【热门行业】 AI制药迈入“干湿实验闭环”发展分水岭？（附概念股）

金吾财讯 | 步入9月中下旬，Anthropic、诺和诺德、礼来、金斯瑞、Ginkgo等全球AI及医药领域龙头企业密集披露AI制药相关新动作。这些事件看似独立，但背后指向同一个判断：AI制药赛道的较量规则正在发生根本性变化——算法能力逐步基础设施化，干湿实验验证闭环成为当前一大核心竞争壁垒。

换句话说，行业已经告别“纯算法赋能”的概念阶段，进入“AI预测+湿实验验证+数据反哺迭代”闭环的分水岭。竞争核心不再是有没有引入AI，而是能否将算法虚拟预测快速转化为真实生物学证据，并形成高速运转的研发闭环，进而推动最终药物落地应用。

一、龙头加速从模型炫技转向干湿实验闭环，领跑者订单兑现

本轮赛道热度中，Anthropic极具代表性。随着该公司上周被曝出已自建湿实验室，其历时约5个月逐步搭建的从基础算法、科研工具到实体生物实验的AI药物研发闭环布局露出水面。细看其推进节奏，路径清晰且步步为营：4月，收购AI生物技术初创企业Coefficient Bio，吸纳药物研发相关专业技术与团队；6月，推出专为实验室研究场景设计的Claude Science科研工作台；8月，发布MHS模型硬件标准，打通大模型与显微镜、自动移液工作站等实验硬件的接口壁垒；9月，与诺和诺德达成AI药物研发战略合作，将Claude模型全面接入后者研发流程。上周，路透社报道其已建立湿实验室，Anthropic相关发言人还透露该实验室将聚焦基础生物学研究，探索传统药企缺乏经济动力的领域。

礼来旗下Tune Lab平台则构建了产业分工型湿实验闭环生态。9月16日，礼来官宣与金斯瑞生物科技、Twist Bioscience、Ginkgo Bioworks三家头部企业达成合作，引入三方核心能力补齐研发验证全链条环节。区别于传统单向技术合作，Tune Lab平台构建高效双向循环机制：入驻企业可免费使用礼来沉淀的数据训练AI预测模型，快速完成候选分子筛选；作为对价，企业产生的实验数据通过联邦学习机制反馈至平台，持续优化公共AI模型。这种“数据不出域、能力可共享”的架构，解决了药企对数据主权的核心关切，也实现了模型迭代的飞轮效应。

国内方面，AI制药龙头英矽智能也在加速布局。该公司已搭建自动化机器人实验室，构建了从疾病靶点发现、化合物筛选、自动化实验执行到数据分析与报告生成的干湿实验全链路智能闭环。其核心团队也曾提到，当前AI制药的核心壁垒已从早期的算法参数、模型精度，转向干湿闭环持续积累的专属研发数据与实验迭代能力。

目前，具备湿实验服务能力的企业已率先兑现订单与营收增长。公开资料显示，今年上半年，英矽智能实现营收1.06亿美元，同比大幅增长287.2%，营收主要来源于对外管线合作的首付款与里程碑收益，AI研发平台技术服务构成辅助收入；金斯瑞2026年中期AIDD（人工智能驱动药物发现）相关业务收入同比增速突破105%，连续三个半年度高速增长，同时募资扩产自动化湿实验室等，持续承接行业刚需订单。

世纪证券研报也明确指出，AI制药的稀缺资产正从模型能力转向基于模型的专有数据与湿实验反馈构成的闭环，“干实验预测—湿实验验证—数据反哺—模型迭代”的回路转速决定研发速度。

值得一提的是，政策层面也同步释放了战略导向。9月18日，工信部等十部门联合印发《医药工业发展“十五五”规划》，首次将AI制药纳入国家医药工业五年规划核心任务。规划明确提出，支持政企研联合搭建医药高质量数据集、可信数据空间，研发医药垂类大模型，围绕药物发现、临床研究、工艺优化、智慧监管等全环节，打造AI制药高价值应用场景，加速医药研发与管理的智能化范式变革。

二、加速临床候选≠落地上市，III期临床是核心试金石

政策红利与产业趋势共振，赛道热度持续升温，但市场也需要客观审视：拥有干湿实验闭环能力，并不等于拥有穿越周期的安全垫，英伟达此前清仓的Recursion即是典型案例。

投资者还需要清晰意识到的是，当前行业构建的干湿实验闭环，核心价值是大幅提速临床前候选药物的发现、筛选与优化，有效降低早期研发成本、提升分子安全性，并未彻底解决新药研发的核心瓶颈。中邮证券研报就提到，AI制药极大加速了临床早期进程，并将I期成功率从传统水平的40%—65%提升至80%—90%，但在II期及后续进展中“表现尚未看出差异优势”，成功率在约40%，与传统经验水平基本持平。

这一数据分化揭示了一个行业核心痛点：AI解决了“怎么选更安全的分子”，尚未解决“选的靶点是否真正有效”的终极问题，这也是当前AI制药无法实现商业化落地的瓶颈之一。

因此，III期临床数据便是投资者需要高度关注的核心指标，也是对整个“AI设计+湿实验闭环”模式能否走通临床价值兑现的一次硬核检验。

值得一提的是，英矽智能AI驱动候选创新药Rentosertib的III期临床试验已于2026年9月完成国内首例患者给药。此前IIa期临床已验证药物安全性与积极疗效，若本次III期顺利达终点，将有力验证AI制药干湿闭环模式的商业化可行性；但倘若失败，行业估值逻辑或将引发系统性重估。对于投资者而言，这一指标的意义不在于赌单一公司的成败，而在于它将是判断整个赛道“去伪存真”的关键窗口。

而站在投资维度来看，当前产业链确定性机遇已清晰。华鑫证券研报指出，全球AI大模型厂商多集中于海外，但具备完整Gene-to-Protein（基因到蛋白）湿实验验证能力的服务商主要集中在中国，国内完善的生命科学服务产业链，持续承接全球AI制药的实证验证需求，赛道确定性凸显。

东吴证券进一步拆解标准化干湿闭环流程与收益环节：AI平台输出候选分子→基因合成产出实物DNA→蛋白表达纯化获得实体蛋白→生化/细胞水平活性验证→动物体内药效评价→实验数据反哺AI模型迭代，全流程高度依赖上游生物科技服务商支撑，验证环节成为当前产业链最具确定性的赛道。

结语

整体而言，当通用算法不再是行业核心壁垒，在AI制药的赛道中，唯有实现“算法迭代、实验验证、数据沉淀、临床落地”正向循环的企业，才能穿越行业概念周期，兑现AI制药的长期产业价值。