The United Bio-Technology(Hengqin) Co., Ltd.

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同时我们想说这个跟为什么跟说大家在市面上看到，比如说药企转让给这个大药，国内药企转让给海外大药企这种管线的模式不一样呢？因为像比如说比如前段时间三生把这个管线转让给辉瑞等等。那其实是这种事件，其实一般都是这种药。国内药企他把管线已经推进到了，比如说临床2、临床3，前期已经投入了非常的多的研发。它这种转让，其实背后在于它可能不会每年都发生这种事情，他比如说今年转让了一个，那有可能比如说两三年这个事都不会再发生，所以是会有一定的偶然性。在同时他转让成功这一个管线的条件是，他前面可以可能已经立项过十来个的这么个管线，然后其中一条跑出来了，所以转让给这个大药企。 那我们金泰整个是一个研发平台的定位，所以跟客户签的单子，也是基于我们平台来帮客户去做最早期的发现。那我们前期是不做自己的管线，那也意味着，我们不像这个大小企转让管线，转让资产这种模式，也可能就是存在偶发性的事件。我们其实会是一个订单的，包括后面的规模都会是有一个持续性的这么一个订单。包括我们跟客户，也是一个前期会共同去承担这个管线研发的成本，后期也会共享这个管线研发的成功的一个成果。这个是我们跟大家看到这种BD的这些项目核心的一个不同点。那你来除了在用现在在用我们AI小分子这一块，现在用的AI大分子，其实我们也在这个之前，AI李来这边也用了我们这个AI在做这个分子进行预测这一块，包括接下来其实我们也在谈相关的，比如说自动化之类的一些订单。当然了也需要大家等我们后续的一些合作的进展和公告为准。 那除了这个之外，其实昨天我们也刚刚公告了一个新的进展，就是我们用AI研发AI平台研发了两款生发的有生发功能的分子。其实这个大家看似乎是保健品消费品这个类别。但其实无论是这个消费品的分子，还是说医药的分子，本质上其实我们做的都是是分子的发现。那只是说保健品它类似一个严肃医药的这么一个消费品化所以为什么我们能力其实是可以直接很自然的迁移过来的那现在这两个分子已经处取得了一些的进展，我们这两个分子都拿到了美国这边它作为化妆品原料的这么一个注册。同时我们这两个有两这两个分子来核心组分构成的这种生发的配方，也能拿到了美国FDA这边化妆品的这么一个备案。 所以下一步我们是会跟下游合作。下游去做这个产品的推广，包括包装、销售等等。我们直接会跟下游去收两个核心分子的一个授权费用，包括未来的销售的提成，所以最近的这两个进展，大家无论我们是在药物还好，还是在这个分药物药物还好，说是在这个消费品方面都有更多的一些这样一些进展。这个是基于我们最近的这两个新的进展跟大家展开了一下。然后应老师我请教一下，不知道咱们线上的投资人是否对公司比较有有了解？看我们直接提问，还是说也需要我做一个公司整体系统性的一个介绍。 我觉得您再给给各位投资者再做一下公司基本情况介绍。我觉得大家对于公司的整个业务，基础业务这块还是有了解的。但是除了可能现在近期因为新关注公司的投资人比较多，所以大家可能只看看到了我们的近期的一些BD包括未来BD的可能我觉得还是对公司的整体的业务背景，包括技术实力以及后续的整个行业的延展，我觉得还是买份公路，你再简单的做一个介绍。 好的，对，那我先从资本市场这块说起。一方面是2024年，也就是去年6月13号，我们是正式以18CD股的身份登陆联交所，也就是特专科技的第一股。因为也我们也是AI for science的第一股，67 6月上市之后，我们九月马上进入了这个港股通。也看到金融通以来之后，我们的这个成交量，每天的换手是特别好的，非常的活跃。我们现在港股通这边的这个股这个股比已经占比超过了43%。 这个是港股通这边，包括我们看到有半年度年度，它会有公募基金披露的这个公告。我们看到有超过四十多家都是比较头部大型的公募基金，都是持仓我们非常看好的，包括海外这一侧，我们看到其实我们很意外的看到，就是欧美的一些大的长线机构都在持仓。我们因为确实中美博弈情况下，我们看到欧美这个持仓中国公司的股票其实是比较少见的那我们看到全球第一大的公募基金弯盖的，也就是先锋基金，以及像这个black rock，还有挪威主权基金都持仓我们。 并且比例还是相当可以的，这个是我们整个投资人的一个情况，包括我们九月进入港股通之后，其实公司也已经到目前为止经历了才上市一年多。那我们两次经历了两次的解禁。那您经过两次解禁之后，我们公司上市前的老股东基本已经都解禁完毕了。那目前这种上市前比较低成本的筹码也基本上出清了。那还剩下一些，比如说腾讯还持有相当的一个比例，他们也是想要未来这个还是公司空间非常大。所以是留下来的这些还是持续的看公司的一个未来的一个成长，这个是我们整个资本市场的一个情况，包括大家可以看到我们，从七月底到现在为止，其实，股价一路上涨。