德邦研究所报告从产业链视角对AI制药生态进行了系统性解构。AI制药产业链长、分工复杂，从上游的算力算法数据底座，到中游的四类主体竞合，再到下游的药企需求方，形成了完整的价值传导链条。报告详细分析了各环节的关键竞争要素，并对全球AI制药投融资及对外合作趋势进行了跟踪——2024年全球融资额已接近恢复2022年巅峰水平。

AI制药产业链可清晰划分为上中下游三个层级，参与者众多且分工高度专业化。上游为软硬件基础设施层，主要涉及算力（芯片、服务器）、算法（机器学习、深度学习框架）和数据（数据库、云计算平台），其中有效的规模化数据来源是上游关键竞争壁垒，老牌互联网和电子企业占据主导地位。中游为AI制药主体层，包括AI制药初创企业、传统药企/CRO公司以及互联网企业三大类——不同企业掌握不同资源禀赋，在竞争中具有差异化优势。下游为需求应用层，主要包括药企、CRO公司和科研机构，中游企业根据需求方向它们交付运算完成的药物分子结构或研发服务成果。产业链各环节之间的协同效应日益显著，尤其是中游三类主体之间的合作愈发频繁——AI初创公司拥有技术和算法能力但在数据积累和资金上存在短板，药企/CRO拥有药物开发经验和资金实力但AI技术能力相对较弱，互联网企业算力和技术资源丰富但缺乏制药行业经验，三方取长补短共同推进AI药物研发已成为行业主流合作模式。

上游基础设施决定了AI制药平台的运算能力和模型精度。算力层面，AI制药依赖高性能GPU集群和云计算资源进行分子动力学模拟、蛋白质结构预测和数十亿级分子库的虚拟筛选——华为云基于坚实云计算架构推出的盘古药物分子大模型是典型案例，该模型新增靶点口袋发现、分子对接等十大核心场景，将药物设计效率提升33%。算法层面，深度学习、生成对抗网络、自然语言处理等技术持续演进——DeepMind的AlphaFold3在基准测试中准确率比现有传统方法高出50%，SimulationsPlus的ADMETPredictor仅输入化合物结构式即可快速预测ADMET/PK性质参数。

数据层面，有效的规模化数据来源是上游竞争中最难以复制的壁垒。高通量技术的发展和广泛应用产生了丰富的药物、疾病、基因和蛋白质数据，为AI+药物发现提供了数据基础。但制药数据的质量、标准化程度和可访问性仍是限制AI模型训练效果的瓶颈——药企核心研发数据往往涉及商业机密无法共享，公开数据库的数据完整性和标注质量参差不齐。报告指出，未来上游竞争的核心将从"算力军备竞赛"转向"数据生态构建"——拥有高质量、大规模、结构化药物数据资源的企业将在模型训练和平台迭代中占据持续优势。

中游AI制药主体的四类格局已清晰形成。专业AI制药企业（如英矽智能、晶泰科技）优势在于技术和算法能力，但面临资金和商业化压力——两家头部企业均已提交港股IPO申请寻求资本支持。传统制药企业（如恒瑞医药）通过引进外部AI平台（Iktos的Makya软件）搭建内部AIDD/CADD能力，初步建立"恒瑞-灵枢"平台支持多场景研发。CXO企业（如药明康德、成都先导、泓博医药）凭借研发服务中积累的海量数据，自研或引进AI技术平台提供更具性价比的服务。互联网科技企业（如华为云）基于技术禀赋切入，打造药物分子大模型赋能全流程AI药物设计。四类主体之间的合作关系远大于竞争关系——优势互补是AI制药中游生态的底色。

AI制药行业的景气度与投融资环境高度相关。报告引用的DPI及智药局数据显示，受全球资本市场及生物医药投融资大环境影响，AI制药融资额有所波动。2024年全球AI制药融资事件为128起，总金额58亿美元，经过2023年的调整后已接近恢复2022年的巅峰水平。地域分布上，美国仍为AI制药发展高地——2024年融资事件62起，其次为中国37起，但融资金额上美国的领先优势更为明显，中国AI制药融资额占比约10%。融资的回暖为AI制药中游企业的管线推进和平台迭代提供了关键资金支持，行业景气度正处于回升通道。

下游需求方的付费意愿和合作规模是AI制药产业链价值兑现的最终环节。报告指出，国际大型制药公司由于技术瓶颈逐渐主动进行技术转型，积极寻求与AI科技公司的合作。2017年开始，MNC对AI制药企业的观望和谨慎态度发生转变——过去6年Big Pharma与AI药企的合作数量持续增加，合作金额也快速上升。2022年全球AI合作交易TOP10中，Exscientia与赛诺菲达成53亿美元合作（15个药物管线、不超过21%销售分成）居首，Evotec与BMS的52亿美元合作（分子胶降解剂）位列第二，赛诺菲在TOP10中占据三席（另与Atomwise达10.2亿美元、与英矽智能达12.23亿美元合作）。

从合作内容看，交易覆盖从靶点发现到具体药物管线的联合开发，合作模式日趋成熟。英矽智能2023年全球首款由生成式AI设计的抗特发性肺纤维化小分子ISM001-055推进至II期临床，成为AI制药管线的标杆案例。报告判断，随着头部AI公司通过对外合作实现自我造血能力提升，AI制药License-out金额屡创新高的趋势有望延续。下游需求的持续扩张也将反向驱动中游AI平台技术迭代和上游算力数据基础设施升级，形成产业链正反馈循环。药物研发的重点多聚焦于神经性、癌症、心血管及胃肠道疾病领域，与AI制药管线适应症分布高度吻合，需求端和供给端在治疗领域上的匹配进一步强化了产业链协同效应。

2022年全球AI制药合作交易TOP5

AI药企	合作方	订单金额	合作内容
Exscientia	赛诺菲	53亿美元+≤21%销售分成	15个药物管线
Evotec	BMS	52亿美元	分子胶降解剂
Generate	安进	19.5亿美元	5个靶标开发蛋白疗法
英矽智能	赛诺菲	12.23亿美元	6个创新靶点
Atomwise	赛诺菲	10.2亿美元	5个药物靶点