元大期货

AI4S又爆了。

10月27日，两件事同时落地。Anthropic在递交IPO招股书的第二天，就发布了一篇重量级的AI制药进展报告，首次集中披露Claude在药物发现领域的六项合作成果，同时宣布收购“一人药企”Mithril Medicine，预计2028年底进入人体临床。

而刚刚在一周前，OpenAI刚收购了Orchestra Bio，大模型公司扎堆往制药领域冲，AI制药的热度被又一次拉到了高点。

另一边，金斯瑞生物10月27日高盛的非交易路演（NDR）研报更新中抛出了一句极重的话：“约束正从需求侧转向供给侧”。AIDD（AI驱动药物发现）的需求正在大幅加速，客户已超100家，覆盖AI4S初创、大模型公司和跨国药企。更劲爆的是，公司计划到2027年底实现超过10倍的产能扩张，2H26 AIDD收入指引从上半年约4000万美元直接提升到逾1亿美元。

我们认为，Anthropic和OpenAI争着下场做药，本质上是在告诉市场一件事：AI制药不再是PPT故事，它正在快速逼近商业化兑现的临界点。

而金斯瑞作为全球AI制药湿实验验证的基础设施龙头，正站在这波浪潮最直接的受益位置上。

01、巨头扎堆下场做药，制药是下一个能力变现战场

Anthropic已经摊牌了，AI制药并非只是试水，是系统性下场。

10月26日递交IPO招股书，招股书里明确把医疗健康和生命科学列为关键增长市场，引用了2026年全球药品支出预计超2万亿美元的数据来支撑这个方向。

10月27日，紧接着发布《Early progress on accelerating drug development with Claude》，集中披露了与六家机构的合作成果。

合作成果覆盖了药物发现的多个关键环节：BigHat Biosciences做先导化合物优化，结合力提升超10倍；Divergence Labs做食物过敏抗体设计，一个月生成约35000个抗体设计；Generate Biomedicines做CAR-T设计，遗传指令缩短约70%、受体表达量提升约10倍；Enveda用Claude审核1061页生产文件，审核时间从超25小时压缩到不到3小时，降幅89%，还额外发现了人工漏检的7个问题。

但*信号意义的动作，是收购Mithril Medicine。

Mithril Medicine极其特殊：创始人Cody Tranbarger是*的全职员工，用Claude统筹合同、物流和数据分析，协调11家外部研究机构，在不到18个月内把一种罕见肌营养不良候选疗法从构想推进到小鼠阳性结果（握力和肌肉力量提升约2倍）。Anthropic预计最早2028年底进入人体临床，这将成为Anthropic首批自研药物项目。

Anthropic之外，OpenAI也在加快入场。

10月20日OpenAI刚收购Orchestra Bio（药物开发AI代理），并入生命科学平台Rosalind；今年4月已推出GPT-Rosalind模型，与诺和诺德、Moderna建立合作。Google DeepMind的AlphaFold持续迭代，字节跳动也在布局。大模型公司在Coding商业化之后，正把制药当作下一个能力变现战场，制药*符合三个条件：流程长、环节多、单位价值高。

新的重量级玩家密集进入，对AI制药产业链来说反而是好事。更多AI设计产出就需要更多湿实验验证，AI越会设计，实验室反而越忙。

02、金斯瑞接单接到手软：下半年AIDD收入指引直接翻倍

Anthropic和OpenAI扎堆下场做药，带来的不仅仅是叙事层面的刺激。

在金斯瑞最新的NDR交流，这种需求端的加速已经被具体的数字证实了。

流出的NDR内容明确提到：金斯瑞生物的AIDD客户群正在拓宽，客户数量已超过100家，覆盖AI4S初创企业、基础模型公司和跨国药企，收入结构更分散，增长不依赖单一大客户或单一项目。

优衣库，正在抛弃打工人？

客户从个位数扩到100 ，且结构碎片化，这是扩产最关键的安全垫。需求不是某个大客户的脉冲，而是产业结构性的换挡。

更关键的数据在收入端，1H26 AIDD服务收入约4000万美元，同比增长105%，连续第三个半年度加速。2H26收入指引直接跳到逾1亿美元，几乎是上半年的2.5倍。Q3还在进一步加速。生命科学业务LSG整体全年收入增速指引上调至25%-30%，毛利率指引上调至超55%，经营利润率超25%。