这个也确实是伴随着我们业绩一个特别好的表现。 我们上半年的这个业绩同比增长了五倍，然后签了像退这种总金额接近60亿美金的一个大订单，包括我们近期也持续的有包括跟李来等等一些新的订单的进展，还有包括我们业务的这个生发分子的一些新的进展。整体也是基本面带动我们这个股价最近还是表现的非常的强势，这个是资本市场这一侧，业务这一侧，我们金泰的核心定位是用AI和机器人去赋能生物医药分子的发现，以及新材料分子的发现。本质是一个研发服务平台来做分子发现这件事情，这个也是我们为什么搭建这样一个平台？也是我们三位创始人，他们是MIT的量子物理的薄厚。所以他们在校园的时候就创业做这种用AI基于这个量子物理的AI来来赋能我们微观世界的分子的发现。 我们在成立已经11年了。过去11年，我们早期是特别专注在生物医药领域的。在生物药领域，我们现在积累了全球三百多家的客户。包括全球前二十大跨国大药企中的17家都是我们的客户。比如说耳熟能详的辉瑞、礼来、强生等等。 很典型的案例是在当时新冠疫情的时候，我们辉瑞当时研发了一款新冠疫情口服特效药帕克洛维的那当时这款药就是由金泰赋能，辉瑞加速它六个月提前上市的那时间研发时间周期大大缩短，也挽救了更多人的一个生命。还包括像比如说跟你来，我们很早就签了2.5亿美金的这么一个单个产品，单个管线的一个合作。当时在整个AI药物发现领域也是非常轰动的一个比较重磅的一个订单。还包括像比如说跟强生，优势BM站等等一系列的合作，也就不一一列举了。 金泰我们第一家客户就是辉瑞。我们从创业创业起来就开始跟全球跨国的这种头部大药企来合作，来打响我们的这个品牌。我们在药物发现这边的这个商业模式，主要是以这个客户来指定一个靶点，就是这我们说的这个病灶。我们金泰利用AI基于这样子的物理的AI和机器人，针对这个靶点去设计和寻找这个分子，直到帮客户推到临床前候选化合物这个阶段。 这段过程中我们会收一个服务费用之后，这个分子我们会交还给客户，客户自己去上这个临床123的人体的实验。这个过程中我们就已经不再做任何的劳动和交付了。但是我们还是能跟客户收取相当可观的里程碑的费用。包括客户这个分子拿到这个FDA的上市批准了，我们还有一笔比较大的里程碑，再到后面这个款药物真正的上市，推荐到市场上有销售额了。我们在销售额里面还会有一个固定的就是百分低于百5%上下的这么一个销售的分成。所以我们商业模式可以看到，我们的收费是覆盖客户的这个产品的全生命周期的那为什么，大家刚刚应该有听到，就是到后面其实我们已经不做任何的劳动了，为什么还能收到这个钱？ 包括后面这个客户愿意跟我们来分销售分成，就是为什么我们能看到这样的条款。这个确实基于公司非常稀缺性的平台和技术，客户比较认可的我们两方面的这个价值。一个是可能大幅的去缩短客户研发的这个周期。刚刚说的我们服务的这个阶段就是从靶点到临床前候选化合物这个阶段。在市场上行业里面用传统的这种药物研发方式去研发，基本上要花4到61年的时间。我们可以把这个时间大幅缩短到两年。我们现在交付客户的经验来看，基本上都是在两年附近就可以给客户交付到相对这个里程碑这个阶段的那这个是一个。 另一方面，是我们可以帮带来客户的价值，是我们可以帮客户找到更具创新性和新颖性，并且潜在未来的药物成功率更高的这样的分子。为什么说我们能提供这样的一个价值？其实就是要说到我们的平台了，我们是用AI它去寻找分子，去设计分子。我们的AI是不局限在这样一两个化学专家的经验里的那更甚至也是不局限在我们人类实验室的这个经验里面的。所以我们的AI是会在一个突破人类经验局限的这样一个更大的化学空间里面去搜索涉及探索分子。这同时这是一方面我们突破了一个源头性的一个创新。 另外一方面，其实药物它需要经非常多性质的满足的一个要求。比如说除了药效要好，它还要要溶解度、PKPD、安全性等等各方面的这个参数各方面的性质都要达到这个要求。我们过去基于人来设计的话，人其实我们想这么多参数总归是有不周到的一个地方。更别提传统实验室，基本上就是一两个老患上专家，一般都是这种五六十岁的。基于他过去二三十年的药物研发经验，他来设计这个分子。所以我们的AI的计算能力，包括它兼顾多目标优化，多性质的优化，兼顾肯定是要远超我们人类的这个计脑力的计算或者说经验的积累的。所以从这一方面来讲，我们的设计出来的分子，它一定是更具有创新性，并且它各方面的性质也能兼顾的更好。所以这两个一个是时间成本的大幅缩短，一个是成功率，包括创新性是我们给客户带来的一个核心的价值。 像各位应该有蛮多是看偏看偏向于看科技，看计算机的。那我再展开说一下，就是为什么时间对于药企来说这么重要因为你比如说我们就是大家都在，其实大家都想在做创新药物。因为只有创新药物它卖到市场上是才是最值钱的那如果说你和另外一家药企都在做同一个这种类似的一个分子这么一个治疗，比如说胃癌的一个药。 那哪怕对方比你提前一天去申请了这个专利，那相当于你过去这么几年的这个研发投入就可以打水漂了，就白费了。