10X Genomics, Inc.

人工智能（AI）技术正以前所未有的速度重塑全球制药行业，通过重构药物研发全流程、提升效率并降低研发成本，推动行业进入“超摩尔定律”时代。编辑｜白鹿作者 | 于晓明执业证书编号：A0680622030012特别提示通过本公众号发布的观点和信息仅供陕西巨丰投资资讯有限责任公司（下称“巨丰投顾”）客户中符合《证券期货投资者适当性管理办法》规定的特定客户参考。因本公众号暂时无法设置访问限制，若您并非巨丰投顾客户，为控制投资风险，请您取消关注，请勿订阅、接收或使用本公众号中的任何信息。对由此给您造成的不便表示诚挚歉意，感谢您的理解与配合！Risk Disclosure12月11日，由中国自主研发的、率先实现药物研发全流程智能设计的AI平台——"AI孔明"正式发布。该平台的问世，标志着中国在利用人工智能实现端到端药物研发领域取得了重大突破，是AI赋能生命科学、发展新质生产力的一项标志性成果。目前，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度重塑全球制药行业，通过重构药物研发全流程、提升效率并降低研发成本，推动行业进入“超摩尔定律”时代。AI制药之所以进入产业快车道，底层是算力、数据和模型能力的共同突破全球云计算巨头亚马逊、微软、谷歌、阿里为制药企业提供充足的云端算力支持。根据硅谷直觉实验室与德勤的观点，2025年全球数据生成量预计将飙升至180ZB，制药行业的研究、成像、电子健康档案、物联网传感器数据量剧增，云端资源成为企业高效研发和协作的关键保障。药企利用云平台既能按需扩展数据分析能力，也可大幅缩短药物开发和上市周期。例如Moderna依托云算力完成COVID-19疫苗研发，仅需几周即可进入市场流程。在数据层面，AI模型依赖海量且高质量的生物信息。从DNA序列测序到蛋白质结构分析，全球顶级实验平台如Illumina、Oxford Nanopore、DeepMind、10X Genomics等参与各细分环节。Ark Invest报告显示，DNA测序与合成成本在35年内分别下降了100亿倍和10万倍，比摩尔定律更为激进，这为AI算法提供了无与伦比的训练基础。英国“OpenBind”联盟近期宣布，将在五年内生成超50万个蛋白质-配体复合物结构及亲和力数据，为AI药物设计和分子建模提供行业最稀缺的训练数据。政府与产业联盟的协作，让过去的“数据孤岛”开始破裂，高质量开放数据成为行业新动力。模型创新方面，全球AI制药领域涌现出一批以生成式AI为核心的平台公司。典型如英矽智能，旗下Pharma.AI平台实现端到端的新药发现与分子生成，累计开放300+AI模型，涵盖靶点发现、分子筛选、临床试验预测和研究论文自动生成等功能。公司通过与亚马逊SageMaker平台对接，将AI模型部署和迭代周期从50天缩短到3天，效率提升超16倍。其TNIK、ENPP1、PHD等靶点药物的研发已在Nature系列期刊公开展示，且2025年2期临床数据成为AI制药领域“首个临床概念验证”案例。药物研发模型的不断优化与数据反哺形成飞轮效应，成为行业领先者的核心壁垒。科技巨头主导底层能力建设，英伟达不只是AI芯片供应商，更主动投资十余家AI制药企业，旗下BioNeMo平台为全球100+公司提供生物分子AI研发工具，加速DNA序列分析、蛋白质结构预测、RNA功能判断等环节。2025年推出的Spectrum-XGS以太网技术，打破单一数据中心的物理极限，让分布于全球的数据中心组网为一体，支撑AI模型训练规模的几何扩展。谷歌则通过英国子公司Isomorphic Labs切入药物临床，已与诺华、礼来开展多项合作，构建从蛋白结构到药物开发的端到端引擎。公司2025年首轮外部融资高达6亿美元，成为业界关注的下一批独角兽。