智通財經APP獲悉，東方證券發布研報稱，隨着全球監管轉向，AI製藥規模應用正快速落地，已從早研工具演進為覆蓋研發全鏈條的端到端體系，有望顛覆創新藥研發長周期、高成本、高失敗率的「反摩爾定律」。該行認為，海外MNC和科技巨頭正在全面擁抱AI，而國內AI製藥公司已嶄露頭角，相關產業鏈公司亦有望受益。相關標的：劑泰科技-P(07666)、英硅智能(03696)、晶泰控股(02228)、金斯瑞生物科技(01548)、百普賽斯(301080.SZ)。

東方證券主要觀點如下：

技術顛覆成本，AI重構製藥

「快與省」是中國創新藥崛起的底層邏輯，根基是人才紅利和成本優勢。在製藥領域，AI已從早研工具演進為覆蓋研發全鏈條的端到端體系，並逐步從小分子擴展至更多新興模態，成為中美競爭焦點。若國內AI製藥率先完成產業閉環，中國創新藥產業將迎來真正的「DeepSeek」時刻，過去人力驅動的「快與省」將升級為AI牽引的「快與省」。而依託海量數據、高頻迭代和真實世界證據迴流形成的正向飛輪，國產創新藥將從中國高端製造變為全球創新高地。

藥物發現先行，全新靶點湧現

目前，AI在醫藥行業的規模化落地集中在藥物發現階段：AI通過對多組學數據建模以識別疾病關鍵驅動因子，並藉助大語言模型快速整合文獻數據資源，高效發現全新靶點。根據英硅智能披露數據，其AI平台已發現29條管線，平均僅用12~18個月便完成從立項到候選分子確定全過程，研發周期縮短50%-70%，研發成本從數千萬美元降至百萬美元級，降幅達80%-90%。

臨床前正替代，新方法學加速

4月以來，中美官方機構相繼出台政策，標誌着NAMs(New Approach Methodologies)已形成全球監管共識。NAMs技術分為三大類：幹細胞是基礎，類器官是核心，AI是關鍵加速器。AI計算模型通過多組學數據挖掘藥物敏感性的潛在決定因素，再通過類器官進行實驗驗證與迭代優化，可將類器官從單純的功能檢測實驗，升級為鏈接患者生物學與預測性推理的決策支持平台。在當前的臨床前領域，AI小分子ADMET預測已較為成熟，國內企業在晶型預測、遞送優化等前沿方向已形成落地應用，有望加速藥物向臨床轉化。

臨床開啓驗證，行業迎來變革

I-III期臨床試驗通常消耗總研發成本的60%-70%，耗時6-7年，是失敗率最高、最昂貴、最值得被AI重構的環節。當前AI在臨床試驗的作用更偏向於數據整合和患者管理，真正價值被限制。值得注意的是，2026年4月，FDA宣佈兩項重大舉措，作為推進實時臨床試驗(RTCT)實施計劃的一部分，並計劃在今年夏天推出更廣泛的AI優化早期臨床試驗試點，標誌着沿用60年的臨床試驗模式開始迎來變革。該行認為，AI可將高度分散、複雜、異構的全球數據轉化為證據，交由專家與監管做出最終判斷，提高早期決策質量，減少後期失敗的隱性成本和沉沒成本。專家與AI協同，將真正提升新藥研發的成功率並縮短周期。

風險提示

數據、技術、臨床、監管和地緣等風險。