AI制药大揭秘：谁才是隐藏的盈利王者？
AI 制药，当下新风口
在科技与医药深度融合的当下，AI 制药正成为备受瞩目的新风口。就在不久前，英伟达与礼来的合作震动了整个行业，双方宣布将在未来五年内投入 10 亿美元，于旧金山湾区建设一座联合研究实验室，全力加速人工智能在制药行业的应用进程。这一消息犹如一颗重磅炸弹，瞬间点燃了人们对 AI 制药的热情，也让更多人将目光聚焦于这个充满潜力的领域。
AI 制药，简单来说，就是将人工智能技术应用于药物研发的各个环节，从靶点发现、分子设计，到临床前验证以及临床试验优化等。它就像是给传统制药装上了一个强大的 “智慧大脑”，核心价值在于能够大幅提升药物早研效率。以往，药物研发如同在黑暗中摸索，周期漫长、成本高昂，动辄需要十几年时间和数十亿资金投入，且成功率极低 。而如今，AI 的介入让这一局面有了改变的可能。通过强大的算法和数据分析能力，AI 能够快速处理海量的生物医学数据，精准地识别潜在的药物靶点，设计出更具活性和特异性的分子结构，还能在临床前模拟药物的效果和安全性，大大缩短研发周期，降低研发成本。
随着 AI 制药热度的不断攀升，越来越多的企业投身其中，在这个新赛道上展开激烈角逐。华兰股份、三元基因、药石科技、泓博医药、成都先导、天士力、电科数字、皓元医药、康龙化成、阳光诺和等企业，便是这场角逐中的重要参与者。它们在 AI 制药领域各展神通，有的凭借独特的技术平台，有的依靠丰富的研发经验，试图在这片充满机遇与挑战的市场中抢占一席之地。但在这场激烈的竞争中，一个关键问题萦绕在投资者和行业观察者心头：究竟谁才是 AI 制药领域的盈利最强企业？这不仅关乎企业自身的发展前景，也对整个行业的格局有着深远影响。接下来，我们就深入剖析这些企业，从盈利能力等多个维度来探寻答案。
AI 制药产业链全景剖析
要判断这些企业谁的盈利能力最强，我们首先需要对 AI 制药产业链有一个清晰的认识。AI 制药产业链就像一座宏伟的大厦，各个环节紧密相连，共同支撑起整个产业的发展。从上游的基础设施搭建，到中游的研发应用发力，再到下游的商业化落地，每一个环节都不可或缺，都有着各自独特的价值和作用 。
上游：筑牢根基
产业链的上游是基础设施层，主要包括算力、数据和算法。这就好比是大厦的基石，看似不起眼，却是整个产业链得以稳固发展的基础。算力方面，英伟达、AMD 等芯片巨头，以及华为云、阿里云、AWS 等云计算服务商提供了强大的计算能力，为 AI 制药的海量数据处理和复杂模型训练提供了保障。数据则是 AI 制药的 “燃料”，多组学数据库、生物样本库、医疗 RWD 平台等，为 AI 模型的训练提供了丰富多样的数据资源。而算法 / 工具，如分子生成、虚拟筛选、临床试验优化等，就像是大厦的设计蓝图，指导着整个研发过程的进行。没有这些上游环节的支撑，AI 制药就如同无本之木，难以发展壮大。
中游：核心发力
中游是研发应用层，也是整个产业链的核心价值区。这里涵盖了靶点发现、分子设计 / 优化、临床前验证、临床试验优化以及 CXO+AI 等多个关键环节。在靶点发现环节，企业利用 AI 技术挖掘多组学数据，快速识别潜在靶点，为后续的药物研发指明方向；分子设计 / 优化阶段，生成式 AI 大显身手，设计出候选分子，并通过虚拟筛选与 ADMET 预测，提高药物分子的活性和安全性；临床前验证环节，AI 与自动化实验相结合，加速细胞 / 动物验证过程；临床试验优化则通过患者招募、方案设计、终点预测等，提高临床试验的效率和成功率。CXO 企业与 AI 的融合，更是为药物研发提供了全方位的服务，进一步提升了研发效率。这一环节就像是大厦的主体结构，是整个 AI 制药产业的核心所在，直接决定了药物研发的质量和效率。
下游：落地开花
下游是商业化与生态层，包括生产与质量、监管与合规、终端应用等方面。在生产与质量方面，AI 技术优化 CDMO 生产流程，实现实时质控，确保药品的质量和稳定性；监管与合规环节，AI 辅助申报与安全监测，帮助企业更好地满足监管要求；终端应用则涉及药企自研管线、科研转化、医疗服务等，将 AI 制药的成果真正应用到实际医疗中，为患者带来福祉。这一环节如同大厦的装修和配套设施，虽然在整个产业链中处于后端，但却是实现 AI 制药价值转化的关键环节，让 AI 制药从实验室走向市场，服务于社会。