因为人家比你提前一天占领了这个先机，所以这个时间对于药这个药企来说是生命特别关键。这个是药物发现这一块，同时刚刚对，刚刚提到我们AI和机器人。对，因为咱们是电话，可能也我们也不方便放我们这个机器人实验室的视频。也欢迎各位有机会可以到我们深圳和上海来参观我们机器人实验室的这个场地。我也展开讲一下我们AI和机器人是怎么一个配合的一个过程。我们首先基于一个客户的一个靶点，一个一个比如说他要治疗某个疾病，然后他想要就是给了一给定了一个蛋白上面的这么一个靶点，就是把这个靶点抑制住了，其实这个疾病就可以被治愈。 那我们首先，是用AI基于这个特定的靶点，我们先去把这个分子给设计出来。那设计出来之后，我们其实这个分子还是停留在这个虚拟世界里面的那我们真正的要去验证这个分子是否好啊，是否如我们AI设计的各方面性能那么优。其实我们要把这个分子真正的给做出来，并且在做测试才能知道这个分子是不是我们之前想的那么好。所以下一步我们会把这个AI设计的出分子，交给机器人实验室这边，让机器人把这个分子给合成做出来，然后再做测试的这个实验之后这个测试的结果就是分析的结果会告诉我们哪里好，哪里不好。这些数据，这些结果我们再反馈给AI，让AI再重新设计一轮分子。设计之后我们再去重新设计的这个分子，再交给这个机器人实验室再做合成、再测试、再分析。就是相当于这个设计合成测试、分析再设计、再合成、再测试、再分析，这个look不断的去循环，直到我们给客户打认为考最优的为止。 在这个过程中，我们我不知道大家有没有看到过我们传统的这个实验室是怎么做的，传统的实验室基本上基本上都是应届的学生物或化学的本科生、研究生。每天在人在一个通风橱面前瑶这些瓶瓶罐罐摇试管，然后每天要带着一个很大的防毒面具，或者是一个比较大的口罩。因为化学实验品它是有一定的危害身体的，会有影响的。同时化学品其实有时候我们知道高中做实验，有时候不知道怎么着，它可能就要爆炸了，所以是存在一定的危险性的。 同时人每天去摇瓶瓶罐罐这些东西，其实它的效率是非常慢的那我举一个很直观的一个例子，比如说我们一个传统的实验员，他同时一个人同时看这五个反应，不出错，不手抖就已经不错了。但是我们的机器人在这种高通量平行反应下，它可以同时一个机器人开300个反应，不会出现任何错误。因为它是完全标准化的，甚至说机器人来摇这个试管的幅度，或者是摇多少下，它都是一个非常标准化的。所以我们现在机器人在上海、深圳一共有有250多台。它是不分昼夜的7乘24小时在不间断的运转。所以一方面是可以大幅度的去提高我们化学合成的，包括实验后面测试的这段的一个效率，缩短研发的周期。 另一方面，对我们一个我们属于AI公司来说，更重要的是这个实验室它每分每秒都在积累，是一个非常高质量的一个数据。这个数据我们又会用来循环训练我们的AI整体我们形成这种AI设计分子，然后AI去指导机器人做实验室，并且机器人的积累这个数据再返回回来训练我们的AI形成这样一个迭代的闭环。我们整个技术平台这个雪球相当于会越越滚越快。我们AI迭代的效率也越来越高，我们AI也会越来越准确，这个是我们核心的这么一个技术的平台。那也是，相当于应该是在全球来讲，只有在金泰是形成了这种AI加机器人这种迭代闭环的一个技术系统的那在尤其是在这种机器人的规模化实验室做化学合成的，应该全球也只有金泰打造了这样的实验室，我们也是第一个跑出来吃螃蟹，也是第一家跑出来的这个公司。 刚刚讲了很多我们药物，包括我们技术层面的这个事情。我也再展开说一下，我们就是AI加机群又在付能，就是所谓的材料领域，包括我们这个保健品，消费品这个领域。首先为什么我们能就是这样平移过来？其实无论是材料分子也好，或者是说医药分子也好，它其实说白了其实都是最底层，都是分子的事情。只要是分子的事情，其实它的研发流程是非常相似的。都是像刚刚说的这个，要把分子设计出来再合成、再测试、再分析，然后再去设计。在就是这样的一个路口不断的循环，都是这样的一个类似的过程。那为什么我们就是能直接平移过来？因为这个也是归功于我们这个最底层的技术，是基于量子物理的。也就是说我们三位创始人他们在MIT的研究的方向。 因为量子物理它其实揭示的是啊我们说这个物质在宏观世界里面呈现了一个物理化学性质。其实会映射到它在微观世界里面，是因为它的分子粒子，分子电子、原子这些微观粒子，它有一定的运行轨迹。这个运行轨迹使得这个分子粒子、电子这个粒子之间产生了一定的相互作用力。这个作用力和它在宏观世界里面呈现出一定的物理化学性质是有一个映射关系的那这个揭示的是我们物质世界的一个第一性原理，也是我们物质世界的一个客观的规律。所以无论是说药物分子也好，还是说新能源电池材料分子也好，还是说什么化妆品甚至也好，它都遵循这样一个特定相应的功率。 所以动态的AI区别于其他的AI我们的AI底座上层底座去上面搭建的这么一个AI应用。