晶泰科技 边卖铲边淘金

AI正在重新定义制药赛道的竞争方式。

过去药企比拼的是已经成型的产品和管线；现在，一家公司持续发现新药的能力，正成为胜负手。

大模型、机器人实验室与自动化研发系统不断成熟，原本高度依赖反复试错的药物发现流程正在被倍数加速，一些项目已经把部分候选分子的发现和验证压缩到数月级。

于是，全球药企开始重新搭建研发基础设施。

2025年，礼来与英伟达合作建设AI超级计算平台。今年，双方又计划未来五年投入最高10亿美元，建设AI联合创新实验室，把模型、算力、机器人和湿实验连接到同一套研发体系。

赛默飞等巨头，也在推动实验室进一步自动化。这一轮技术范式的切换，也让国内AI药企有机会在药物研发底层能力上，与全球巨头进入同一轮竞赛。

其中，晶泰科技（2228.HK）已经成为国内较早跑出商业化结果的公司之一。

2026年上半年，晶泰科技AI4S智慧解决方案收入已经接近公司同期收入的一半；机器人实验室、自动化工作站、化合物管理系统，也开始真正贡献收入。

与此同时，公司也没有放弃最经典，也最具想象空间的新药故事——淘金者。

既是卖铲人，又做淘金者，晶泰科技有点看头！

壹|淘金

新药价值重估

晶泰科技的淘金故事始于去年的一笔交易。

2025年，公司与美国生物科技公司DoveTree签下一笔潜在总金额59.9亿美元的多管线合作，并收到合作方5100万美元的首付款。

随后，晶泰科技启动了一条肿瘤管线，目前已经从候选化合物阶段推进到IND-enabling研究，开始为临床申报做准备。

今年5月，晶泰科技又收到了DoveTree第二笔1900万美元付款。看起来合作方对其新药研发推进速度非常满意。

6月，晶泰科技又与一家国际生物制药公司签下一笔潜在总金额超过4亿美元的合作，共同开发针对GPCR靶点的口服小分子药物。

合作方将支付首付款并承担全部早期研发费用，晶泰科技则有望获得临床前、临床及商业化里程碑，并且还有后续销售分成。

截至今年上半年，晶泰科技合作及自研管线中已有3条进入临床，10余条处于IND获批或准备阶段，接近10条达到PCC阶段。

对一家以AI制药起家的公司而言，这组数字比模型本身更能证明商业价值。但晶泰科技的新药故事，起点并不算性感。

2015年，三位MIT博士后物理学家创立晶泰科技，最早从晶体结构预测和药物固态研发切入。

此后，公司逐步把量子物理、AI、小分子药物发现、湿实验和自动化实验室纳入同一套研发体系。2024年，晶泰科技登陆港交所，成为18C规则下首家上市的特专科技企业。

早期，晶泰科技扮演的更多是技术服务商角色。药企提供靶点和研发需求，晶泰科技负责分子设计、晶型预测、先导化合物优化等环节，再按照项目收取服务费。

说白了，是帮别的药企淘金。这也是早期不少AI制药公司常见的商业模式，但问题在于一款新药的价值分布极不均衡。

真正高价值的部分，往往集中在临床推进、监管获批和商业化之后，AI公司能够分享的依然只是新药价值链中的一小部分。

晶泰科技开始把收益来源从研发服务费，延伸到药物资产的后续价值。

图源：上市公司官网

上述与DoveTree达成的合作最具代表性。

双方合作潜在总金额最高达到59.9亿美元。晶泰科技首先获得5100万美元付款，后续还有4900万美元潜在付款、最高58.9亿美元监管及商业里程碑，以及销售分成。

大额管线交易，也开始对收入和利润产生实质贡献。

整个2025财年，晶泰科技营业收入由上一年的2.66亿元骤然增长至8.03亿元，同比增长201%；全年净利润1.35亿元，经调整净利润2.58亿元，首次实现年度盈利。