十大企业盈利能力大比拼
第十名：华兰股份
华兰股份作为一家在医疗耗材细分领域的企业，主要从事直接接触注射剂类药品包装材料的研发、生产和销售，像各类覆膜胶塞、常规胶塞等都是其主要产品 。在 2025 年前三季度，华兰股份实现营业收入 4.41 亿元，同比增长 4.36% ；归母净利润为 5331.60 万元，同比增幅为 2.06% 。虽然营收和净利润都有所增长，但其毛利率为 38.92%，同比下降 0.23 个百分点，净利率则为 12.06%，较上年同期下降 0.29 个百分点，这在一定程度上反映出其盈利能力受到了一些压制。不过华兰股份也在积极布局 AI 创新药研发领域，通过全资子公司灵擎数智投资 2000 万元增资科迈生物，持股 9.53% 并获董事会席位 ，利用科迈生物的 AI 抗体设计平台，结合自身千余家药企客户资源，有望实现业务协同，培育新的增长曲线。
第九名：三元基因
三元基因主要聚焦于生物医药领域，明星产品人干扰素 α1b 是我国第一个拥有自主知识产权的基因工程一类药物，从健康中国人脐带血白细胞中提取基因，填补了我国基因工程药物的空白。在 2025 年上半年，公司实现营业收入 1.18 亿元，同比增长 1.02% ，但归母净利润为 - 0.06 亿元，同比下滑 166.89% 。净利率由 2024 年上半年的 8.25% 下滑至 - 5.46%，毛利率从 81.27% 下滑至 77.20%，净资产收益率为 - 1.05，同比下降了 2.62 个百分点 。不过在 AI 技术应用上，三元基因取得了一定成果，利用 AI 蛋白质结构预测软件筛选最优复合功能片段，大幅缩短分子设计和筛选周期，还运用 AI 技术完成不同分子量胶原蛋白的分子设计等工作 ，通过 AI 赋能有望提升其未来的盈利能力。
第八名：药石科技
药石科技专注于医疗研发外包，业务涵盖药物分子砌块的研发、工艺开发及生产等。2025 年 1 月 - 3 月，药石科技实现营业收入 4.55 亿元，同比增长 20.55% ；归母净利润 3579.08 万元，同比减少 27.67% 。从其主营业务收入构成来看，药物开发及商业化阶段的产品和服务占比 80.20%，药物研究阶段的产品和服务占比 19.62% 。其盈利指标有所波动，不过长期保持高强度的研发投入，占营收比重约 15% 甚至更高，远高于行业平均水平。在 AI 技术布局上，药石科技拥有自己的 AI 分子生成算法平台，能够利用 AI 技术设计新型分子砌块，为客户提供更具创新性的研发解决方案，增强自身在市场中的竞争力。
第七名：泓博医药
泓博医药的药物发现业务在其营收中占据重要地位，2024 年其药物发现业务收入占比达 55.44%，毛利率为 39.62% 。不过近年来其 ROE（净资产收益率）呈下降趋势，2024 年 ROE 为 11.71%，较 2023 年有所下滑 。在 AI 技术应用方面，泓博医药将 AI 技术与药物研发流程深度融合，基于 Transformer 架构开发了业内首个 AI 药物研发大模型 PR - GPT，能够在靶点验证、先导化合物生成、药物设计与优化等多个环节发挥作用，提升研发效率，为其盈利能力的提升提供技术支持。
第六名：成都先导
成都先导在新药研发服务业务方面占据主导地位，其 DEL（DNA 编码化合物库）技术处于行业领先水平。2025 年上半年，成都先导营业收入同比增长，归母净利润也实现了增长，展现出良好的盈利增长趋势。在 AI 技术融合上，成都先导与腾讯 AILab 合作开发分子骨架跃迁系统，利用 AI 技术对分子结构进行优化，提高药物研发的成功率和效率，进一步巩固其在新药研发服务市场的地位，提升盈利能力。
第五名：天士力
