AI制药,三小龙三条路

【导言】2026年5月，剂泰科技登陆港交所，拿下"全球AI药物递送第一股"的头衔。至此，晶泰科技、英矽智能、剂泰科技——中国AI制药"三小龙"齐聚港股。

三家公司，三条完全不同的路：晶泰靠AI CRO+自动化实验室赚钱，英矽用AI自研新药闯临床，剂泰用AI递送平台做技术授权。它们不仅是中国AI制药的第一批上市答卷，更是全球范围内对AI制药商业模式的早期探索者。

AI制药到底靠什么赚钱？软件？服务？还是自己做药？这个问题行业已经讨论了快十年，至今没有标准答案。但从三家上市公司和全球头部公司的实践来看，四大主流模式已经浮出水面。

模式一：AI SaaS——卖铲子的人

核心逻辑：把AI制药工具做成软件，按订阅或按次收费。

这是AI制药最早出现的商业模式，也是最"轻"的一种。公司不做药，只卖工具——靶点发现、分子设计、ADMET预测、晶型预测……把这些AI能力打包成软件平台，给药企研发部门用。

海外代表：薛定谔（Schrödinger）

薛定谔是这个模式的鼻祖，也是目前全球最大的AI制药软件公司。它的FEP+自由能微扰计算平台，几乎是全球大药企的标配。2025年，薛定谔软件业务收入约2亿美元，软件业务毛利率长期稳定在74%，大客户续签率接近100%。

但纯SaaS有个天花板问题——药企的软件预算就那么多。薛定谔做了三十年，软件业务也就2亿美元规模。更值得关注的是2025年的战略回调：薛定谔宣布放弃SGR-1505和SGR-3515在I期之后的独立临床开发，转而对外寻求合作方接手，同时裁员7%，每年节省约7000万美元。管理层明确说了一句话：药物发现收入是"价值验证器，而非价值驱动器"。说白了——做Biotech太烧钱，还是回去卖软件稳。

中国代表：望石智慧、宇道生物，以及剂泰科技的平台业务

国内纯AI SaaS公司不多，因为中国药企的软件付费意愿远低于海外。望石智慧的Stone AI平台做分子生成与优化，宇道生物专注于变构药物计算设计，但都在往服务和自研管线方向延伸。

值得单独说的是剂泰科技（02531.HK）——它的AI递送平台本质上也是一种"卖铲子"的模式，只不过铲子更专业、更垂直。剂泰用AI+微流控技术做药物递送系统开发，覆盖脂质纳米颗粒（LNP）、聚合物胶束、纳米晶等多个递送技术平台，客户按项目付费或拿里程碑分成。2025年剂泰科技营收约1.5亿元，核心合作方包括恒瑞、科伦、石药等国内头部药企。

剂泰的模式比纯SaaS更"重"——它不是卖软件license，而是用AI平台帮客户做具体的递送系统开发，按项目收费，有点像垂直领域的AI CRO。但因为技术壁垒高、赛道稀缺，反而在资本市场拿到了不错的估值。

模式评价

现金流最稳、确定性最高，但天花板也最低。单独靠SaaS做成大公司很难，薛定谔已经在前面示范了——纯软件路线2亿美元就是天花板。所以现在几乎没有纯SaaS公司了，大家都在往服务或管线方向延伸。剂泰科技这种"AI平台+垂直技术+项目收费"的混合模式，可能是SaaS路线在中国市场的正确打开方式。

模式二：AI CRO——卖服务的人

核心逻辑：用AI赋能药物研发服务，按项目收费。本质是"更高效的CRO"。

这是中国AI制药公司走得最顺的一条路。原因很简单：中国有大量Biotech，缺人、缺设备、缺研发能力，但有融资、有管线需求。AI公司用算法+自动化实验室帮它们提速，按项目收费，商业模式清晰。

中国代表：晶泰控股（02228.HK）

晶泰科技是这个模式的标杆，也是目前中国唯一实现年度盈利的AI制药上市公司。

2025年，晶泰科技营收8.03亿元，同比暴增201%，首次全年盈利。客户覆盖17家全球Top20药企，海外收入占比57%。它的核心打法是"量子物理+AI+机器人"三位一体——先用AI和量子计算做预测，再用自动化湿实验室验证，数据回流再优化模型，形成闭环。