DoveTree并非孤例。

晶泰科技目前已经积累了接近40条自主及联合孵化管线，覆盖小分子、抗体、多肽、小核酸、分子胶等不同模态，其中一批项目已经进入IND及临床阶段。

外部合作也在向更多技术路线扩展。

去年11月，晶泰科技旗下Ailux与礼来签下最高3.45亿美元的多靶点合作及平台授权协议，围绕双特异性抗体展开研发。

这是双方继2023年2.5亿美元小分子药物发现合作之后的第二笔大额合作。

一个月后，晶泰科技又与甘李药业达成AI多肽创新药研发全球战略合作及平台授权，合作模式同样覆盖平台授权费、首付款、临床及商业化里程碑和后续收益分成。

短短十余年，晶泰科技的AI制药业务，已经从收取研发服务费，延伸到分享药物资产价值。

但淘金毕竟慢、风险高、收入跟着研发节点波动。于是，晶泰科技手里的另一张牌，也就显得越来越重要。

贰|卖铲

研发能力变现

2026年上半年，晶泰科技增长最快的业务并不是新药管线。

AI4S智慧解决方案收入达到1.94亿元，同比增长136.4%，占公司同期3.94亿元收入的49%。去年同期，这一业务的收入占比还只有16%左右。

图源：上市公司财报

机器人实验室等AI4S业务，已经撑起晶泰科技近半收入。

今年上半年，晶泰科技为礼来上海研发中心交付了一套千万级化合物仓储管理系统，覆盖化合物存储、出库、微量粉末分装和溶液配制；双方还签下另一笔千万级HTE高通量实验平台项目，首套系统已经完成工厂验收测试和用户培训。

