传统药物研发周期长，制药企业平均研发成本持续增加，在提升研发效率方面具有较强需求。传统药物研发周期长，需数十年才能实现药物商业化，从一款药物发现到药物商业化所需要的平均成本从2013年的12.96亿美元已上升至2024年的22.29亿美元，制药企业迫切需要提升自身研发效率。AI在制药行业的应用已覆盖从早期研究到商业化生产及上市后监测的各个阶段，可以实现药物研发全流程赋能。AI制药行业渗透率有望不断提升。根据弗若斯特沙利文，全球AI赋能药物研发市场规模由2019年的53.7亿美元增长至2023年的119亿美元，2019年-2023年CAGR为22.0%，2032年预计进一步增长至746亿美元，2023年-2032年CAGR为22.6%。
　　AI制药布局者甚众，行业有望驶入发展快车道。AI制药行业经历多年发展，目前布局AI制药的企业已较为广泛，AI制药行业可以分为IT企业、AI+新药研发企业、制药企业三类。从资金端来看，2024年开始全球AI制药融资金额逐步回暖，2024年全年行业融资金额达到55.25亿美元，2025年进一步提升至75.53亿美元；从管线进展来看，AI驱动的新药临床管线数量持续增长，由2017年的4个增长至2026年6月15日的179个，其中9个处在临床3期阶段。此外，近年来科技巨头和MNC积极拥抱AI制药领域，有望为AI制药行业注入更多活力，有望带动行业达成更多BD合作交易。
　　投资建议：随着AI制药行业有望迎来快速发展阶段，建议关注在AI制药领域技术平台壁垒深厚、相关临床管线储备丰富的相关企业，例如英矽智能、晶泰控股和剂泰科技等标的。
　　风险提示：1）投融资环境波动风险：投融资环境波动可能会影响行业的研发需求，从而对部分公司业绩产生一定影响。2）研发进展不及预期风险：AI驱动的新药研发管线，可能存在临床失败的风险。3）BD交易合作不及预期风险：AI驱动的新药管线BD合作交易活跃程度，受到下游制药企业可能因为资金不足等方面影响，存在不及预期风险。4）政策风险：医药行业受政策影响较大，监管政策变化可能会对行业发展造成一定影响。