本周我们探讨AI制药及相关产业链成长机遇。

基于现有的技术和未来的发展状况，我们认为药物研发基于实验科学的本质不会因AI的迭代升级而发生颠覆。AI发挥降本增效的作用之处在于临床前的研发环节。其主要原因在于药物发现环节可提供技术附加值多。其中虚拟筛选或是最为重要的AI应用，可快速从上百万化合物中通过计算的方式筛选出少量更具有潜在活性的化合物，极大地降低了真实试验中所需要投入的化合物的数量，进入临床前阶段后，通过ADMET预测等方式来协助研究优化分子降低失败风险，从而有效缩短了研发周期同时大大降低了研发成本。根据Insilico Medicine公布的数据，AI能够将上述阶段花费分别缩减至0.2、0.4和2百万美元，缩减比例均为90%以上。同时，AI可将上述阶段的研发周期由传统方法的1年、1.5年和2年缩减至2个月、4个月和11个月，分别节省83%、78%和54%。（注：由于发布时间和统计范围等，两者的数据口径可能存在不一致，计算所得数据仅供参考。）

产业链角度：AI赋能药物发现DBTL(Design‑Build‑Test‑Learn）的工作流已形成闭环，海外公司Twist已获订单验证。流程上来看：Twist承接中间 “Build‑Test”实验环节，客户负责 AI 设计，循环迭代，最终推进到临床前开发。具体来看：客户利用 AI 在计算机内虚拟生成、优化海量候选 DNA 序列（in silico 硅基虚拟设计），不做实体实验。Twist 做高通量 DNA 合成和蛋白表达（即将DNA序列变成目标蛋白），而后开展体外实验分析：结合能力、可开发性、关键成药性特征等检测，产出实验测定数据。而后将实验检测数据回传给客户，指导下一轮 AI 设计；每一轮迭代驱动客户复购 Twist 的合成服务，形成持续重复订单，是商业模式核心。

公司业绩放量加速进入盈利周期，26-27年订单指引持续翻倍。业绩层面，Twist 26Q3单季度收入1.18亿美金，其中包含AI药物发现业务的Therapeutics板块同比 49%，所有板块中增速最高。2026年全年指引4.56~4.57亿美元，毛利率有望达52%以上（2020年以来最高），EBITDA（调整后）有望在26Q4进入盈亏平衡点。订单指引层面：对比 FY25，FY26订单目标为三位数百分比增长，展望FY27订单层面仍有望维持三位数百分比增长。

随着AI药物发现工作流的闭环落地，AI制药企业有望加速发展，模型迭代加速有望推动上游相关服务需求进入爆发期，驱动新一波成长机遇。建议关注细分赛道龙头企业：1）AI制药：英矽智能、晶泰控股；2）蛋白合成表达：金斯瑞、义翘神州、奥浦迈、百普赛斯、近岸蛋白等；3）动物模型验证：百奥赛图、药康生物、南模生物