所以使得我们可以在可以直接的很自然的可以从药物这个场景去切换到包括材料，包括化妆品我们切换到材料这块是从24年开始的那也是机缘巧合。当时是政府领导带中石化过来我们这参观。中石化就看到我们这个机器人实验室在做实验，效率非常高。他说他们自己也是纯手工在那里摇瓶摇试管，在做石化领域催化剂的研发。他们就提到，所以能不能给他们打造一套机器人解决方案，把这个机器人落到他们自己的实验室去。所以相当于是我们正式迈向材料领域的第一单了。 那去年也是完全的交付了，包括今年我们也在跟对方谈复购的订单，他们用的效果也不错。包括去年我们也是中标了，国家的一个在珠海横琴这边的一个中药现代化的实验室。这个也是当时我们习主席亲自在珠海这边考察的一个项目，当时也上了新闻联播。 总共的这个合同金额有4500万人民币，它的整个解决方案也是我们给打造的那还有包括像我们给北京大学的这个新能源电池材料，这边做的机器人方案也已经交付了，所以多的我也不一一列举了。材料这边，我们现在重点是聚焦在一个是石化领域，然后一个是新能源原材料这个方面。除此之外，就是刚刚一上来就跟大家提到我们生发分子的一些相关的进展。因为做保健品，其实严格意义上来说，它是不需要做临床实验的那我们本着一个严谨的一个态度，因为本身真的同时也为了后面这个下游的产品能有一个更好的市场和品牌。所以其实我们也做了一个找机构做了八十多天。 办法投屏这个图，确实我们这个效果很好啊。其中100个人入组，50个人是这个安慰剂，50个人用的是我们这个生发分子。我们看到其中80%的人群，就是50个里面的80%生发方面都有一定的效果。尤其有些人群他的效果特别明显。比如说有一些这种地中海的发型的，他基本上都在70天的时候，3分之1的头发基本上都长出来了，而且还不错。所以好多投资人其实也在用我们这个，在在测试我们这个产品。然后有些投资人像也定期给我们反馈他用这个效果。 它的图片确实那个头发长出来就不只是那种绒毛，然后有些甚至已经开始变硬了的那种头发，所以这个整体的效果是非常不错的那这个生发的这个市场其实特别大。我们也是联合国的一个数字，包括艾瑞的一个数字。整个全球有脱发问题困扰的人群大概有25个亿。所以这个问题是挺挺多的，还是普遍全好啊，其中差不多30%都有这个问题。然后除了这个，我们后面这个分子也是跟下游去做这个销售的分成一授权。因为我们本质上还是一个研发纯粹的高科技研发平台，所以我们自己也不擅长做这个marketing盘点，这些东西肯定是会让下游去做的那我们在这里面会收一定的授权费，还有销售分成。以上是那个公司的一个整体的介绍，应老师看看我们要不要进入这个QNA环节。 谢谢龚总，我这边先先学先抛砖引玉的问两个问题。第一个其实可以看到，其实市场也比较关心。因为其实在近一年以来，我们其实签的这个BD的这个金额其实是非常大的，累积在一起其实是非常大的。而且我们这些人签约的方式也是是基于这种阶段性的付费的。所以想知道我们现在刚签的以来的这个3点四五亿的订单，它的这个收入节点或者确认结构大概怎么样？我之前的那些BD来看的话，对于未来明后两年的影响大概是个什么情况？ 好的，对我们WT的单子首付款是一个亿美金，其中有5100亿美5100万美金在今年已经确认成收入了。所以预计后面那个4900万大概率不会在今年，应该会要到明年去了。然后这个是它的影响。然后今天里来那个订单，因为它里面涉及到平台的一个授权费用，关于这个费用到底该怎么确认收入，确实我们还在等这个普华的一个回复。所以他对于明年的这个影响几何，我们确实现在还不好不好说，可能要再看一看。 那整体我们对确实公司的这个单子，它不是像这种传统业务，可以随时的根据均价乘一个数量，能比较容易的拍出来。所以我们也是这个公司财务这侧在做这个滚动的预算。我们目前对市场的一个指引，还是我们去掉这种特别这种大的这种惊喜的这个单子，就是超出我们之前想象的这个呃没有在我们预算内的这个单子，就是超出这种惊喜。比如说倒退这种刨去这个意外之喜之后，我们每年还是这两年，今年明年还是保持这种50到70的一个增长。 明白，对。然后另外的话还是想再请问一下，我们现在来看，包括中美的这个摩擦，包括因为我们业务其实很多毕竟都是针对海外的，所以就想知道如果海外环境发生变化，包括海外市场发生变化，对公司业务这块会不会造成一些影响，会影响已签订的这些BD订单，然后公司这一块是怎应对的？ 对，可能大家关注海外市场主要也是看中美之间，你看到不知道，亚明生物，就是药明康德他们受到中美制裁。所以美国说未来让他们八年内八年慢慢的撤出来，就是不用中国CRO的这些服务等等，那我们看到为什么他们会受到这个制裁，其实是因为他们会碰到人类敏感的遗传数据。比如说华大它的基因就不说了，肯定是这个范围里的那药名因为他做了很多临床阶段的实验，就是人体的临床实验，所以他肯定是要碰接触很多人类敏感遗传数据的那这个也是我们金泰只做临床前，其实其中有一个原因也是基于这个，我们是完全不碰这个临床实验这个数据的。