产业链公司深度绑定应用场景在中国，CRO公司泓博医药于2025年初发布DiOrion平台，专攻AI驱动的研发流程；英矽智能通过自研Pharma.AI平台推进20+种临床候选化合物，其中10种已获批新药临床研究，TNIK药物2025年在Nature杂志公开2期临床数据，成为AI制药商业化进程的重要节点。下游公司如智云健康，将DeepSeek-R1大模型接入自研医疗系统，实现AI在慢病管理和医疗大脑中的落地。跨界合作日益频繁，数据和算力壁垒被逐步打破。跨国药企通过资本与业务双轮驱动加速布局，全球Top10制药公司悉数参与AI制药。根据Define Venture报告，85%的受访药企高管已将AI视为业务首要任务，AI投入预算持续上调。行业重大合作与交易主要集中在近5年，AIDD（AI药物发现与开发）相关项目首付款和交易总额Top20的金额合计超500亿美元。制药巨头普遍转向混合自研与外部合作模式，推动AI能力落地，力争成为首个实现AI药物上市的行业标杆。监管政策加持下，跨国公司AI药物研发进入快车道，推动整个行业进入新周期。当前AI制药领域的核心信号体现在三个方面首先，云计算、海量生物信息数据和生成式AI模型的“三位一体”协同已具备，产业落地不再只是概念；其次，英伟达、谷歌等科技公司全面渗透底层和应用环节，平台型公司与国际药企深度合作，推动AI药物研发“从实验室到临床”加速转化；最后，中国公司在CRO、端到端新药研发和医疗AI落地三个层面都有头部企业加速突破。市场重点关注的是谁能率先推动AI药物临床上市、形成首个商业化案例，以及哪些公司具备平台优势与管线兑现能力。未来5年，行业有望进入技术兑现期，投资主线围绕技术创新能力与商业化落地速度展开。深度布局AI制药核心企业义翘神州公司和Ainnocence携手建立了人工智能（AI）驱动的抗体亲和力成熟平台，通过Ainnocence研发的可自我优化的人工智能引擎SentinusAI™，结合义翘神州的高通量重组抗体表达生产平台，具有高达10^10诱变序列库，进一步提升义翘神州的抗体开发CRO服务能力。悦康药业公司搭建了多个AI深度学习模型，可用于靶标发现、药物设计、药物筛选、化学合成、工艺开发及参数优化等全链条药物研发环节。用于多肽、阳离子脂质、肿瘤新抗原等药物的全新设计，以及药物活性和毒性筛选。泓博医药公司推DiOrion，英矽智能从靶点到临床全贯通。深度智耀DEEP PV系统即率先实现FDA E2B R3区域标准兼容，并基于自研的AI医学翻译 引擎，构建了从原始数据提取、术语智能匹配到双语报告生成的端到端解 决方案。300***公司与华为云签订全面合作协议，双方将围绕药物研发、AI大模型应用、数字平台建设、数据治理、及AI人才赋能等方面展开合作，共同推动人工智能在制药行业的创新应用。300***公司全资子公司浙江超级灵魂人工智能研究院有限公司致力于应用模拟人脑思维逻辑的仿生算法，建立“拟人认知”能力，主要开发应用于医药领域的人工智能项目。目前，已取得了一些初步的研发进展，并在公司内部测试应用。... ...扫码回复“8-AI制药”领取龙头股资料，并可免费诊股。

环球视野，深度视角 各位亲爱的股东，大家早上好中午好晚上好！ 朋友们，今天聊点单细胞的消息。 2025年12月11日，单细胞AI技术公司Tahoe Therapeutics与Parse Bio达成合作。 Tahoe Therapeutics 已选用 Parse 的 GigaLab 为其即将开展的 3 亿细胞项目生成数据。 根据协议，Parse 将运用 Evercode™ 化学体系与高通量自动化平台处理这些样本，交付迄今规模最大的“以扰动为核心（perturbation-focused）”的单细胞数据集。 对此，Illumina、10x Genomics表示： 我们稍微延展下这个公告。 