21世纪经济报道见习记者 闫硕 北京报道
头顶国内“AI制药第一股”光环的晶泰科技，在二级市场的状态颇受关注，过去几个月，总会因时不时的破发引起业内讨论。
根据Wind，11月19日晶泰科技盘中最低价为3.51港元/股，创上市以来的新低，当日收盘价格为4.00港元/股，跌幅达到12.66%。与其发行价5.28港元/股相比，大跌24.24%。实际上，自今年9月以来，晶泰科技股价便整体呈震荡下跌的趋势。
近年来，人工智能频频出圈，我国也相继推出系列政策推动其发展，更是在今年的政府工作报告中首次提出“人工智能+”行动，从国家层面助推人工智能赋能各行各业。与此同时，在制药领域，国外以Alphafold、AlphaProteo为代表的大模型深受业内关注；国内以ADMETlab、inClinico为代表的大模型也已经被应用于药物研发。
不过，资本的故事总也避不开商业化的问题，有业内专业人士曾向21世纪经济报道记者直言，在AI制药领域，从药物研发到临床试验到上市再到跑通最后的商业化之路，其实非常漫长。当前谈商业化为时尚早。
多次跌破发行价
今年6月13日，晶泰科技正式在港交所上市。从招股书和后来发布的中报来看，晶泰科技的业务由药物发现解决方案、智能自动化解决方案两部分组成，且二者旗鼓相当。
其实不止于“AI制药第一股”，晶泰科技还顶着“AI+机器人第一股”的光环。此外，也是港交所18C规则下第一家上市的AI for Science。
18C规则主要是针对特专科技公司，涉及新一代信息技术、先进硬件、先进材料等领域。有市场观点认为，其实就是针对那些需要投入巨额资本及研发投资才能将产品商业化或扩大业务规模的企业，而这些企业往往具有较高的增长潜力。
这也一定程度上概括了晶泰科技的现状：高投入与长期亏损。
根据招股书，2021年至2023年，晶泰科技营收分别为6279.90万元、1.33亿元、1.74亿元；与此同时，2021年至2023年，晶泰科技经营亏损分别为2.99亿元、5.25亿元和7.22亿元，合计超15亿元。
在研发方面，2021年至2023年，晶泰科技研发费用分别为2.13亿元、3.59亿元、4.81亿元，占同年总经营开支的约52.4%、53.5%、49.8%。
而根据2024年中报，报告期内，公司收入1.03亿元人民币，同比增长28.3%，其中药物发现方案方面，上半年收入达6090万元，同比增长68.6%；经营亏损达到了3.93亿元；研发方面则投入2.1亿元。
需要指出的是，上市当天，晶泰科技以5.39港元/股开盘，盘内上涨一度超20%。当日收盘价《乐鱼平台提款提不出来》5.8港元/股，涨9.85%，总市值197.59亿港元。
不过，仅几天后，在6月17日便跌破发行价，最低报5.18港元/股。而在7月，又多次出现跌破发行价的情况。9月初，股价涨幅曾一度超200%，但随后便一路震荡下跌，至此次再度跌破发行价。
2024年中报也指出，根据弗若斯特沙利文的资料，按2022年收入计，晶泰科技的客户涵盖全球前20大生物技术与制药公司中的16家，包括辉瑞、礼来、强生、默克等。
尽管头顶多项光环，又与多家生物制药巨头有合作，晶泰科技的市场估值仍被一些市场分析人士认为“偏高”。
华创证券在分析晶泰科技时指出，2021年至2023年，药物发现解决方案创收项目数量分别为18、47、81个，但目前AI制药未有商业化产品上市，客户还在探索尝试阶段，投入不会很大，外包给AI+CRO的订单金额相对有限，当前收入尚未覆盖研发、销售等费用，短期呈现亏损状态。
这背后，其实也受创新药研发规律的影响，因为创新药的研发向来是高投入、高风险、长周期的。AI制药领域目前还没有可以跑通的商业化模式。
AI制药前景广阔
药物研发领域有一个“双十定律”，即从研发到营销的完整的创新药物开发过程需要10年时间、10亿美金的投入。
如今，AI的出现几乎参与了从药物靶点发现到临床试验的全流程。业内普遍认为，AI制药技术的应用有望缩短药物研发周期，降低成本，提高研发成功率，在药物研发领域具有广阔前景和巨大潜力。
