1、AI for Science发展逻辑
大模型场景瓶颈催生新方向探索：当前全行业都在寻找可跑通的大模型新落地场景。此前大模型成熟落地场景多集中在To C领域，其他领域成熟落地场景较为稀缺，全行业对新应用方向的探索需求迫切，AI for Science领域逐步成为行业共同关注的重点方向。
2、AI for Science的生产力变革意义
AI for Science场景的跑通，可证明大模型通用智能化能力实现了巨大提升，一旦该场景跑通，除AI for Science外，大量当前未预料到的领域都有望实现智能化落地。当前已落地的文本、图像类AI应用及To D类产品，本质上仅处理数字世界生产力，核心逻辑是基于已有数据提取相关信息，并未触达真实世界生产环节。而AI for Science则直接延伸至真实世界生产力范畴，可基于数据挖掘底层规律，进而研发新物质、新产品，大幅缩短研发周期。目前AI for Science覆盖生命科学、化学、物理、医药等多个科研领域。
3、AI for Science落地的技术与商业基础
AI for Science有望实现突破的核心支撑是Agent技术与大模型能力的逐步匹配，大模型体系分为Agent支撑的框架层、底层API及大模型本身两部分，Agent技术成熟后与大模型能力结合可解决多类科研环节痛点。
传统科研模式以实验+经验+模拟为主，以新电池材料研发为例，传统新材料研发需从百万级候选材料中筛选优化，再做产业验证，周期长达数年；而搭载Agent的大模型可覆盖候选生成、性能测试、实验设计全环节，仅需在最终环节开展实验室验证即可，大幅缩短前端研发周期、提升研发可能性。其次，科研领域天然符合缩放定律，基于数据、算力的持续投入，叠加实验反馈的正负反馈机制可形成持续迭代的飞轮效应，类似大模型在Coding领域基于程序员即时反馈快速迭代的逻辑，该飞轮效应也可在AI for Science的医药等环节复刻。此外，当前药物、材料等领域的研发成本持续攀升，Agent技术的应用可类似码农使用Coding工具一样，大幅提升研发ROI，具备成熟的商业落地逻辑。
3、AI for Science的落地现状与厂商布局：
当前AI for Science中制药领域落地进展最快，已有明确产业实践基础：最早的AlphaFold实现了蛋白结构、分子式的识别，AlphaFold相关成果是2024年诺贝尔化学奖核心内容，解决了蛋白结构观测问题但尚未实现适配药物分子的匹配；目前该领域已发展至从结构预测到药物生成的第二阶段，已有前期使用基础，叠加大模型、Agent技术可实现持续演进。
当前大模型厂商也在纷纷布局该领域，例如Anthropic推出的cloud science专用科研平台，定位为覆盖药物研发、材料研发等场景的自动化平台，可承担AI科学家角色，支持调用工具查阅论文、分析数据、设计实验，覆盖科研人员前端全流程工作，是大模型厂商继Coding、work agent后重点布局的方向。
综合来看，AI for Science是大模型前沿智能的制高点，当前全行业关注度持续提升
3、AI制药产业落地现状与需求特征
AI制药相关标的行情带动整个医药板块贝塔显著放大，本次行情与过往港股相关生物科技标的行情差异明显，部分港股生物科技标的从底部已翻倍，板块估值持续上行，核心驱动因素是相关标的已出现实质性业务与收入落地，板块关注度显著提升。
AI在新药研发的落地场景：
新药研发的常规流程为：确认对应疾病的靶点，之后从现有分子库中筛选候选分子或先导化合物，候选物规模可达到上万乃至上亿个，经过多轮筛选后仅保留10个左右候选物推上PC阶段，最终仅1-2个候选分子被推上临床。传统分子筛选环节依赖人工实验室操作，工作量极大，部分蛋白仅凭人工经验很难预测成药可能性，效率瓶颈明显。当前AI制药的模型训练主要聚焦临床前药物发现、分子筛选环节，针对性解决传统筛选的效率痛点。
AI制药的业务运作闭环逻辑：AI制药已形成完整业务运作闭环，各环节分工明确：
序列生成：AI大模型企业基于现有数据库与算法模型，生成数千乃至上万条目标抗体序列，该环节仅在计算机层面完成；
高通量合成：大模型企业将生成的序列委托给专业生物科技企业，要求高通量合成对应蛋白/抗体，美股Trans、港股千岁生物科技均承接这类合成需求；
体外成药性测试：合成得到批量抗体后，开展体外测试，核心检测亲和力等生化物理指标，判断对应蛋白的成药可能性；
模型迭代优化：将体外测试得到的数据回传至AI大模型，形成数据闭环，持续优化模型的预测准确性。
4、AI制药产业链机遇与发展前景
AI制药对产业链的带动逻辑：当前AI制药相关应用已经落地，未来需求还将持续释放，去年行业行情主要围绕大模型合作展开，目前大模型企业已与海内外多家大型药企达成实质合作。对比传统药物研发模式，AI大模型核心优势在于研发效率更高：传统药物研发依赖人工开发分子，推进速度较慢，且在不可成药靶点、人工难以预测的研发场景下存在明显局限，AI大模型则可突破上述局限，助力更多针对难成药靶点的药物开发。
同时，AI大模型可快速生成候选药物分子，相较人工开发分子的长周期，AI的高效率会催生出更多研发管线，进而带动临床前研究、临床研究等全产业链的需求扩容，推动整个创新药产业链的市场规模持续扩张，目前行业已呈现朝该方向发展的明确趋势。
CXO板块的原有增长逻辑：在AI相关行情启动前，CXO及科研上游板块已经处于上涨通道，行情由业绩驱动，底层支撑逻辑是中国创新药BD持续上行，行业景气度较高，大量药企持续加大早研阶段投入，带动早期研究需求持续增长。叠加近年海外CXO企业没有明显扩产，国内企业在产能端具备显著优势，其中药明康德在小分子业务领域扩产规模领先海外，业绩表现亮眼且估值较低，板块整体业绩兑现度较高，基本面支撑明确。
AI带来的估值与空间提升：当前AI大模型企业对抗体类的需求已经处于放大阶段，未来还有望进一步带动早研环节的需求扩容，为CXO及科研上游板块带来新的增长逻辑，板块估值具备明确提升空间。叠加此前已有的业绩增长支撑，AI技术的落地将进一步打开板块的长期增长空间，当前整个CXO、科研上游乃至创新药板块已经获得市场的广泛关注，且板块已有实质业绩兑现，叠加AI带来的新增长逻辑加持，板块投资逻辑确定性较高，长期成长空间被进一步拓宽。