并且临床这个阶段其实也不是我们经太擅长的这个领域了也不是我们的技术所在，所以我们只做临床前，然后我们接触的这个数据都是这个分子层面，细胞层面的那我们在中美之间这个方面就不涉及到这一块。另一方面，中美关税的这一块，其实他说的都是商品，是比如说资产的转让可能会涉及到商品，那我们本质上还是一个提供服务的方。所以目前来看，之间的博弈对我们是没有任何影响的。 明白，麻烦小助理播放草莓者提问，谢谢。 龚总，我这边收到了两个文字提问，再请教您。这第一个就是想问一下公司在数据要素，包括稳定性方面是否有布局。然后后续的话可拓展的这个行业这一块有什么。 听得到吗？ 听得到，刚才是我的声音有点小。对，我看有同学在提问，我们关于稳定性这块是否有布局，然后有没有什么中长期的考虑？ 对数据要素这块静态确实我们刚刚拿到了那个也是国家数据局举办的数据要素大赛，我们是获得了一等奖。因为我们为什么会有这个数据要素在，因为其实确实我们公对我们公司来说，AI for size领域我们的核心壁垒是数据。所以确实公司我们的机器人实验室，每分秒其实也在积累大量的化学合成的实验数据。这个对我们来说是提升我们AI算法，包括训练我们新的模型一个非常重要的相当于是这个燃料。所以我们的现在数据积累的也非常快，并且现在体量也在整。应该是在整个研发这个行业里面积累这种高质量数据，应该都是这种凤毛麟角的。所以我们其实也是获得了这个数据要素的这样一个一等奖。 未来关于这个RWA这块确实我们确实做一家高科技公司。这种新的无论是对于业务发展好，还是说对融资发展好的这种方式，我们其实都在关注。然后RW这边我们确实有在做一些探索，在做一些了解。但现在确实是在这个初期的一个阶段，我们也在观望整个RW这块的一个情况。 对，然后近期其实整个AI行业的发展也是非常迅速的。包括近期我们看到mini max，国内的，包括TM的模型的能力的大幅度提升。想问一下目前来看各类的模型在推理，尤其以大模型为代表的，其实在推理的成本端有比较巨大的突破。我不知道这对我们的AI制药业务能不能会不会带来一些利好，或者有什么新的影响吗？ 对，我们其实看了一下现在大模型，它它的那个底层有一些很好的架构不是可以引用的，所以这个对我们来说确实一个利好。但是在应用课上我们其实不太能用得上的，怎么说呢？比如说大家应该能有一个很直观的感受。 其实我们跟大模型XGVT、disk、OpenAI在聊天的时候你会发现他幻觉很大。就是问他一个什么事儿，他可能说一个数据，然后这个数据到处都找不到来源，或者是明显是一个错的。但是我这个是大模型，它还好，但是我们其实它是个通用的模型，那可能是这个是用在科研领域的。科研领域是要求这个幻觉是要非常少才可以，其实要一个非常准确的一个模型才行。所以我们确实deep火了之后，我们也很很惊喜。所以我们拿我们的一个需求输入给的这个同时拿这个同样的命题输入给我们自己的模型做一个头对头的对比。 我们发现大模型基本上他回答的准确率在50。然后我们专有训练的这个模型的准确率在8% 8 9 10以上8 9 10以上。所以确实这个通用的大模型在应用层其实我们是没有办法直接来应用的。 为什么我们说垂直领域里面一直没有说像大模型那样迎来它的一个第四个时刻，没有说这样引发式的这么一个现象还没有出现。其实我们认为核心的原因就是行业里面的数据太少了。那为什么行业里面的数据，就垂直领域的科研领域的数据会这么少？大家可能会觉得，不是有那么多论文吗？不是有那么多公开的文献吗？其实真实的情况是，确实很多论文的数据是存在造假的这个事情的。并且公开的这些数据，他的数据质量是比较差的。 然后你为什么会这样？因为过去我们传统的这个研发范式一直都是传统人工在做实验。那传统人工在实验可想而知，这个人做实验他肯定不是特别标准化。他今天可能这个实验他挺觉得挺高兴，他多记一笔，明天他少记一笔。 我们知道一个实验可能要经过很多步骤。如果他开心了，第一步骤做了记录，第三步骤就做了记录，第二步骤做的不完整。记录的不完整，那相当于他记了多少，这条数据对我们AI来说就是完全废掉的。另外我们看到这个实验室里面做出来的数据，基本上它会只会有什么都会成功。没有人会记录实验失败了，这个实验是怎么失败的。也就是说传统的数据集里面没有附样本，但是我们训练一个AI一个科研里面的AI出来，我们就是既要正样本也要负样本，要同时训练给我们的AI的。 就这两个数据是同样重要的那这个也能解释为什么说我们大模型有很多的幻觉。因为大家今天给他喂的是正样本，你跟大模型去聊天的时候，然后他说一个什么你也不会纠正他哪里错了。就是我们不会用什么东西是错的去训练他，使得大模型它自己就是越来越幻觉，可能会有这样的一个感觉。 那那但是我们就是训练这个垂直领域的模型是完全不可以这样做的。我们一定是失败的反应也记录下来，成功的反应也记录下来。