科技巨头正以“算力+大模型+湿实验闭环”切入AI4S。根据沙利文数据，AIDD全球市场规模由2019年54亿美元增至2023年119亿美元，预计2032年达746亿美元，2023-2032ECAGR约22.6%；政策端，AI4S被国务院列为“加快实施重点行动”中首位，《医药工业发展“十五五”规划》进一步明确AI驱动的研发与生产范式变革。在此背景下，科技巨头加速入局。科技巨头中，Anthropic推出Claude for Life Sciences并自建湿实验室；Isomorphic Labs基于AlphaFold3构建IsoDDE，已与礼来、诺华、强生达成合作；国内百图生科xTrimo V4、新生实验室AnewFold等亦快速追赶。
　　科技巨头基于多种原因选择大分子模型作为突破口。首先，小分子AI的“底层基础设施”已经较为成熟，小分子生成和结构预测的“模型层”以及“数据层”已不再是稀缺资源。其次，小分子专利壁垒较强，难以绕开，大分子如抗体通过差异化CDR序列和表位仍有较大规避空间。最后，相对于小分子，大分子AI管线成熟度不足，价值洼地格局显现。目前AI药物临床管线仍以小分子为主，大分子管线仅占28%。且大分子AI临床管线主要集中在临床I/II期（82%），进入III期的仅有Generate开发的TSLP单抗GB-0895。但是，该抗体并非AI从头设计的全新抗体骨架，而是经AI工程化优化改造而来。
　　湿实验验证成为大分子AI模型发展限速步骤，上游“卖水/卖铲人”将直接受益。大分子AI模型面临分子量大、序列长、数据异质、DBTL循环慢等结构性困难，湿实验验证成为模型发展的限速步骤。大规模候选生成常规化后，转化效率取决于湿实验通量天花板，上游“卖水/卖铲人”将直接受益。其中Twist指引AI相关订单FY2026将实现三位数增长；金斯瑞2026H1 AIDD相关业务同比翻倍。我们建议关注相关标的，包括Twist、金斯瑞生物科技、百普赛斯、近岸蛋白等。
　　风险提示：湿实验验证需求不及预期风险、技术迭代不及预期风险、模型商业化不及预期风险