亚商投顾沈杨：锁定“复杂分子”的生产红利

这则新闻正好相反，分别代表了“中国创新药商业价值的国际兑现” （荣昌生物BD交易）和“未来医药研发范式的技术变革”（英伟达+礼来）。

对于医疗服务（Medical Services）板块的投资，这两则消息提供了非常清晰的线索，核心逻辑可以归纳为：“卖水人”逻辑的强化与升级。

1.AI+医疗”从概念走向产业落地（AIDD）

英伟达与礼来的合作，使得“AI制药”不再讲故事，而是进入了制药工会重金投入期。

研发范式革命：礼来是全球市值最高的药企，英伟达是全球AI算力之王。两者的结合点是“机器人技术”和“物理AI”，旨在解决药物发现和生产中的效率问题。这意味着未来的医疗服务不仅仅是“堆人头”（传统CRO模式），而是“算力+自动化”。

医疗信息化与数据服务商：AI训练需要高质量的医疗数据，拥有数据治理能力、医疗大数据资源的IT服务商价值提升。

AI驱动型CRO：关注那些已经布局AI药物发现平台、利用AI进行晶体筛选、蛋白质结构预测的CRO企业。他们比传统CRO具有更高的效率护城河。

2.国际化（出海）能力成为核心估值指标

荣昌生物的案例再次证明，中国医药行业的“天花板”在海外。

服务链条的全球化：如果生物技术的产品要卖给艾伯维这样的跨国公司，那么方便提供服务的CXO必须具备符合FDA/EMA标准的合规体系。

投资指引：在医疗服务板块选股时，“全球交付能力”是核心筛选标准。只有能帮客户通过美国/欧盟监管中介的服务商，才能吃到这波“出海红利”。直接依赖国内内卷市场的服务商，估值将持续受到压。数字营销：投资能利用AI实现精准投放、内容自动生成和效果优化的营销科技公司。

医疗服务方向的三大机会及核心逻辑：

机会一：高端制造外包（高端）

——锁定“复杂分子”的生产红利

技术壁垒溢价：荣昌生物此次交易的核心资产大概率涉及ADC（抗体偶联）或双抗。这类药
物生产工艺极其复杂，良率控制难度大，药企自建产能成本高、周期长。因此，具备ADC、双抗、CGT（细胞与基因治疗）等复杂分子生产能力的CDMO企业拥有极高的话语权。

土耳其临床保障：荣昌获得了6.5亿美元的首笔付款，医疗用途之一就是样品和商业化产品的生产。短时间内这笔钱将迅速转化为上游CDMO企业的订单。

机会二：“AI+自动化”基建（AI-Driven Services）

——医疗研发的“工业4.0”升级

降本增效刚需：英伟达与礼来的合作直指“机器人技术”和“物理AI”。传统CRO是“堆人头”模式（劳动密集型），未来将转向“算力+自动化实验室”模式（技术密集型）。AI可以压缩药物周期，机器人可以24小时不间断实验。

卖铲子逻辑升级：以前是卖试剂、卖耗材，现在是卖**“AI模型服务”和“自动化工作站”。药企要想不被时代淘汰，必须加大对数字化研发基础建设（AIDD）的资本支出（CapEx）。

机会三：全球化合规服务

——赚“美元/欧元”的摆渡人

客户结构决定估值：荣昌的交易表明，中国创新药的大钱在海外（License-out给MNC）。凡能帮助中国生物科技“走出去”的服务商，才具备高成长性。

合规即事业：想要获得艾伯维（AbbVie）的49.5亿美元里程碑付款，药物必须通过美国FDA或欧盟EMA的前锋。这需要达到高度的全球多中心临床试验（MRCT）服务能力和国际注册合规能力。只能做临床的CRO将面临严重的内卷和价格战。

AI医疗逐渐崛起，或可成为AI最深远的应用领域

1）OpenAI 已经组建了健康和医疗团队，医疗成为他们接下来的重点方向；2）HealthBench的核心其实是 Evals。AI 的下半场，将从 “解决问题” 转向 “定义问题”。在这个新阶段，评估（Evals）比训练更重要。（图一：在参战的所有顶尖模型中，o3拿下了最高分，Grok 3位列第二，Gemini 2.5 Pro位列第三。）

1.OpenAI发布全新的开源健康基准，进军AI医疗行业

2.AI医疗模型的可靠性至关重要

3.医疗健康或可成为AI for Science最深远的应用领域

AI对药物经济学的影响：逆转投资回报率。新药研发通常需要投入大量时间和金钱，不仅使药企负担研发上的巨大成本，漫长的周期也消耗了药物专利期，进而对药物上市后的收入产生不利影响。这些因素共同导致药企经济回报受限，1982-2022年药物开发的回报率从约20%降至10%。AI 驱动的药物开发可能将上市时间从13年缩短到8年，同时将总成本从 24 亿美元降至 6 亿美元。这种效率的提升不仅能加快新药开发速度，还能提高研发投资回报率，推动整个医药行业的创新。

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