然后同时训练中我们AI我们说才能训练出一个真正的在垂直领域里面越来越准确的这这么一个AI这也是为什么我们后面打造了机器人实验室的一个原因。我们确实发现就是基于传统的这种人工在做实验，这个数据很难积累下来，质量又差，也没有办法训练AI所以我们也认为接下来谁抓住了这个垂直领域AI for science，谁抓住了数据，谁就是这个行业的number one。当然确实金泰现在已经是在行业里面遥遥领先了，后面应该可能后面都比我们差的比较多。但确实我们要成为真正的说大规模，然后达到这种一个能能到一个爆发式的这么一个时刻。我们确实还需要积累更多的一个数据在这个垂直的这个领域里面来。 明白，我这边还有两个文字提问。第一个就是关于国内创新药这一块市场的开拓怎么样？有没有哪些客户和创新靶点？ 国内这边我们有的有一些国内的大药企，也是我们复购的客户，比如说像中国生物制药，正大天晴、珠海联邦等等。珠海联邦也是最近我们又帮他提前比愈，预想的时间要更早交付到了TCC这个阶段。所以包括像中国正大天晴，在他们业绩会上也提到了，我们赋能他们的药物加速发现等等。所以国内这边也有不少的这一些客户，但金额上来看，确实是还是以海外大药企为主的。 明白，对，然后还有第二个问题，就想问一下，我们现在抗体发现生发剂BD这一块的销售提成这块我们有预测吗？ 这个没有一个明确的一个预测。然后跟李来这个合作，其实相当于我们是我们抗体拿到这种端到端研发合作的首单。因为我抗体业务这边也是成立了有个四五年，然后我们现在也是整个完整的从八点一直到临床前后氧化物，这相当于这个阶段的能力现在已经都搭建起来了。并且我们也有一个非常核心的这么一个技术，叫apple food。 就是记诺贝尔化学奖。诺贝尔诺贝尔奖颁给阿尔法four的创始人，做抗原抗体复合物结构预测的那我们对应的也有这个ask for的，也是做抗原抗体复合物结构预测的那我们在这个阿尔法four的开源的情况下，其实像强生优势D这些事情，全球前二十大的跨国药企在付费的使用我们这个平台，那其实能说明一定问题的。我们在一些特定的疾病类型上，我们这个s so fold的预测的准确率会更高。这个阿尔法fold，它是普适性是更强的。所以我们抗体这边也在打造这个世界顶级的技术平台。我们现在有了礼来的这个首单之后，预计慢慢也会看到其他大药企的订单。 明白，对。然后我这边还有最后一个问题就想请问一下，就是公司的数据优势是来自于自身实验积累的更多，还是有更独特的数据来源，或者说是公司对数据的处理方式相对来说更特殊。对于公司这个AF size的业务来看，是算法更重要还是数据更重要？ 对这个问题我先回答，一定是数据最重要。因为怎么说呢？因为数据是特别稀缺的，所以它特别重要。就像比如说算法，其实我们现在如果说再找一个，比如说copy一下我们的算法，找一个我们同样的人才然后过来。比如说这个也花花重金投入个几年，是否能跟我们的算法时间，我认为是这个是有可能是可以的。但是他们是没有这个数据的训练的，就像你你就是比如说生了一个娃，这个小孩的智商有180，就是代表他的算法很厉害。但是每天只给他喂小学一年级的课本，他就永远学不到二年级的知识，就是长不成二三年级的这个经验，所以这个对于我们来说就是范例。其实这个完全不是不像我们大模型一样，天天大家现在在看那个一会儿缺卡，一会儿缺电的，我们完全没有任何这方面的担心，我们算力不需要那么高级的卡。 然后算法这块如果说有人花重金，我们也不认为没有人一定能复制出来，那最最核心的我们认为还是这个数据这一块。数据这一块我们这个数据一方面现在是来源于我们机器人实验室，在自主的做一些实验，同时在做客户的实验时候，这个数据也积累下来，在训练我们自己的模型。这个是特别独特的。因为其他人没有这个机器人实验室，大家都是手工在做实验，数据积累的特别慢，而且数据质量特别差。 只有我们的机器人实验室能高通量的积累这种大规模的高质量数据，用于快速的去训练我们的这个AI模型。这是这个是我们数据化学这边主要的一个来源。当然市场上已有的文献我们肯定要做清理，做处理，但可用的其实高起出来，能高质量应用的其实没有很多。这是一块，我们就是要发现模型这块。 我们的数据，其实我们在成立初期的时候就比别人有一个先发优势。在于我们是跟辉瑞共建的。当时辉瑞是提供了它内部的一些数据供我们训练，我们是提供了算法。所以早期的这个药物发现模型，这个立场模型在辉卫是有终身免费使用权的。因为它贡献了数据，然后我们是这几个算法是有IP权的，所以当然这个也是早期创业的一个故事，如果展开的话可能就要需要很多时间。对所以就是基于这几个方面的数据来源，所以我们金泰有一个非常明显的这么一个优势在。 好呀好，谢谢龚总，对今天我们交流的也相对来说比较充分了，也非常谢谢龚总参加我们这次的建投策略会，也感谢各位投资者的参与。后续对金泰控股有感兴趣或者有其他相关问题的，可以联系我们中信建投计算机，或者直接联系公司投关团队，比如连线控股。感谢各位投资者，也辛苦董总今天的这个分享，谢谢大家。