中商产业研究院指出，相较于传统药物研发，AI技术能将药物发现、临床前研究的时间缩短近40%，将临床新药研发的成功率从12%提高到约14%。
与此同时，靶点命中生成阶段得益于AI的预测能力可达到56%，随着准确率提升后续仍有进一步优化的空间。监管提交阶段的成本也可以通过自动化削减幅度达到54%。由于临床前测试所需的实验复杂性，尽管AI可以提高效率，这一阶段的成本削减幅度为44%，可能略低于其他阶段。
《2024-2029中国AI制药市场现状研究分析与发展前景预测报告》显示，2022年全球AI制药市场规模为10.4亿美元，较上一年增长31.31%。预计到2026年全球AI制药市场规模将达到29.94亿美元。
“不过，AI要想真正颠覆整个制药行业，我认为短期内很难，但可以在一些环节达到从量变到质变的效果。这样一个个的变化，最终也可能会给行业带来新的发展，但这还需要时间。”有券商分析师向21世纪经济报道记者指出，从技术本身来看，当前AI制药的发展还存在一些难题，最主要的还是对AI的信任问题。
具体而言，信任问题分几个维度，首先是合规性方面，AI需要输入很多数据，无论是企业自建AI还是外部的AI，如何合法使用这些数据是需要解决的问题，同时也要避免造成敏感数据的泄露；其次，如何确定AI生成内容的知识产权的归属性也是需要解决的一个问题；再次在伦理方面，由于AI有不可预测性，很多事情会在量变到质变的时候涌现，AI会不会做一些不好的事情其实很难判断。
根据《2023年中国AI制药企业白皮书》，目前全球范围内，AI制药均主要集中在药物发现环节。可能原因在于，该环节以化学过程为主，研究人员对候选化合物数据的完整性及可重复性、化学稳定性、理论认知度等都有较好的把握，有利于AI建模。
目前，全球已有多款AI研发药物进入临床，且最高进展已到临床三期，与此同时，有很多利用AI技术研发的药物进入临床后失败。尚无AI研发的药物成功上市。
商业化仍需探索
根据“智药局”统计，在国内AI制药企业中，除已上市的晶泰科技和二次递表港交所、冲刺年内上市的英矽智能外，仅有药物牧场、剂泰医药等几家企业走到C轮融资。其余绝大多数公司都还处于天使轮到A+轮阶段，中后期融资案例十分罕见。
上述业内人士指出，我们需要理性看待投融资市场。回到当前AI的本质，无非是用更高效的方式进行文字识别、图像识别、语音识别，并用这些信息在以往没有办法处理的量级上进行计算，最终得出结果。但想要真正实现从量变到质变，还需要在场景化方面寻求突破。
近日，国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，包括4大类13小类，共计84种具体场景，以推进卫生健康行业“人工智能+”应用创新发展。
艾昆纬大中华区数据分析和人工智能战略咨询总监王越在接受21世纪经济报道记者采访时指出，这80多种场景是高度的总结概括，可以全面指导AI在医疗行业不同场景的落地，从而提高诊疗的精准度和效率，同时也可以推动整个医疗行业的数字化转型。
“在场景化之后，还有商业化道路，而当前谈商业化尚早。从药物研发到临床试验到上市再到走通最后的商业化之路，其实非常漫长。在这个过程中，也伴随着制药行业在安全性、合规性等方面的严格要求。”上述业内人士说。
目前AI制药的商业模式有Al+SaaS、AI+CRO、Al+Biotech三种。
华创证券指出，Al+SaaS主要提供AI辅助药物开发软件服务平台，国内选择这种商业模式的企业较少，更多选择的是AI+CRO、Al+Biotech商业模式或兼容以上2种或3种商业模式。AI制药商业模式还没有很清晰，各家均处于探索中，看哪种模式能给AI制药带来真正的机会，但还没有一种商业模式被证明比其他的商业模式都好。
上述券商分析师说，人工智能和医疗行业相结合，是未来发展的一个大方向。星星之火的阶段是人工智能嵌入到医疗行业不同场景，从而解决具体的问题，未来，人工智能将在医疗领域实现更深层次的应用，从而带来整个行业的巨大改变。
