2026，创新药一个明确的投资主线
2026年刚开年，创新药第一笔BD就诞生了：
1月5日，英矽智能宣布与施维雅达成多年期研发合作，利用前者的Pharma.AI平台，聚焦于抗肿瘤领域具有挑战性的靶点，识别并开发全新的治疗药物。根据协议，英矽智能将有资格获得最高3200万美元的首付款及近期研发里程碑付款，总金额达8.88亿美元。
在创新药领域，BD并不罕见，但英矽智能的这笔合作，仍然引发了我对创新药投资的新思考。
因为如果要为2025年创新药行情找一个核心推手，BD交易无疑是最佳答案。这一年，中国创新药跨国合作迎来新一轮爆发式增长，诞生了多个里程碑式BD交易，交易总额突破1300亿美元，登上央视。
那么，2026年，BD还会是创新药的主线吗？去年临近年尾，BD驱动股价的逻辑出现阶段性乏力。我认为，这只是暂时的。这种情绪与基本面的背离，部分原因在于预期透支。前期板块上涨过快、相关故事铺垫过满，如今只要逐步兑现业绩、结清前期预期差额，就能重新回归增长轨道。而对于一些预期并未透支的新上市公司而言，BD仍是核心价值驱动因素，且可能上演量变引发质变的估值重塑。
基于此，我判断BD仍会是2026年创新药板块核心主线。而英矽智能的BD动作，则是指向了一个更清晰、更具增长潜力的细分方向——那就是AI制药。
卖“能力”的AI制药，比卖“产品”可持续性更强
BD虽是创新药投资主线，但是投资难度并不小。一个理想的BD模型，至少需要符合两个要素：第一，可预测性；第二，爆发力强OR可持续强。常规意义上的药企，主要是卖产品，也就是稀少的核心管线（可能需要3年甚至更久才能磨一剑），所以导致预测性、持续性并不清晰，很大程度上要靠猜。
而AI制药企业则完全不同，其核心输出的是“稳定的研发能力”，这让BD的可持续性有了保障，甚至实现“1年磨N剑”的高效产出成为可能。
以英矽智能为例，其核心基础平台Pharma.AI，是以“AI算法+医药数据+领域知识”为核心的综合解决方案体系，能够通过智能化手段提升医药产业各环节的效率、精度与确定性，成为名副其实的高质量分子工厂。
具体而言，Pharma.AI平台由Biology42、Chemistry42、Medicine42及Science42四大模块协同构成：Science42提供底层技术保障，Biology42精准确定研发方向，Chemistry42高效产出核心候选药物，Medicine42保障临床推进效率。这种全流程AI赋能的模式，最终将“项目立项到PCC提名”的平均周期压缩至12-18个月，远短于传统研发的4.5年；同时，每个项目仅需合成和测试约60–200个分子，与传统模式数千至上万个分子的筛选规模存在数十倍甚至上百倍差距，真正规避了传统模式“海量筛选、低效淘汰”的核心痛点。
简单总结，与传统药企相比，Pharma.AI平台具备高效率、短交付周期、轻量化、低成本的综合优势，是“1年磨N剑”的基础，或者说是稳定BD产出的逻辑支撑。关键的是，这种核心能力已得到多维度的切实验证。
一方面，是内部管线资产的直接验证。英矽智能已产出特发性肺纤维化药物Rentosertib等20项临床或临床前资产，数量上直观体现了其研发效率；而Rentosertib则是质量层面的“实质证据”——在特发性肺纤维化这一长期未被有效解决的领域，该药物中国IIa期临床数据积极，于2025年登上《Nature Medicine》，且有望在2026年成为该领域为数不多挺进III期临床的分子，充分验证了AI研发成果的可信度。
另一方面，是外部合作成果的佐证。例如，日前英矽智能官宣与海正药业的合作，双方牵手仅8个月时间，就已完成临床前候选化合物提名，这一速度远超传统合作模式，进一步印证了其平台能力的稳定性与高效性。
也正因此，Pharma.AI平台的系统性作战能力，我认为为英矽智能每年输出可观的高价值BD合作是相对清晰的。
一笔BD超去年上半年收入，爆发力与累积效应双重在线