从4000万到1亿美元的跳跃，预示着需求远比市场预期的旺盛。

公司需求不只在“变多”，还在“变深”。需求形态从大模型公司的data-to-data闭环，深化到MNC自建模型的data-to-protein工作流；检测范围从蛋白结合外扩到可开发性和成效性；分子模态从抗体扩到mRNA、siRNA和环肽。需求变深意味着单客户生命周期价值在变长，订单从一次性变成持续迭代的DBTL（设计-构建-测试-学习）循环。

在这个背景下，金斯瑞抛出了更激进的产能计划：到2027年底实现超过2026年7月产能的10倍扩张。

这个“10倍”是物理吞吐量口径。今年8月半年报交流时设计吞吐峰值4000 样品/日，年设计超60万AI蛋白、实际产出检测超26万蛋白，扩产采用模块化智能工作站，支持约每季度吞吐翻倍。

把产能翻译成收入：粗略测算，AIDD隐含均价约245-420美元/条，2027年底产能扩至10倍且利用率达40%-50%，对应AIDD年收入空间约4-6亿美元。对比1H26约4000万美元，这是10倍以上的增长空间。（测算可能有误差，仅供量级参考）

更值得关注的是，AIDD的单位经济学结构性优于传统业务，有四条驱动：data-to-data交付省去样品和冷链，AIDD客户连阴性数据也付费（模型训练需要正负样本），高通量订单带规模效应，定制化交付单价高于标准基因合成。

这就解释公司LSG业务盈利能力的快速抬升，1H26，LSG经调整毛利率从FY25的51%跳到55%，经调整经营利润率从18%跳到27%，9个百分点的改善主要由AIDD业务结构驱动。

不过，10倍产能看起来吓人，但真正的看点在于需求能不能持续填满利用率，这笔投资依赖于AI制药热潮的持续性和能否真正提升制药产业的产出效率。

03、产业趋势延伸到哪，增量在哪？

金斯瑞的案例不是孤例，它揭示的是整个AI4S产业链正在发生的结构性变化。

过去药物研发最缺“设计”能力，经AlphaFold、生成式AI等变革后，设计正变得又快又便宜。但AI设计出来的成百上千个候选分子，都要经过真实的湿实验验证。于是DBTL循环里，湿实验成为越来越突出的瓶颈环节。

这个瓶颈转移带来的产业延伸，沿着环节（发现→开发→CMC→临床）、模态（抗体→mRNA/siRNA/环肽）、检测维度（结合→可开发性/成效性）、客户类型（AI Biotech→MNC→大模型公司）和价值形态（实验结果→数据资产）五个维度同时展开。金斯瑞旗下CRDMO蓬勃生物（ProBio）1H26新签订单同比增长54%、已出现产能瓶颈，就是上游导流下游的早期信号。

多个维度合在一起，画出清晰的产业图景：AI4S的需求增量正从“上游软件设计”快速传导到“中游湿实验验证”再到“下游工具试剂耗材”，这几乎就是这轮AI4S行情狂热的本质。

这条传导链上，*受益的方向已经有了业绩验证，随机举两个例子。

百普赛斯刚披露的2026年三季报，前三季度营收8.01亿元，同比增长30.61%，归母净利润1.62亿元，同比增长22.02%。百普赛斯是国内重组蛋白龙头，拥有超5000种靶点蛋白，已构建“AI预测-实验验证”双轮驱动模式，推出CHO-Direct快速高通量亲和力验证服务。

义翘神州同样交出了加速答卷。前三季度营收6.04亿元，同比增长18.07%，归母净利润1.42亿元，同比增长28.44%，扣非净利润同比增长39.17%。义翘神州是国内生物试剂和重组蛋白的核心供应商，AI设计产出的海量新分子和新靶点直接拉动上游试剂采购需求，公司正吃到这波赛道增量红利。

体量上，百普赛斯和义翘神州与金斯瑞不可同日而语，金斯瑞AIDD服务1H26收入约4000万美元（约2.86亿元），凭借端到端全流程能力和最快4-5天闭环已经跑在**的位置。但百普赛斯境内收入增速超50%、义翘神州扣非利润增速近40%，这些数字本身就是产业趋势从海外向国内渗透的硬证据，证明AI4S的需求增量已经开始向国内上游工具试剂环节传导。

结语：Anthropic和OpenAI争着下场做药，本质上是给AI制药产业链做了一次最有力的需求背书。

未来，我们更期待看到的是，这波需求浪潮能不能真正穿越周期，把“AI设计→湿实验验证→数据飞轮”的闭环跑通。如果能，这将是生命科学领域十年一遇的基础设施升级。