本次分享到此结束，再见。 =========================================== (百亿基金投资体系+每日专家/行业/公司纪要/调研分享；提高认知及信息差)微信扫码加入体验 =========================================== ima知识库管理：支持deepseek大模型，打造您自己的投资专家库 ----------------------------------------------------------------------------- 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2024年3月28日，通化东宝迎来“变局时刻”：冷春生辞去董事长职务，由公司创始人李一奎之子李佳鸿担任董事长。自此，通化东宝正式进入由“药二代”接班的“2.0时代”。所有人都知道，李佳鸿身上的担子并不轻。不同于多数传统企业的平稳过渡，李佳鸿可谓“受任于败军之际，奉命于危难之间”。在李佳鸿接任当年，通化东宝创造近十年来最差成绩单，不仅营收回落至2016年水平，更是破天荒的出现0.43亿元的净亏损。如今一年半时间过去了，通化东宝似乎正在慢慢从低谷爬出。在通化东宝刚刚披露的三季报中，营收与净利润取得双增长。具体来看，前三季度营收21.80亿元，同比增长50.55%，录得净利润12.02亿元，而去年则是亏损0.66亿元。李佳鸿交出的这份成绩单能够让市场满意吗？通化东宝未来又将面临怎样的危机与挑战呢？-1-一代的光环通化东宝上演的是一出白手起家的故事。1985年，北大生物系毕业生李一奎凭借2万元借款，创立了通化东宝的前身——通化白山制药五厂。创业初期，通化东宝利用当地丰富的中药材资源，专注于开发和生产中成药，七年间推出48个品种，获得国内外医药大奖20多项。比如东宝牌“鲜人参王浆”以及公司首创的治疗血管神经性头痛的新药“镇脑宁胶囊”，都曾在市场上取得过极大的成功。良好的经营势头之下，通化东宝于1994年顺利登陆资本市场，在上海证券交易所挂牌上市，成为我国最早上市的医药公司之一。中药业务蒸蒸日上之际，李一奎展现出了前瞻性的战略眼光，敏锐嗅到了生物药的商机。于是，李一奎决定投资北大同窗甘忠如，研发属于中国人自己的胰岛素，意图打破当时MNC在胰岛素领域的高价垄断。随后，甘忠如的胰岛素研发团队正式成立，曾在默克主攻胰岛素的甘忠如负责技术，已经成功上市的李一奎负责资金。“天时地利人和”全都具备，第一支国产重组人胰岛素（二代胰岛素）在三年后孕育而生，甘李药业也在那时成立。然而，刚刚打破高价垄断，胰岛素技术迭代却已悄然到来。在二代胰岛素的基础上，礼来率先迭代出重组胰岛素类似物（三代胰岛素），更符合生理性胰岛素分泌曲线，能模拟人体分泌胰岛素，让全天空腹血糖更加平稳。面对技术层面的迭代升级，甘李药业亦投入研发追赶之中，但直至2005年才正式突破。一路走来，通化东宝始终是甘李药业的坚强后盾，虽不控股但却持有高比例股权。当时双方正处于蜜月期，约定以胰岛素代际为“楚河汉界”，通化东宝负责二代胰岛素销售公司，而甘李药业负责三代胰岛素销售。不同于二代胰岛素的成熟，更加高端的三代胰岛素正是MNC重点布局的市场，因此甘李药业初期销售并不顺利。迫于现实的压力，甘忠如最终决定寻找新的投资人，这也引起了后来与通化东宝的“决裂”。2010年，启明系基金明华创新通过定增入局甘李药业；一年之后，通化东宝将所持甘李药业股份转让给了明华创新、STRONG LINK等外部股东。从那一刻起，双方除约定了42个月的产品保护期外，彼此恩断义绝。尽管故事并不圆满，但通化东宝还是凭借转型胰岛素产品，驶入业绩快车道。2006年至2021年，通化东宝营业收入从4.15亿元，增长至32.68亿元。16年间，营收全部正增长，且有12年双位数增速。在业绩的加成之下，其股价也从不足1元，飙升至最高22元。功成名就之后，日渐年迈的李一奎开始考虑退休问题。2019年3月，李一奎在掌舵企业27之后，正式卸任了在通化东宝的所有职务，继而由冷春生接任董事长兼总经理一职，李一奎之子李佳鸿则担任了母公司（东宝集团）董事长及法定代表人。很明显，冷春生这位“太傅”，正是李佳鸿接班前的过渡期。可是谁也没有想到，这本该平稳过渡的几年却发生了天翻地覆的变化。-2-“红海”群狼环伺作为21世纪最严峻的公共卫生挑战之一，全球糖尿病患者人数持续攀升，推动糖尿病治疗市场进入快速发展阶段。随着糖尿病治疗领域不断进步，兼具降糖减重功能的创新多肽药物GLP-1正成为药企必争之地，推动着行业焦点逐渐从胰岛素向GLP-1产品转移。糖尿病治疗领域的技术迭代也正在重塑着行业格局。2024年，GLP-1受体激动剂在糖尿病适应症持续发力，取得了显著的市场和临床进展，全球市场规模持续扩大。