晶泰的业务从早期的晶型预测，已经扩展到小分子药物发现、多肽、ADC等多个领域，客单价也从早期的几十万提升到了几百万甚至上千万。

海外代表：Exscientia、BenevolentAI

海外的AI CRO公司日子反而没那么好过。Exscientia2025年和Recursion合并了，BenevolentAI几近重组。原因是海外大药企自己的AI团队很强，不需要买那么多服务；而国内Biotech的研发外包需求旺盛，给了AI CRO生长的土壤。

模式评价

收入增长快、可验证性强，是目前商业化最成熟的模式。但本质上还是服务生意——有人才有收入，人员扩张和收入增长基本成正比，很难像纯软件那样实现超高毛利。晶泰2025年的毛利率大概在40%-50%之间，比传统CRO高，但远低于SaaS模式。

模式三：AI Biotech——自己挖矿的人

核心逻辑：用AI技术自研新药管线，靠License-out或自主商业化赚大钱。高风险，高回报。

这是最性感、也最危险的模式。AI公司不甘心只做"卖铲子的"，要亲自下场"挖矿"——用自己的AI平台发现靶点、设计分子、推进临床，成功了就把管线license给药企，收首付款+里程碑+销售分成，甚至自己做商业化。

海外代表：Recursion Pharmaceuticals

Recursion是全球最大的AI Biotech，市值一度超50亿美元。它的核心打法是"表型筛选+AI"——用自动化细胞成像平台每周处理数百万张细胞图像，用AI识别表型变化，以此发现新靶点和新药物。

但这条路的残酷性也在Recursion身上体现得淋漓尽致。2025年它营收7470万美元，研发支出却接近4亿美元，收入连研发开支的五分之一都覆盖不了。管线推进也不顺，多个早期项目被砍掉。核心问题还是那个：AI能提升早期发现效率，但临床该失败还是失败。

中国代表：英矽智能（03696.HK）

英矽智能是中国AI Biotech的旗帜，也是全球AI制药临床进度的天花板之一。

它的核心产品Rentosertib（特发性肺纤维化）已经启动III期临床，有望成为全球首款全程由AI发现靶点、设计分子的上市新药。从靶点发现到PCC确认仅用18个月，比传统方式快了3倍。

但英矽智能的核心收入来源其实是BD——2026年上半年累计BD潜在交易额逼近70亿美元（礼来27.5亿+施维雅8.88亿+SK生物25亿等），管线BD收入占比一度超过90%。只是这些合作大多是"大头在后端"，首付款比例很低，真正的收入要等临床里程碑兑现。

模式评价

想象空间最大，但风险也最高。成了就是10倍回报，败了就是归零。目前全球没有一家纯AI Biotech拿出过II期以后的成功数据，III期更是无人验证。英矽智能的Rentosertib III期结果，可能会决定整个AI Biotech赛道的估值逻辑。

模式四：自动化实验室——建工厂的人

核心逻辑：AI+机器人打造全自动化实验室，把药物研发从"手艺活"变成"流水线"。

这是最近两年才真正跑通的新模式，也是被低估的一条路。它的核心不是算法有多厉害，而是工程化能力——把AI预测、机器人合成、自动化筛选串成一条7×24小时运转的流水线，形成"AI设计→机器人合成→实验验证→数据回流→AI迭代"的闭环飞轮。

海外代表：Emerald Cloud Lab

Emerald Cloud Lab是海外自动化实验室的代表，提供云端实验室服务——科学家不用自己做实验，在网上下个指令，机器人就帮你完成，按实验项目收费。2024年被Lonza以约12亿美元收购。

中国代表：晶泰控股、镁伽机器人

晶泰控股的上海自动化实验室2026年投产，是国内规模最大的AI药物研发自动化实验室之一。它的逻辑是：自动化实验室不是独立业务，而是AI CRO的"产能底座"——用自动化提升服务交付效率和质量，同时积累专有数据反哺AI模型。

镁伽机器人则是从生命科学自动化设备切入，做实验室自动化整体解决方案，客户包括药企、CRO和科研机构。

模式评价

这是最"重"的模式，前期投入巨大，但一旦跑通，壁垒也是最高的——算法可以开源，但建一座全自动实验室需要几亿资金和几年时间。更重要的是，自动化实验室产生的海量高质量实验数据，是AI模型最好的燃料，这会形成"数据-模型-实验"的正向飞轮。目前晶泰科技2025年首次盈利，已经在一定程度上验证了这个模式的商业可行性。

三小龙，三条路，谁能走通？

把四种模式和三家中国上市公司放在一起看，格局很清晰：