财通证券AI医药报告梳理了AI制药产业链的全景图。AI制药产业链上游为算力、算法和数据（AI技术企业+生物技术企业），中游为AI+Biotech、AI+CRO、AI+SaaS及IT头部企业布局，下游为传统药企和CRO企业。中游AI+CRO通过人工智能辅助为客户交付先导化合物或PCC，AI+SaaS提供AI辅助药物开发平台赋能企业。IT头部企业借助对外投资、打造自有平台、提供算力及计算框架服务切入赛道。产业链协同加速，AI制药正从“单点突破”走向“全链条赋能”。

AI制药产业链中游是主体部分，主要分为四大类。AI+Biotech从药物本身的性质或治疗手段分类，涵盖小分子药物、大分子药物、细胞和基因编辑疗法三大领域。AI+CRO通过人工智能辅助为客户更好地交付先导化合物或者PCC，再由药企进行后续开发，或合作推进药物管线，Schrödinger与诺华的合作即为典型。AI+SaaS为客户提供AI辅助药物开发平台，通过平台为企业赋能，帮助企业加速研发流程、节省成本与时间，晶泰科技的ID4系统即属此类。IT头部企业则借助对外投资、打造自有相关平台、提供算力及计算框架服务积极布局AI制药赛道。

AI制药产业链上游涉及算力、算法和数据，主要分两大类：提供AI技术的企业和提供生物技术的企业。提供AI技术的企业中，辅助制药的人工智能硬件设备包括服务器和芯片等，软件包括各类机器学习、深度学习以及其他人工智能算法。提供生物技术的企业包括提供CRO服务的企业和提供先进设备的企业，后者拥有制造冷冻电镜、自动化实验室等设备的高端技术。算力方面，GPU、云计算资源等基础设施的完善为AI制药提供了重要计算支撑。数据方面，公开数据库（如PubChem、ChEMBL、DrugBank等）和药企内部积累的高精度数据共同构成了AI模型的训练基础。

AI制药产业链下游分为传统药企和CRO企业。传统药企主要通过自建团队、对外投资、CRO及技术合作等方式进入AI制药赛道。辉瑞、诺华、礼来、阿斯利康等头部药企近年来大幅增加了与AI制药企业的合作，前20大制药公司内部管线包括约330个药物发现和临床前研究以及约430个一期临床项目，规模远超AI制药公司，但AI制药公司的快速增长趋势和专注于早期研发的特点凸显了其在制药领域的潜力。传统CRO则通过风险投资、建立内部算法团队、采用外部AI技术、与AI制药公司合作等方式切入该领域。随着商业模式日趋成熟，AI制药正在从技术验证走向规模化应用。

尽管AI制药行业发展迅速，但相关政策仍在完善中。美国FDA 2023年5月发布讨论文件，涵盖AI/ML在药物发现、临床研究、上市后监测等方面的用途；欧洲EMA 2023年7月发布草案，概述AI在整个药品生命周期中的使用考量。国内政策方面，2021年工信部《“十四五”医药工业发展规划》提出探索AI在研发领域的应用；2022年科技部等六部门推动AI在新药创制、基因研究等领域的应用。上海作为AI制药产业布局最密集的城市，2022-2024年密集出台了《上海市数字经济发展“十四五”规划》《上海市加快打造全球生物医药研发经济和产业化高地的若干政策措施》等多项政策，围绕蛋白质结构预测、药物靶点寻找、药物分子设计等重点突破。大量政策的集中出台充分反映了AI制药领域的快速发展和广阔前景。