初创公司Tahoe Therapeutics非常年轻，成立于2022年，之前叫Vevo Therapeutics。 公司创始人有4位，分别是CEO Nima Alidoust，CSO Johnny Yu， Hani Goodarzi和Kevan Shokat。 Alidoust与Goodarzi最初在普林斯顿同窗，2022年重逢后探讨创建一家虚拟细胞模型公司。Goodarzi认为，大规模数据收集是成败关键，于是拉来Yu。 一个月后，三人联合UCSF研究员Kevin Shokat把台子给支棱了起来。 2022年底获得了第一笔1200万美元种子轮融资。 随后，在2025年2月发布包了一个含1亿个数据点的Tahoe-100M数据集，展示不同癌细胞与1,000多种分子相互作用后的反应。 可以说是一鸣惊人了，据说已经下载了45000次了，非常火。 并且还推出了一个名为TahoeDive的AI智能体来辅助进行数据挖掘。 然而，Tahoe对数据集的体量并不满意。 于是，在8月份拿到3000万美元A轮融资后，Tahoe就准备再干一票。 于是，就有了开头的100M单细胞项目。 仅仅4个月左右，这钱就有了去处，效率啊。 说起效率... 特么这距离Qiagen宣布收购Parse仅仅过去一个月...啊，这是什么运气... Illumina/10x Genomics：我们也收购了啊，为什么~ 悠悠苍天何薄于我... 说到这里，忽然想起虚拟细胞的事。 抛开虚拟细胞无用论先不谈，我们先恭喜下来自BioMap（百图生科）的朋友们拿下第一~撒花~。 第二名四川大学 XLearning 实验室团队也很牛，撒花~ 啥，你问虚拟细胞到底有没有用？ 当然有用啊！拉动GDP绝对没毛病。 END 各位股东看了么？赞了么？转发了么？别忘了点赞。谢谢！ 所有内容均不作为投资建议，信息均来自公开资料，星球更新更快。 扫码加入星球！ 循因缉药Elite PS:风里雨里，老编等你~ 近期原创: BillionToOne：丰收日 求购！家里的闲置MGISEQ-2000转一转？ 单细胞+空间生物学+A.I.=拿下诺华17.55亿美元大单！ 觅瑞 x 晶泰：太好了，是AI 相关资料： 注1：https://www.tahoebio.ai/news/we-have-raised-30m 注2：https://www.parsebiosciences.com/news/tahoe-therapeutics-selects-parse-biosciences-gigalab-to-generate-300-million-single-cell-profiles-for-large-scale-perturbation-atlas/

关于报告的所有内容，请于公众『市场分析报告』阅读原文 《AI制药+科技巨头+产业链升级，盘点2026年全球AI制药最值得关注的公司》 全球医药产业正处于重塑关口。随着DeepMind开发的AlphaFold2在2024年摘得诺贝尔化学奖，AI制药已从实验室构想走进现实，各路资本与龙头药企的参与持续升温。美国FDA等监管机构对AI应用发出了更开放且严格的信号，2021年，仅美国就有超100个基于AI/ML的药物或医疗产品注册申请进入审批环节。新药研发提速与降本的需求交叠，推动AI与传统医药深度融合，一场前所未有的行业变革正在发生。 一、核心技术突破 AI制药之所以进入产业快车道，底层是算力、数据和模型能力的共同突破。 全球云计算巨头亚马逊、微软、谷歌、阿里为制药企业提供充足的云端算力。根据硅谷直觉实验室与德勤的观点，2025年全球数据生成量预计将飙升至180ZB，制药行业的研究、成像、电子健康档案、物联网传感器数据量剧增，云端资源成为企业高效研发和协作的关键保障。药企利用云平台既能按需扩展数据分析能力，也可大幅缩短药物开发和上市周期。