Moderna的AI驱动个性化mRNA癌症疫苗引爆了整个AI for Science赛道，概念时代正在落幕，行业迎来真正的里程碑时刻。过去数年间，AI制药始终是创新药赛道中最具想象空间的领域——从大模型参数的轮番竞赛，到技术平台的概念迭代，行业从不缺乏故事与热度。
但进入2026年，整个赛道的评判标尺正在发生根本性的转向，所有的目光最终都收敛到同一个硬核标准：管线的临床进度与真实数据。这不是行业的降温，而是行业的成熟。泡沫开始出清，真正的底层能力才开始被定价。
对AI制药最普遍的误解，是将其等同于“用电脑加速药物筛选”。这只是对第一代AI技术的表层认知，远未触及当前行业变革的核心。
传统药物研发的底层逻辑是试错驱动：先假设靶点与疾病的关联，再从数百万级的已知化合物库中筛选潜在结合分子，随后通过多轮实验反复优化结构，直至满足成药性要求。这套逻辑的本质无异于大海捞针，研发效率低下、成功率低迷的根源，在于已知分子库的边界，就是研发的边界。
早期AI制药所做的，是这套筛选范式的效率升级：用机器学习模型替代部分重复实验，提升虚拟筛选的速度与精度。它本质上只是把“筛子”做得更密、更快，始终没有跳出已有分子库与经验框架的限制。
而生成式AI带来的，是完全不同的第二种范式——“生成范式”。它不再局限于在已有的分子中寻找最优解，而是基于靶点结构、物理规则与生物学约束，从头生成自然界中不存在的全新分子。这意味着研发的边界被彻底打开：理论上，AI可以遍历近乎无限的化学空间，找到传统方法永远无法触及的最优结构。
两种范式的差异，从来不是研发快慢的量变，而是“从0到1”与“从1到N”的质变。筛选范式再高效，也逃不出经验的天花板；生成范式则具备了真正的创造能力，这才是AI制药革命的核心底色。
但范式的跨越无法靠概念完成。生成的分子能否合成、是否有活性、毒副作用是否可控，最终都要落在实验与临床的验证上。
随着验证期到来，两类AI制药公司的价值分化正在加速拉开：一类是管线型公司，以AI技术自研药物管线，承担研发风险，也享受创新药的完整商业价值；另一类是平台型公司，输出技术工具与服务，作为产业链的配套环节赚取服务收入。
市场曾经一度高估平台型公司的技术壁垒，但从商业本质上看，两者的价值天花板不在同一个量级。
平台型公司的本质是研发产业链的“卖铲人”。其商业模式以项目服务费、里程碑分成为主，优点是现金流相对稳定、研发风险低，但短板同样致命：其一，下游客户以头部药企为主，议价能力强，且大型药企普遍在搭建内部AI团队，对第三方工具的长期依赖度会持续下降；其二，价值分配占比极低，即便合作药物成功上市，平台能拿到的分成通常仅为个位数；其三，技术工具的同质化难以避免，无论是分子设计、逆合成还是物理模拟，最终都会走向标准化与价格战，盈利空间持续被压缩。
而管线型公司的本质是AI驱动的创新药企业。它们承担临床失败的全部风险，也享有药物上市后的全部商业回报。一个成功的重磅药物，年销售额可达数十亿甚至上百亿美元，这是任何平台型公司都无法企及的价值天花板。
当然，管线型公司的失败风险同样真实。临床研发是创新药的天然门槛，即便由AI设计的分子，也依然面临很高的失败概率。但这恰恰是价值分化的核心：真正具备底层能力的公司，会用临床数据一步步验证技术的可靠性，持续享受估值溢价；而停留在概念层面的公司，会在临床验证的试金石前逐渐被淘汰。
当前行业的估值逻辑已经完成切换：上一周期看技术、看融资、看团队，这一周期看管线、看进度、看数据。没有自研管线支撑的纯平台公司，估值中枢正在持续下移；而拥有核心管线进入中后期临床的企业，正在成为赛道里的核心稀缺资产。
互联网行业的赢者通吃逻辑，在AI制药领域完全不成立。