天士力在中药领域有着深厚的底蕴，中药业务收入是其重要的营收来源，2024 年其现代中药板块实现营业收入 65.48 亿元，毛利率为 65.12% 。不过其 ROE 有所波动，在市场竞争和行业变革的背景下，天士力积极探索 AI 技术在中药研发中的应用，通过中药质量数字化解析技术，利用 AI 对中药的成分、药效等进行分析，提高中药研发的科学性和效率，助力其在中药领域持续保持盈利能力。
第四名：电科数字
电科数字主要专注于行业数字化业务，为各行业提供数字化解决方案。在 AI 制药领域，电科数字与亚马逊云科技合作打造 AI 辅助药物研发平台，利用自身的技术优势和亚马逊云的云计算能力，为药物研发企业提供从数据处理、模型训练到药物设计等全流程的 AI 解决方案。从盈利指标来看，电科数字的营收和净利润保持稳定增长，其在 AI 制药领域的布局虽然目前占营收比重可能相对较小，但随着 AI 制药市场的发展，有望成为新的盈利增长点。
第三名：皓元医药
皓元医药的分子砌块和工具化合物等业务是其重要收入来源，2024 年分子砌块和工具化合物业务收入占比达 44.72% 。其 ROE 也存在一定波动，不过在 AI 技术应用上，皓元医药将 AI 技术与小分子药物研发全流程进行融合，从靶点发现、分子设计到活性筛选等环节，都运用 AI 技术提高研发效率和成功率，通过技术创新不断提升自身的盈利能力。
第二名：康龙化成
康龙化成的实验室服务业务涵盖了药物发现、临床前开发等多个环节，是其主要营收支柱。2024 年其实验室服务业务实现营业收入 74.53 亿元 。在盈利指标方面，康龙化成保持着较好的盈利能力，毛利率和净利率都处于行业较高水平。在 AI 技术应用上，康龙化成利用 AI 构建细胞生长曲线模型，对细胞实验数据进行分析和预测，提高实验效率和准确性，进一步增强其在药物研发服务领域的竞争力，巩固盈利优势。
第一名：阳光诺和
阳光诺和在医疗研发外包领域处于领先地位，是一家专业从事药物研发服务的企业。其盈利能力突出，ROE 较高，2024 年加权平均净资产收益率为 23.18% 。在业务布局上，阳光诺和不断拓展服务范围，为客户提供从药物发现到临床试验的一站式服务。在 AI 技术应用方面，阳光诺和积极布局 AI 赋能多肽药物研发，利用 AI 技术对多肽药物的序列设计、活性预测等进行优化，提升多肽药物研发的成功率，凭借其在研发服务和 AI 技术应用上的优势，成为 AI 制药领域盈利能力最强的企业。
未来展望：谁能持续领航？
从上述对十家企业的分析可以看出，在 AI 制药这片充满活力与挑战的领域，各企业都展现出了独特的竞争力和发展潜力 。阳光诺和凭借其在医疗研发外包领域的领先地位和突出的盈利能力，暂居榜首，但其也面临着市场竞争加剧、技术迭代加速等挑战，需要不断提升自身的服务质量和技术水平，以保持领先优势。康龙化成、皓元医药等企业在业务布局和 AI 技术应用上也各有亮点，在未来的发展中，有望通过技术创新和业务拓展，进一步提升盈利能力。
展望未来，AI 制药行业将迎来更多的发展机遇 。随着 AI 技术的不断进步，其在药物研发中的应用将更加深入和广泛，有望进一步提高药物研发的效率和成功率，降低研发成本。同时，政策的支持和资本的青睐也将为行业的发展提供有力保障。
然而，行业的发展也并非一帆风顺，这些企业也面临着诸多挑战 。数据隐私和安全问题是 AI 制药行业面临的重要挑战之一。在 AI 制药过程中，大量的生物医学数据被收集和使用，如何确保这些数据的隐私和安全，防止数据泄露和滥用，是企业需要解决的关键问题。技术的可靠性和可解释性也是行业发展的一大障碍。AI 算法的复杂性使得其决策过程难以理解，这在一定程度上影响了其在药物研发中的应用和监管审批。此外，AI 制药行业的人才短缺问题也较为突出，既懂 AI 技术又懂医药知识的复合型人才供不应求，制约了行业的发展速度。
在未来的发展中，这些企业需要不断加强技术创新，提升自身的核心竞争力 。加大在 AI 技术研发上的投入，突破技术瓶颈，提高 AI 算法的准确性和可靠性；加强数据安全管理，建立完善的数据保护机制，确保数据的安全和隐私；积极培养和引进复合型人才，为企业的发展提供人才支持。同时，企业还需要加强合作与交流，通过产学研合作、企业间合作等方式，整合资源，共同推动 AI 制药行业的发展。