2026再谈AI制药逻辑
2026无疑是AI爆发的大年，各种AI应用落地，这两天AI制药概念又重新大火，市场把目光都聚焦在“谁能用AI做出那个分子”。但我认为，市场过度放大了AI在从0到1（发现）的作用，却严重低估了从1到100（落地与量产）的爆发力。
AI不会取代CXO，相反，AI是CXO行业的超级加速器。对于握有海量数据和产能的龙头药明系，这是一个历史性的重估时刻。
一： 药明系的AI版图
不同于纯算法公司，只做Ai药物研发方面，实际上Ai在药明系的运用，是伴随在整个CRDMO的流程里的，是长在“实验台”和“工厂”里的。通过公开渠道梳理，他们在以下几个环节的AI渗透极深：
1. 药物发现（Discovery）：数据为王
DEL库+AI： 药明康德拥有全球领先的DNA编码化合物库（DEL），包含数百亿个分子。AI需要喂数据，药明手里握着的是真实世界最大的私有“金矿”。通过机器学习分析这些海量实验数据，能极快筛选出苗头化合物（Hits）。
靶点验证： 利用AI算法预测蛋白质结构（类似AlphaFold的应用）和靶点结合力，大幅缩短早期筛选周期。
2. 工艺合成与优化（Development）：算力换人力
AI逆合成分析： 在化学部，AI已被用于预测最佳合成路径。以前需要老专家想几天的路线，AI能迅速给出几套方案，并评估成本和环保指标。
TIDES平台（多肽/核酸）： 在火热的GLP-1等多肽药物领域，药明利用数字化和AI优化极其复杂的固相合成工艺，大幅提高了产率。
3. 智能制造与效率（Manufacturing）：规模化落地的核心
连续化生产： 药明生物和药明康德都在推行连续化生产技术。配合AI实时监控生产参数（温度、压力、流速），实现了“数字孪生”工厂，良品率和批次稳定性远超人工控制。
自动化实验室： 大量重复性实验由机器人+AI视觉完成，人效比显著提升。
二：为什么MNC用AI，利好的是CXO？
很多人担心：MNC（跨国药企）自己有了AI，是不是就不找CXO了？ 错！逻辑恰恰相反。
漏斗口扩大效应： MNC加大AI投入，最大的作用是降低了药物发现的门槛。这意味着，以前一年只能找出10个候选分子进入临床前研究，现在有了AI，一年可能找出100个。
“拥堵”需要疏通： 前端（从0到1）的分子多了10倍，后端（从1到100）的合成、毒理、制剂、临床申报、生产需求就会同比例暴增。
CXO是必经之路： AI算出来的分子，终究要在反应釜里造出来，要打进动物体内做实验（最近的类器官运用，已经几大增加效率），MNC不可能为了应对爆发的研发管线去无限扩建工厂和招聘实验员。谁能承接这泼天的流量？只有具备极度柔性化、规模化、且懂AI落地工艺的头部CXO。
三： 结论
AI缩短了新药研发周期，本质上是加快了药企资金的周转率。
对于MNC，AI是“寻宝图”；
对于CXO，AI是“送水管”。
水流得越快，管子就要铺得越宽。随着全球头部MNC全面拥抱AI，新药立项呈指数级增长，作为承接全球产能的CXO，正在迎来“技术提效+订单放量”的双击。
这才是AI制药对于CXO行业最硬核的逻辑。
其实对于头部没深度调研的朋友，跟我之前说的一样，拿着ETF就行了，一键配置，人家涨幅照样有20%+$港股医疗ETF(SZ159366)$