根本原因在于，药物研发是一个超长链条、多环节、多维度的复杂系统：从靶点发现、分子设计、合成优化，到制剂开发、临床试验、生产工艺，每个环节的技术逻辑、核心能力、评价标准截然不同。没有任何一家企业能够在所有环节都建立绝对优势。
未来的AI制药行业，必然会形成清晰的分层生态，每一层都有自己的竞争壁垒与头部玩家，整体呈现“底层集中、中层分散、下游多元”的格局。
最上游是底层技术层，包括分子模拟引擎、蛋白质基础大模型、物理计算框架等。这一层的技术壁垒最高，核心拼的是对生物物理规律的底层理解，以及算法、数据与实验的闭环能力。由于需要极强的跨学科积累与长期投入，这一层的玩家数量会非常有限，集中度相对最高，但也仅局限于底层工具的维度，无法向下游通吃。
中间层是技术平台层，针对研发的特定环节提供解决方案，比如虚拟筛选平台、逆合成平台、类器官芯片平台、临床智能平台等。这一层的参与者最多，竞争也最激烈，核心壁垒是工程化能力、垂直数据积累与客户验证。这一层很难出现绝对龙头，不同技术路径各有优劣，不同药企的需求差异极大，最终会形成多家头部并存、各自深耕细分场景的格局。
最下游是应用层，也就是用AI技术自研管线的Biotech与大型药企。这一层是整个产业链价值最大的部分，同时也是最分散的部分。不同企业会聚焦不同的疾病领域、靶点类型与技术路线：有的深耕小分子，有的擅长抗体药，有的突破免疫治疗。AI在这里是生产力放大器，而非胜负的决定性因素，最终决定企业高度的，依然是对疾病生物学的理解、临床开发的执行力与商业化的综合能力。
市场常有担忧：大药企会不会自己做AI，把创业公司全部淘汰？实际上，大药企的核心优势在临床转化与商业化，而AI技术迭代速度极快，内部团队很难长期紧跟前沿。更合理的终局是分工协作：创业公司负责前沿技术突破，大药企负责临床落地与商业化，双方通过BD合作实现价值互补。
本质上，AI最终会像当年的CAD、CRM一样，成为制药行业的通用基础设施。未来不会有专门的“AI制药公司”，因为所有制药公司都会是AI技术的使用者。今天的AI制药创业公司，要么向上游突破成为底层技术供应商，要么向下游扎根成为有管线的创新药企业，停留在中间做纯服务平台的，生存空间会持续收窄。
当前行业的注意力，大多集中在药物早期发现阶段，也就是AI在靶点发现与分子设计上的应用。但很少有人提及，药物发现仅占研发总成本的不到30%，临床开发与生产制造才是费用的绝对大头。
AI从早期发现向临床、生产等下游环节全链条渗透，才是下一个更大的价值增长点。
先看临床研发端。传统临床试验最大的痛点不只是慢，更是成功率低。一个进入临床的候选药物，最终成功上市的概率不足10%，绝大多数成本都损耗在了失败的临床试验里。AI对临床的价值，远不止是缩短试验周期，更核心的是提升成功率：通过真实世界数据精准定位适应症与优势人群，优化试验设计，减少无效分组；通过生物标志物预测患者应答，提前筛选出最可能获益的受试者；通过智能监控与数据分析，更早发现安全风险，避免大规模失败。
这些应用带来的价值，远超早期发现的降本效应。一个临床Ⅱ期的失败，沉没成本往往高达数亿美元，只要AI能将临床成功率提升几个百分点，创造的价值就足以覆盖早期研发的全部投入。
再看生产制造端。AI在合成工艺优化、制剂开发、质量控制等环节的应用，同样蕴含巨大空间。比如AI可以设计更短、更高效的合成路线，大幅降低原料药生产成本；可以优化制剂处方与工艺，提升药物的稳定性与生物利用度；还可以预测生产过程中的杂质生成与质量波动，提升生产的一致性与可控性。
很多人忽略了一个商业常识：药物的成功，不仅取决于疗效，也取决于可及性。AI在生产端的优化，能够显著降低药物的综合成本，让更多患者用得起，反过来也会放大药物的商业价值。
