国外企业可能会达到千万美金级别。收入节奏方面，前期的首付款会在项目推进至一定阶段时确认收入，而临床阶段以后的收入则随着客户研发进度而定，且越往后收费越多，最高可达到销售分成的一定百分比。
发言人 问：近期公司合作模式验证的情况如何？
发言人 答：合作模式正在逐渐验证，从最初的1个案例到现在可能有4到5个，并且预计未来会越来越多。目前合作管线数量已从一百多个增长至15个，明年可能会更多，通过规模化发展，即使按照10%的比例计算，也能保证每年有稳定的药物分成收入。
发言人 问：公司模型和技术能力与薛定谔、可省公司相比有何异同？
发言人 答：在行业内的经典对比中，我们公司在物理模型方面虽不如薛定谔，但在精确度上具有优势。例如，在与辉瑞的合作中，我们提供的专属化立场和自由能相关算法准确度更高，且分子预测的假阳性更少、准确率更高。此外，我们在机械自动化领域具有显著优势，拥有顶尖的人才资源和完整的供应链，集成自动化能力业内领先。
发言人 问：公司的商业模式和管线策略有何特点？
发言人 答：我们的商业模式并非直接进入临床阶段，而是选择抓住行业基础设施升级的巨大机会，包括算法、数据及机器人自动化等领域的创新。我们致力于构建药物行业底层基础设施，而不侧重于单个管线的研发，与专注于技术性产品的公司如薛定谔有所不同。
发言人 问：公司与晶科能源在钙钛矿领域合作的战略规划、进展及展望是什么？
发言人 答：公司与晶科能源的合作基于共同的底层逻辑，即从物理角度理解和处理材料重组的问题。钙钛矿在新能源领域的应用，尤其是太空光伏，因其可调性及稳定性问题与太空环境相契合，有望在太空条件下优化太阳光吸收和能量转化效率，展现出巨大潜力。
发言人 问：在钙钛矿叠层top com这个方向，目前有什么新的进展和合作动态吗？
发言人 答：我们已经从开放角度提前布局，并初步跑通了相关流程。今年我们可能会发表一篇重要文章，并将其发布在顶级纸刊上。我们把钙料罐的所有组成部分，包括材料结构、配方、工艺以及最终器件，都转化为一个庞大的语料库（token nize）。此外，我们还搭建了一套机械自动化系统，涵盖了无机材料高温烧结、器件制备以及稳定性加速测试等环节，通过闭环优化，使用AI进行进化迭代，效率比过去提升了数量级，能够在几周内迭代出新一代产品。
发言人 问：公司在光伏领域的合作情况如何？
发言人 答：在光伏领域，我们选择与全球光伏巨头晶科合作，因为它拥有出货量最大的生产能力，并在全球范围内寻求合作伙伴。经过演示和交流后，晶科对我们的技术和方案表示高度认可，我们决定共同投入这个巨大的发展方向。未来合资公司将持有40%的股份，在钙钛矿叠层技术产生知识产权并实现商业转化时，我们将获得相应的回报。
发言人 问：关于深化产品和化妆相关原材料方面的布局及市场推广策略有哪些新进展？消费品市场的具体产品进展及推广策略是怎样的？
发言人 答：深化产品方面，公司已经取得了一些新的突破，特别是在生物医药领域的分层应用上，我们看到了它作为未来增长曲线的巨大潜力。此外，公司还关注消费医疗市场，例如提尔博泰产品从治疗二型糖尿病转变为消费者使用，甚至可能发展成订阅制服务，市场空间非常广阔。我们利用药物研发体系，针对消费品市场中的难点，如生发和头发护理等领域，开发出具有医疗级效果且适合消费人群的产品。产品效果出乎预料，已经得到了身边朋友和投资人的积极反馈。商业模式上，我们正在构建智能硬件结合APP的模式，利用多种AI模型分析头发变化，确保产品效果的公正性和透明度，以实现订阅制服务和公信力认证。同时，我们还计划通过全球用户注册，提供三个月无效退款保证，从而形成闭环并促进复购。
发言人 问：对于AI技术在消费品领域的应用展望如何？
发言人 答：AI技术在消费品领域的应用前景广阔，我们将持续构建智能硬件和APP的闭环系统，借助最权威的AI分析头发、毛囊及头皮的细微变化，为用户提供科学、严谨的产品体验。这一创新模式将有助于打造公正且具有公信力的产品评价体系，最终实现订阅制服务，并期望在未来几年内通过全球范围内的广泛应用，形成可观的商业规模和现金流。