例如Moderna依托云算力完成COVID-19疫苗研发，仅需几周即可进入市场流程。 其次，在数据层面，AI模型依赖海量且高质量的生物信息。从DNA序列测序到蛋白质结构分析，全球顶级实验平台如Illumina、Oxford Nanopore、DeepMind、10X Genomics等参与各细分环节。 Ark Invest报告显示，DNA测序与合成成本在35年内分别下降了100亿倍和10万倍，比摩尔定律更为激进，这为AI算法提供了无与伦比的训练基础。英国“OpenBind”联盟近期宣布，将在五年内生成超50万个蛋白质-配体复合物结构及亲和力数据，为AI药物设计和分子建模提供行业最稀缺的训练数据。政府与产业联盟的协作，让过去的“数据孤岛”开始破裂，高质量开放数据成为行业新动力。 再来看模型创新。全球AI制药领域涌现出一批以生成式AI为核心的平台公司。典型如英矽智能，旗下Pharma.AI平台实现端到端的新药发现与分子生成，累计开放300+AI模型，涵盖靶点发现、分子筛选、临床试验预测和研究论文自动生成等功能。公司通过与亚马逊SageMaker平台对接，将AI模型部署和迭代周期从50天缩短到3天，效率提升超16倍。其TNIK、ENPP1、PHD等靶点药物的研发已在Nature系列期刊公开展示，且2025年2期临床数据成为AI制药领域“首个临床概念验证”案例。药物研发模型的不断优化与数据反哺形成飞轮效应，成为行业领先者的核心壁垒。 二、科技巨头、药企、产业链三线推进 科技巨头主导底层能力。英伟达不只是AI芯片供应商，更主动投资十余家AI制药企业，旗下BioNeMo平台为全球100+公司提供生物分子AI研发工具，加速DNA序列分析、蛋白质结构预测、RNA功能判断等环节。 2025年，英伟达推出的Spectrum-XGS以太网技术，打破单一数据中心的物理极限，让分布于全球的数据中心组网为一体，支撑AI模型训练规模的几何扩展。谷歌则通过英国子公司Isomorphic Labs切入药物临床，已与诺华、礼来开展多项合作，构建从蛋白结构到药物开发的端到端引擎。公司2025年首轮外部融资高达6亿美元，成为业界关注的下一批独角兽。 产业链公司深度绑定应用。在中国，CRO公司泓博医药于2025年初发布DiOrion平台，专攻AI驱动的研发流程。英矽智能通过自研Pharma.AI平台推进20+种临床候选化合物，其中10种已获批新药临床研究，TNIK药物2025年在Nature杂志公开2期临床数据，成为AI制药商业化进程的重要节点。下游公司如智云健康，将DeepSeek-R1大模型接入自研医疗系统，实现AI在慢病管理和医疗大脑中的落地。跨界合作日益频繁，数据和算力壁垒被逐步打破。 跨国药企资本与业务双轮驱动。全球Top10制药公司悉数布局AI制药。根据Define Venture报告，85%的受访药企高管已将AI视为业务首要任务，AI投入预算持续上调。行业重大合作与交易主要集中在近5年，AIDD（AI药物发现与开发）相关项目首付款和交易总额Top20的金额合计超500亿美元。制药巨头普遍转向混合自研与外部合作，推动AI能力落地，力争成为首个实现AI药物上市的行业标杆。监管政策加持下，跨国公司AI药物研发进入快车道，推动整个行业进入新周期。 三、赛道趋势与投资信号 AI制药领域核心信号在于： 1）云计算、海量生物信息数据和生成式AI模型的“三位一体”协同已具备，产业落地不再只是概念； 2）英伟达、谷歌等科技公司全面渗透底层和应用环节，平台型公司与国际药企深度合作，推动AI药物研发“从实验室到临床”加速转化； 3）中国公司在CRO、端到端新药研发和医疗AI落地三个层面都有头部企业加速突破。当前市场重点关注的，是谁将率先推动AI药物临床上市、形成首个商业化案例，以及哪些公司具备平台优势与管线兑现能力。行业投资主线已逐步明朗，未来5年有望进入兑现期。