从聚焦早期发现，到全链条渗透，是AI制药行业的必然趋势。只停留在分子设计环节的企业，价值边界会越来越窄；而能够将AI能力延伸至临床与生产全流程的玩家，才会打开真正的成长天花板。
下文中我们梳理了国内30家代表性AI4S企业，其中包括港股上市企业、已拿下大额融资的独角兽以及成立仅一两年的新锐，让我们一起来探究一下产业真实格局吧。
英矽智能成立于2014年，其自主研发的端到端Pharma.AI平台，涵盖Biology42、Chemistry42及Science42三大板块，实现靶点发现、分子设计、临床预测等多个环节全覆盖。2025年12月成功登陆港交所，累计募资22.77亿港元，成为当年香港最大的生物技术（Biotech）IPO。平台累计产出31款临床前候选化合物，斩获13项IND批件，十余项管线推进至临床阶段。核心管线Rentosertib靶向TNIK，用于特发性肺纤维化，靶点发现至候选分子确认仅耗时约18个月，已于2026年7月正式启动III期临床试验，标志AI制药行业由概念验证迈入临床价值验证阶段。
晶泰科技：Physical-AI驱动的物质发现平台龙头
晶泰科技起源于麻省理工学院（MIT）校园，2015年由三位物理学家创立，是一家基于量子物理，以人工智能赋能和机器人驱动的创新平台型科技公司。2024年6月成功登陆港交所，成为香港18C规则下特专科技企业上市第一股。2025年全年营收8.03亿元人民币，同比增长201.2%，经调整后净利润为2.58亿元，是港股AI for Science赛道少数实现全年稳定盈利的企业。2026年7月底，公司正式发布XtalPi Science科学智能平台与Genius Agents科学智能体矩阵，并联合26家产业、高校及科研生态伙伴，共同发起成立“科学智能开放生态联盟”。
剂泰科技成立于2020年，由美国工程院院士陈红敏博士以及MIT科学家赖才达博士、王文首博士联合创立，专注于利用靶向药物递送和发现技术加速创新疗法研发。公司自主研发全球首个人工智能驱动的纳米递送平台NanoForge，打造了AiLNP、AiRNA、AiProtein和AiTEM四大核心解决方案。2026年5月成功登陆港交所，IPO募资超21亿港元，公开认购倍数超6900倍，刷新2026年港股医疗健康纪录。
百图生科成立于2020年，由百度联合创始人李彦宏和原百度风投首席执行官刘维共同创立，定位为生物计算引擎驱动的创新药物研发平台。公司自主打造了生命科学AI发现系统BioMap OS，已服务全球超过800家机构用户，并在超过60个FIC发现项目中取得实验验证，其基石为生命科学基础大模型xTrimo——以2680亿的参数量和300余个任务表现上的SOTA水平，持续引领行业发展。2026年3月，百图生科以保密形式向港交所提交上市申请，此前累计融资两轮，总额超过2亿美元。
深势科技成立于2018年，致力于打造AI科学家及自主进行科学发现的智能系统。以深势·宇知科学发现智能引擎为基座，构建了一系列“读文献、做计算、做实验”的智能科学工具和各领域的科学智能体，构成Science as a Service智能化科研产品和服务矩阵。2025年12月，公司完成总额超8亿人民币的C轮融资，由达晨财智、京国瑞基金、北京市人工智能产业投资基金等机构共同出资。
深度智耀成立于2017年，创始人李星毕业于北京大学药学院，在大型跨国药企的新药开发部门具有超过12年的工作经验。公司构建了覆盖生命科学全链路的AI产品矩阵，包括临床研究平台AICRO 6.0、药物发现平台分子设计引擎、智能体协同系统Agent矩阵。2026年3月宣布完成4000万美元新一轮融资，加上此前两轮，三次累计完成1.5亿美元融资。