4月，晶泰科技为韩国JW Pharma建设的智能自主药物合成和工艺研发系统完成全部交付。

此前，罗氏已经采购智能化合物仓储系统，赫力昂采购智能样品前处理系统，巴斯夫也引入配方稳定性测试智能工作站。

国内市场上，公司的智能合成工作站已经复制到13家客户，一批千万级项目正在推进。

图源：互联网

真正支撑这门生意的，并不只是几台机器人。晶泰科技目前已经在全球部署超过300台机器人实验工作站，覆盖20多个研发场景。

根据公司2026年中期业绩披露，每月可以产生5万条以上反应产率数据和30万条以上反应过程数据，累计真实实验记录已经超过50万条。

实验规模之外，效率也在提升。

今年4月，晶泰科技自动化合成平台的月度自主合成能力已经提升至8000个分子，反应成功率达到行业平均水平的3倍。

在高通量实验环节，公司披露，传统需要3至4周完成的一轮反应条件优化，Agentic HTE已经可以压缩到6天。

而在计算端，晶泰科技今年推出的VAST虚拟化合物库已经覆盖超过500亿个独特化合物，平均交付周期为2至4周。

现在，这套“AI+机器人”的自动化实验方案已经成为可以单独出售的业务，且客户范围远不止于医药行业。

2026年上半年，晶泰科技已经把相关系统用于钙钛矿电池、锂电池、分子筛等材料研发。

在光伏领域，公司与晶科能源成立合资公司，共建全球首条钙钛矿-晶硅叠层电池全自动化研发产线，据公司披露，相关叠层电池实验室光电转换效率已经达到27.0%。

在锂电池领域，晶泰科技已经开发的电解液自动配制和高通量测试系统，北京大学、大连化物所等机构也开始使用相关平台。

在分子筛、介孔材料、电解液等方向，同样已经落地一批自动化研发平台。

今年，公司又推出XtalPi Science和Genius Agent矩阵，将算法、实验数据、机器人工作流和实验工具进一步拆分、组合，面向不同研发场景提供服务。

这套卖铲能力，才是晶泰科技更具想象力的地方。

叁|竞赛

AI制药新样本

过去几十年，药企最重要的资产，是已经上市的药。

Biotech兴起以后，一条尚未上市，甚至还处于临床早期的管线，只要数据足够好，也可以通过License-out、并购获得明确估值。

现在，AI正在把这条线继续往前推。

未来衡量一家药企的价值，可能不只看已经拥有多少产品和管线，还要看公司能否以更高效率、更低成本，持续产生新的PCC、IND和可交易管线。

产品和管线是存量，持续发现新药的能力才是产能。这也是这一轮AI制药与上一轮Biotech浪潮一个重要的不同。

AI模型提高了设计和筛选效率，自动化实验室继续压缩验证周期，大量实验数据又重新进入下一轮研发。

过去一条管线失败，几年投入很容易随着项目终止一起沉没。现在，模型、数据、实验方法和工作流都有机会被留下来，继续用于下一次发现。

药物研发开始具有更强的积累效应。

一套跑通的实验流程，可以继续复制到其他项目；在制药领域积累的自动化能力，又可以进入材料、能源等新的研发场景。

药企的竞争壁垒，也可能从拥有某一款重磅药，逐渐延伸到产生下一款重磅药的效率。

图片来源于官网

海内外市场已经出现了类似的商业路径。

例如Schrödinger，2025年实现总收入2.56亿美元，其中软件收入1.995亿美元，药物发现收入5640万美元，软件业务毛利率达到74%。

软件业务提供相对稳定的商业收入，药物发现业务则通过合作项目和自研管线分享后续价值。公司目前还有16个具备销售分成资格的项目。

英矽智能的路径则更加接近“AI平台+自研管线”。2025年公司实现收入5624万美元，Pharma.AI平台持续向全球药企提供服务，同时自研管线不断推进。

截至2025年底，英矽智能已有10个项目进入临床阶段，商业合作也成为收入和未来里程碑的重要来源。

相比之下，晶泰科技的两条业务线更加接近“双轮结构”。

过去十年，公司逐渐把模型、真实实验、自动化系统和药物研发接到一起，这套研发能力也开始从内部使用走向对外输出。

2026年上半年，AI4S收入快速增长，自动化研发系统继续进入材料、能源等领域；最大客户收入占比也由去年同期的70.6%降至32.9%。

从客户结构到应用范围，晶泰科技对单一大客户的依赖正在下降，研发场景也在继续扩展。

但这条路径，卡点也不少。

2026年上半年，晶泰科技重新录得约2.25亿元净亏损，AI4S毛利率目前仍略低于药物发现业务。机器人实验室中仍有不少设备、工程实施和定制开发，距离真正高度标准化还有距离。

图源：上市公司财报

今年推出XtalPi Science和Genius Agent矩阵，一个重要方向就是把已有的模型、实验工具和机器人能力进一步模块化，降低重复开发成本。

标准化程度越高，晶泰科技过去十年积累的模型、数据和实验经验，才越有可能真正转化成规模和成本优势。

与此同时，国际药企也在加码这场研发产能竞争。

2026年，罗氏将AI基础设施扩充至超过3500块GPU，并把算力进一步接入Genentech的Lab-in-the-Loop研发体系。

接近90%的适用小分子项目已使用AI，其中一条备用候选分子的开发周期从两年多缩短到7个月。

阿斯利康则在哥德堡建设iLab自动化药物化学实验室，把AI和机器人接入设计、合成、测试和分析流程。目前，公司超过90%的小分子发现管线已经使用AI优化分子设计。

这既验证了晶泰科技押注的方向，也意味着先发窗口不会太久。

晶泰科技的优势，在于更早把计算、实验和药物发现整合成一套体系，并已经完成初步商业验证。

接下来要证明的，是能否把这种先发优势进一步转化为标准化能力和规模优势。

至少现在，晶泰科技提供了一个难得的样本。

特别声明：本文仅代表作者的个人观点，不构成任何投资建议，不代表任何投资倾向；文中涉及数据信源均来自市场公开信息或权威可信的第三方机构；本文为作者原创首发作品，未使用任何AI工具生成内容；本文海报及插图、图表或使用AI工具设计。

关于《多肽链》公众号：始创于2018年，专注大健康垂直领域的财经内容创作，专注医疗健康行业公司的价值分析与评论。若要进行商务合作等咨询，请扫描下方微信二维码。