当AI制药企业的BD动作从“偶发突破”变为“常规操作”，其行业看点与投资价值将显著提升——核心原因在于，常态化的BD合作对业绩的推动效应极为直观，英矽智能此次达成的合作又是典型例证。
从具体合作细节来看，英矽智能与施维雅的此次合作，3200万美元的首付款及近期研发里程碑付款已超过其2025年上半年的整体收入；除此之外，合作还包含超8亿美元的里程碑款项，这些资金将随着合作分子推进至IND申报、临床关键节点、商业化上市等不同阶段逐步释放。
创新药领域这种“首付款+阶梯式里程碑付款”的合作模式，恰恰是BD财务累积效应的核心来源。这种效应主要体现在两个层面：
其一，短期直接增厚当年业绩。常规化的BD合作能为企业带来稳定的当期收入与利润——若英矽智能未来每年平均达成5个类似规模的BD合作，就能贡献约1.5亿美元的年度收入，直接夯实业绩基础。
其二，长期形成业绩“蓄水池”，持续兑现未来收益，且越来越厚。里程碑款项的特性决定了其会随临床进展逐步释放，形成跨周期的业绩支撑。在此次合作之前，英矽智能BD层面，通过多种模式已经形成形成“蓄水池”。除了合作研发模式外，分子对外授权的4项合作，潜在里程碑付款规模就达20亿美元左右；随着未来合作持续增多，这一“业绩蓄水池”的规模还将同步扩大，为长期业绩增长提供确定性。
由此可见，BD常规化对AI制药企业的财务赋能逻辑清晰可循：短期靠首付款快速兑现收入，长期靠里程碑款项形成持续收益，这种双轮驱动的财务模型，会让AI制药企业的商业化价值愈发明确。
飞轮正循环，更值得期待的叙事
更值得关注的是，AI制药企业还遵循飞轮效应，这让其成长潜力与想象空间进一步放大。具体而言，飞轮效应主要体现在三个核心层面：
首先是技术的飞轮效应，即核心技术随发展持续精进。AI企业的核心竞争力源于数据与算法的协同升级，而这两者会随着样本量的扩大、项目经验的积累不断迭代优化。
不同企业依托自身核心优势构建技术壁垒，以英矽智能为例，在数据层面，其自创立之初便组建专业团队深耕数据领域，凭借先发优势搭建起坚实的数据基础；在算法层面，依托专业AI团队吸纳前沿技术，通过海量数据训练算法，并结合项目实际反馈持续迭代参数，形成“数据-算法-管线”的正向循环。更进一步，英矽智能还打造了以Pharma.AI平台为核心的AI生态系统，链接药企、CXO、科研机构、患者等多方参与者，业务范围从医药领域延伸至农业、材料等行业。目前，英矽智能这一生态布局已显现网络效应：合作方数量越多，数据积累越丰富，模型迭代速度越快，进而吸引更多合作伙伴加入，形成技术迭代的良性循环。
其次是自研管线的飞轮效应，管线的数量与质量实现持续迭代提升。在管线规模上，英矽智能已构建起颇具规模的管线矩阵；这一现象背后，更体现出其管线战略的演进——已进入肿瘤免疫、实体瘤、炎症等多个高需求领域的多元化发展阶段。
值得注意的是，英矽智能并非单纯追求管线宽度，更注重深度打磨质量：仅2025年，其就有5项AI赋能的新药研究成果发表于Nature子刊，涵盖创新抗肿瘤PROTAC设计与优化、攻克“不可成药”靶点KRAS、从0设计广谱抗病毒抑制剂等关键方向，充分印证了管线的高质量属性。本质上，这种正向循环的飞轮效应，既锚定了技术转化的核心路径，更驱动其在形成了多个赛道上实现高质量并行突破， 形成了“管线越丰富，研发效率越高；效率越高，管线拓展能力越强”的良性闭环。
最后是财务模型的飞轮效应。技术飞轮与管线飞轮的转动，会催生大量潜在的BD交易，让盈利具备可持续性；同时，AI制药企业的创收模式具备足够灵活性，以英矽智能为例，除BD交易外，还通过类CRO服务、软件解决方案等多元业务增厚业绩。这些业务创造的盈利所带来的稳定现金流，又会反哺至技术研发与自研管线拓展环节，进一步推动前两大飞轮加速转动，形成“技术-管线-财务”的持续正反馈。
当前，全球市场对AI制药的态度整体处于“乐观中带谨慎”的状态，但可以预见的是，只要企业能在核心领域持续精进技术、深耕创新，一步一个脚印推进业务落地，以英矽智能为代表的AI制药企业，其价值创造能力终将超出市场预期！