深度原理成立于2024年，由来自麻省理工学院的贾皓钧博士和段辰儒博士联合创立，团队成员来自MIT、斯坦福、哈佛、清华等高校及微软、Meta、陶氏化学等企业。公司自研了AI Scientist平台Mira，可自主完成长链路科研全流程的设计、执行、复盘与动态调优，并建立了L4级别的高通量实验室AI Materials Factory。2026年7月完成A系列融资，累计融资金额近10亿元。
分子之心成立于2022年，由知名计算生物学家许锦波创办——他是全球首个有效的AI蛋白质结构预测算法RaptorX-Contact的发明者，被誉为“AI蛋白质折叠奠基人”。公司自研的蛋白质结构预测模型MMFold在国际权威FoldBench测试中超越所有开源模型，AI生物药从头设计平台MMDesign在针对12个真实临床靶点的测试中实现了超90%的靶点命中率。2026年6月宣布完成A轮系列融资，累计融资金额逾亿美元。
寻明生科成立于2023年，是一家AI原生TechBio公司，创始人赵伟安博士是加州大学尔湾分校的终身正教授，曾入选斯坦福全球前2%顶尖科学家。公司自主研发了生物基座模型AuraIDE，基于专有蛋白质共进化数据进行大规模训练，在生物分子结构预测与分子从头设计领域建立领先优势。2026年8月宣布完成1亿美元的B系列融资，目前已累计融资近2亿美元。
华深智药成立于2021年，由清华大学智能产业研究院孵化而来，创始人为计算生物学专家彭健博士及资深新药研发科学家朱祯平博士。公司以人工智能与计算生物学为核心，将AI深度嵌入抗体研发全流程。AI原生药物发现平台已推动40余个项目启动开发；核心管线长效抗TL1A单抗HXN-1001靶向炎症性肠病，2026年4月正式启动Ⅱa期临床试验。2026年3月，公司海外主体Earendil Labs宣布获得7.87亿美元融资，参投方包括赛诺菲、高瓴资本和辉瑞创建的Biotech Development Fund等。
华大智造成立于2016年，2022年9月于上交所科创板上市。2025年实现主营业务收入27.33亿元，归属于母公司所有者的扣非净利润为-3.90亿元，同比减亏40.20%。目前公司已形成以“全读长测序（SEQALL）”“智能自动化（GLI）”和“多组学（OMICS）”为核心的三大业务板块。2026年3月，华大智造成立子公司涌生智能（85%控股），专注AI For Science赛道。
戴纳科技成立于2005年，深耕AI+黑灯实验室赛道，自主研发的AI决策中枢与多模态智能系统，深度融合机器人集群与强化学习算法，实现从实验设计到数据解析的完整闭环。系统可7×24小时无人值守运行，实验误差率低于3%，研发效率较传统模式最高提升480倍，同时减少85%占地和50%以上能耗。2026年4月宣布完成近亿元B+轮融资。
鸿之微成立于2014年，是国内材料多尺度仿真技术先行者，以AI+MGE材料基因工程为核心，以大模型Agent「鸿元」为载体，打造可迁移、可复制、可规模化落地的材料智能研发基础设施。2026年5月，鸿之微联合明月湖实验室、哈尔滨工业大学正式全球首发了“Phase Lab镁合金智能研发平台”，这是全球首款专为镁合金领域定制的全流程智能研发平台。
镁伽科技成立于2016年，其自研的新一代生命科学智慧实验室——镁伽鲲鹏实验室，即便在无人值守的情况下也能如常运转，目前已迭代到3.0版本。2026年7月，镁伽科技与长三角先进材料研究院正式签署战略合作协议，共建“AI驱动高通量材料研发联合实验室”。
