【欢乐星期四】编程之后，AI的下一棒在哪里？

来源：市场投研资讯

（来源：汇添小微）

却说这新技术的发展，倒跟我们玩游戏有些相像，到达一个节点，便能点亮一片地图。今年上半年全球科技板块的极致行情，很大程度上源于大模型在编程方面的出色表现——能干活，就有人愿意掏钱，调用量上去了，算力硬件的投入自然水涨船高，更充足的算力又反过来驱动模型迭代与应用落地，从而形成了正向循环。

但，就像人类至今为止难以研发出永动机，一个行业终究有着自己的规模上限，正循环也会遇到天花板，这时我们便呼唤下一棒接力者，开拓新一轮增长曲线。

那么，AI的下一个应用场景可能在哪呢？

近期Anthropic创始人Dario Amodel在社交平台公开撰文：公司将更多资源倾斜投向生物健康领域。不仅如此，他亦提出观点，认为在更长时间维度内，AI在疾病治疗等健康领域存在较大应用空间。

在这位创始人看来，当前社会对AI公司的批评集中于“我们还没有兑现那些用AI造福世界的宏大承诺，唯一的解药不是喊口号，而是真能治好癌症，公众才会信任AI。”

抛开这些叙事，这背后还藏着一个更实在的逻辑：AI大模型正在从虚拟世界逐步融入实体产业，医药可能就是其中的第一站，全球的医药版图，也可能随之改写。

AI制药，缺的不是算力，而是物理世界的反馈

很多人以为，AI制药就是坐在电脑前，让模型自己设计分子、预测靶点，然后“啪”地一下，新药就诞生了。

其实不然，医药研发讲究有备而来，第一关就是学会理解物理世界，具体来说，AI大模型再聪明，本质上也是在数字世界里做推演。它设计出一万个候选分子，预测哪个能跟癌细胞死磕，但这些预测对不对？在真实的细胞、动物、人体里管不管用？AI自己可不知道。它需要一个存在于真实物理世界的老师来打分、纠错、反馈——这个老师，就是CRO，即医药研发外包企业。

好比大模型公司买显卡训练AI，没有海量算力，大模型就是无米之炊；同样，没有CRO在实验室里一轮轮做实验、回传数据，AI制药模型就是闭门造车，永远长不大。AI设计出分子，CRO负责合成、测试、验证；AI预测靶点，CRO负责做细胞实验、动物实验确认。AI每迭代一次，背后都是CRO在物理世界替它做了一次确认。

为什么是中国CRO来当这个“训练师”？

那么问题来了：全球CRO公司那么多，为什么AI大模型公司偏偏需要中国的CRO？

答案藏在三个关键词里：效率、准确率、产业链配套。

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先说效率。中国CRO行业经过多年的摸爬滚打，已经把“快”字刻进了DNA。从化合物合成到药效评价，从毒理实验到临床申报，国内龙头CRO的交付周期普遍比海外同行短30%到50%。对于AI模型来说，迭代速度就是生命线——今天设计的分子，下周就要看到实验结果，下个月就要调整算法。这种小步快跑的节奏，只有中国CRO能跟得上。

资料来源：《医药生物年度行业策略报告：聚焦硬核科技，向创新要成长》，方正证券，2025/12/17

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再说准确率。AI模型训练最怕什么？怕“脏数据”。如果实验数据本身就有偏差，模型越练越歪，最后得出“一本正经胡说八道”的结论。中国头部CRO企业在实验规范、数据质控上早已对标欧美标准，做出来的数据经得起FDA、EMA的审查。

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最后，也是最容易被忽视的一点：完整的化工产业链配套。AI设计出来的分子，往往结构新颖、合成路线复杂，有些甚至刁钻到让传统药企直挠头。但在中国，从基础化工原料到高端医药中间体，从催化剂到特种溶剂，产业链配套完善。AI今天脑洞大开设计出一个新分子，中国的化工厂很快就能把原料备齐，紧接着CRO实验室就能开始合成。这种设计即落地的能力，在全球范围内具有领先优势。

就像学生做作业，你越快批改指教，他的印象越深，中国的CRO企业扮演的正是这种高效率老师的角色。

复杂药物时代已经来临

说了这么多，除了AI制药带来的驱动，中国的CXO企业有没有其他利润增长点呢？

有的朋友，有的。

说到这里，还得提一嘴产业链的下一环——CMO，我们在此解释一下，前文我们提到的CRO负责研发外包，CMO则负责制造外包。

眼下，简单药物这样的“低垂果实”已被摘尽，结构复杂的生物药正迎来爆发期——ADC、GLP-1多肽、核酸药物、双抗……这些结构精巧得像瑞士手表的“大家伙”，工艺门槛极高，不是随便找个药厂就能生产的。

正因如此，手握先进生产设施和复杂工艺开发能力的CMO企业，具备较高稀缺性，订单和收入正在实打实地增长。更关键的是，这批复杂药物新药的增长有望持续十年之久，未来或仍有很大的成长空间。

所以你看，CRO环节承载着AI制药的应用预期，CMO环节则受益于复杂药物制造需求的增长，中国CXO行业正受到市场关注。

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