思朗科技成立于2016年，核心技术团队源自中科院自动化研究所，是全球极少数实现围绕科学智能从计算架构、芯片、整机、工业仿真软件到高质量数据集进行全方位生态建设的半导体企业。公司的“天穹”科学计算机产品已在长江科学计算中心实现交付与商业化运营，依托“天穹”已发现包括全球首个JAK2蛋白全新变构位点抑制剂在内的多个具有first-in-class潜力的创新药物候选化合物。2026年7月，思朗科技科创板IPO已获上交所受理，拟募资44.26亿元。
和光智成成立于2025年，首席科学家刘宇宙为北京航空航天大学化学学院教授，首席科学顾问杨万泰为中国科学院院士。公司核心竞争力在于将计算模拟、实验验证与数据反馈三者打通，形成完整闭环。核心算法平台Yun蕴算能够在庞大的化学结构空间中高效检索筛选目标分子，自研自主实验室XuanLab玄基实现7×24小时无人值守高通量合成，单日实验通量等效百人研发团队。2026年8月完成数千万天使轮融资。
龙讯旷腾成立于2015年，创始人为中国科学院半导体研究所首席科学家汪林望。公司创新构建了以“垂类材料大模型”为超级大脑、“材料研发智能体”为核心中枢的新一代产品矩阵，已完成多轮融资，投资方包括中网投、华为哈勃等。2026年7月，龙讯旷腾与海光信息达成战略合作，构建可复制的“AI+计算”融合创新模式并向全国推广。
复鞍智能成立于2025年，由复旦大学化学系刘智攀教授团队发起，复旦科创和复容投资联合孵化。公司核心引擎LASPAI平台基于全局神经网络势函数进行快速能量预测和性质计算，集成物质建模、复杂结构预测、反应路径搜索等高级功能。2026年5月宣布完成数千万元人民币种子轮融资。
清析智研成立于2026年5月，由清华、斯坦福等顶尖高校背景的创始团队创办。公司致力于构建全链路、端到端的AI自进化架构，以“科学世界模型”作为科学发现与产业研发的中枢大脑，将研发周期从以“年”计压缩至以“月”甚至“周”计。2026年7月完成数千万元天使轮融资，由鼎峰科创独家投资。
新研智材成立于2024年，核心团队成员来自华为、字节跳动、日本产业技术综合研究所、新加坡南洋理工大学等机构。公司自主研发的“SynMatAI”智能体系统，融合了生成式AI能力、分子动力学模拟与高通量虚拟实验，构建起“预测-验证-优化-小试-量产”的全链条研发闭环。2026年5月宣布完成数千万元天使轮融资。
开物纪成立于2025年，由陆子恒博士与杨孟洋博士联合创立，陆博士曾任微软研究院首席研究员及科学智能中心材料团队负责人。公司构建了“Prophet预测引擎+Creator生成引擎”双引擎架构，已建立百万级高并发数据基础设施。2026年3月宣布完成天使+轮数亿元融资，由Monolith领投。
立妙达智能成立于2021年，由浙江大学刘雨松博士领衔创立，核心团队来自MIT、CMU、斯克里普斯研究所等全球顶尖科研机构。公司构建了“精密制造+移动底盘+AI算法”的完整技术闭环，AI for Science智慧实验室面向生物医药、新材料等战略性产业提供全流程自动化解决方案。半导体及电子制造黑灯工厂是其重要布局，高精度机器人产品已获得多家头部半导体厂商认可并实现批量交付。2026年3月宣布完成超亿元人民币A+轮融资。
鼎犀智创成立于2025年，由北京大学深圳研究生院深港河套科学创新中心孵化。公司旨在打造具备自主认知与探索能力的“数字科学家系统”，以底层逻辑创新的Physical AI平台“Rhino AI”驱动新能源、半导体、航空航天等战略领域的核心材料突破。2026年3月宣布完成天使+轮融资，由晶泰科技和上海未来产业基金联合领投。
创材深造成立于2021年，专注于“AI+新材料解决方案”，致力于通过自主创新的高通量研发平台和智能计算引擎，加速新材料的研发与应用落地。截至目前已完成超高强钛合金、铝合金、高温合金、模具钢等13款高端合金商业化落地，多款性能达世界先进水平，覆盖航空航天、机器人、新能源、半导体和消费电子等新兴产业赛道。2026年7月斩获“2026人工智能先锋奖”。
索格智算成立于2025年，创始团队源自上海交通大学，由数学学院特聘教授、人工智能新材料研究中心主任徐振礼领衔。公司核心技术之一在于提出的新型神经网络描述子——SOG-Net，显著降低了复杂系统能量与力的预测误差。基于原创算法推出的软硬件一体化专用模拟器纳泰（NanoTitan），可在单GPU卡上完成千万原子模拟，计算速度比主流软件提升数十倍。2026年3月宣布完成超千万元种子轮融资。
材科源图成立于2025年，以“AI+材料”深度融合为核心，在数据、模型、智能体、实验平台四大维度实现全面突破。核心技术包括百万级真实材料数据库、材料预测物理模型、精准AI智能体、AI智能全自动高通量实验室。公司正全面拓展材料领域头部企业合作，业务覆盖压电陶瓷、芯片光刻胶及前驱体、半导体封装材料等关键赛道。2026年3月完成数千万元天使+轮融资。
幻量科技成立于2021年，以数据驱动的材料信息设计和工程技术为核心，自主研发了材料信息人工智能和数据管理平台。公司产品MatCopilot是一款专为材料科学领域研究员和工程师设计的人工智能研发平台，通过结合物理驱动的神经网络、不确定性量化和主动学习等前沿AI技术，为材料工业中数据高维、稀疏、多噪音的挑战提供高效解决方案。2026年1月宣布获得A股上市公司七彩化学战略入股。
新烛时代成立于2025年，由北京中关村学院与中关村人工智能研究院联合孵化，致力于为聚变反应堆打造专属“智能操作系统”，精准攻克制约可控核聚变商业化进程中最核心的“控制与预测”瓶颈。公司核心能力是通过深度强化学习实现对上亿度高温等离子体的毫秒级预测与实时稳定控制。2026年3月宣布完成6000万元天使轮融资，由中科创星、鼎峰科创联合领投。
术也科技成立于2018年，创始人兼CEO李谡拥有德国慕尼黑工业大学工程实现与工程机器人方向的博士研究背景。公司核心产品包括@Pette Mini、@Pette Pro智能移液器，@Micro²便携式酶标仪，@Lab数字制备套件等。@Pette系列智能移液器已斩获德国红点奖Best of the Best、日本优良设计奖、伦敦设计金奖三大国际顶尖工业设计奖项。2026年8月宣布完成Pre-A轮融资。
格式塔科技成立于2026年1月，由“中国脑机四小龙”之一脑虎科技前联合创始人兼CEO彭雷和盛大集团、天桥脑科学研究院创始人陈天桥联合创立。公司是中国首家超声波脑机接口企业，旨在探索下一代全脑信号读写与分析的脑机接口平台。相较于传统电学侵入式路径，该路径具备非侵入、全脑“读写”、多靶点神经环路调控等优势，针对慢性疼痛、抑郁症、阿尔茨海默症、帕金森病等适应症，覆盖患者群体更广。2026年3月宣布完成1.5亿元天使轮融资。
AI制药从来不是一个颠覆医药行业的神话，而是一场重构研发效率的深层变革。
过去几年，行业经历过概念的泡沫，也享受过资本的狂热。当潮水渐渐退去，最终能够留下来的，一定是那些能够把AI技术落地到研发全流程，用临床数据与商业价值证明自己的企业。
技术从来不是目的，做出好药才是。AI的终极使命，是让更多好药更快、更便宜地抵达患者面前。所有的技术迭代，所有的商业模式创新，最终都要回到这个最朴素的原点。
AI4S早已不是简单的AI科研工具，正在渗透药物、蛋白、材料、核聚变、航天等硬核领域。但融资、模型只是起点，真实科研产出与商业可延续性，才是投资的核心标尺。30家企业只是产业切片，真正的龙头尚未定型，但未来正在浮出水面……
在这个长坡厚雪的赛道里，跑得快从来不重要，跑得远才是关键。
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