GLP-1领域第一梯队的强者诺和诺德在2024年中国市场营收达26.85亿美元，同比增长13%，占其全球总营收的6.37%。其王牌产品司美格鲁肽在中国市场已经获批并商业化的有Ozempic（注射用降糖药）、Wegovy（注射用减重药）以及Rybelsus（口服降糖药）。三个剂型的司美格鲁肽在2024年销售额已超过9亿美元，同比增长30%。礼来发布的2024年财报显示，用于2型糖尿病的替尔泊肽注射剂型Mounjaro全年销售额为115.4亿美元，同比增长高达124%。面对这一趋势，通化东宝也通过自研布局研发多款GLP-1受体激动剂类药物，形成了包括利拉鲁肽注射液、多靶点的GLP-1/GIP双受体激动剂、口服GLP-1受体激动剂在内的管线体系。其中，通化东宝首款GLP-1产品利拉鲁肽注射液已于2023年12月成功获批上市，而两款1类创新药口服小分子GLP-1受体激动剂（THDBH110胶囊）与GLP-1/GIP双靶点受体激动剂（注射用THDBH120），目前已完成糖尿病适应症I期临床试验首例受试者入组。其中，GLP-1/GIP双靶点受体激动剂（注射用THDBH120）申报的减肥适应症临床试验已获得批准。目前，甘李药业的产品管线组合在覆盖新一代胰岛素的基础上，拓展至GLP-1受体激动剂等新兴代谢病靶点。其自主研发的GLP-1受体激动剂博凡格鲁肽（GZR18）已进入Ⅲ期临床，是全球首个与司美格鲁肽头对头评估的双周制剂。II 期数据显示，其降糖效果优于司美格鲁肽（HbA1c 降低 2.98% vs 2.3%），减重效果显著（体重下降15% vs12%）。若Ⅲ期数据达标，2026年有望成为全球首款双周GLP-1药物，潜在市场空间超百亿元。然而，作为全球加速崛起的新赛道，GLP-1药物已成为国内外药企争相布局的焦点。目前，跨国企业在GLP-1药物糖尿病适应症布局上，礼来和诺和诺德两家公司处于领先位置，均有多款药物获批。此外，安进、诺华、武田制药和勃林格殷格翰等也有产品正在研发。而本土药企也有三款GLP-1类药物获批，在通化东宝的利拉鲁肽注射液之前，华东医药拿下该药首个国产殊荣，也是国内首款GLP-1类减肥药。此外，仁会生物开发的贝那鲁肽注射液的超重/肥胖适应症上市许可申请在2023年7月获得批准，成为国内减重领域首款原创新药。随着司美格鲁肽化合物专利在中国将于2026年到期，国内多家药企已经开始布局相关仿制药的研发，市场竞争日趋激烈。据不完全统计，除了通化东宝外，还有九源基因、中美华东、丽珠集团、联邦生物、齐鲁制药、石药集团等企业均在进行司美格鲁肽的仿制研发。当前，胰岛素作为糖尿病治疗的核心药物，在全球降糖药市场中仍具有不可替代的临床价值。然而随着GLP-1受体激动剂等新型降糖药物市场占比的持续提升，传统胰岛素生产企业正面临市场格局重构的挑战。面对GLP-1药物的市场冲击，通化东宝等传统企业需重塑竞争力，通过加速推进三代胰岛素替代进程，以及在集采框架下完成协议量向终端市场的有效转化，仍需通过后续市场表现与临床验证加以评估。-3-创新研发，不止糖尿病领域2024年，通化东宝全年研发总投入4.50亿元，同比增长7.15%，研发投入占营收比例为22.42%。持续的研发投入下，是通化东宝有4款产品迈入III期临床试验阶段，3款一类创新药推进至II期临床试验阶段。与此同时，通化东宝创新产品覆盖的疾病领域也不再只是糖尿病，而是延伸至了痛风/高尿酸血症等。具体来看，在当下炙手可热的GLP-1降糖与减重赛道里，通化东宝通过“自主研发+对外合作”的双轮驱动模式，构建起了包括利拉鲁肽、德谷胰岛素利拉鲁肽注射液、司美格鲁肽、口服小分子GLP-1、GLP-1/GIP双靶点受体激动剂在内的多层次、多样化的GLP-1 产品梯队。其中，利拉鲁肽注射液已获批上市并开始贡献销售收入。2024年，其销量40万支贡献8000万收入，2025年一季度则实现20万支贡献4000万收入。目前，通化东宝正与科兴制药合作，加快推动其在海外17个新兴市场的注册和申报进程。未来该产品的商业化有望持续放量。此外，今年2月份，通化东宝的GLP-1/GIP双靶点受体激动剂（注射用THDBH120）获得降糖和减重Ib期临床试验积极的顶线结果，减重适应症II期临床试验完成首例受试者给药。在痛风/高尿酸血症治疗领域，2025年1月，通化东宝的依托考昔片获得上市许可，标志着通化东宝正式踏足新的治疗板块。而XO/URAT1双靶点抑制剂、URAT1抑制剂等一类新药的进展，则进一步夯实了其代谢疾病领域的管线厚度。具体而言，今年4月份，XO/URAT1双靶点抑制剂（THDBH151片）IIa期临床试验结果达到主要终点目标；去年1月份，痛风一类新药URAT1抑制剂（THDBH130片）IIa期临床试验结果达到主要终点目标。眼下，创新的持续发力，已为通化东宝的发展注入了新动力。可以预见，未来在护好胰岛素基本盘的同时，随着创新产品的开发不断迎来新进展，通化东宝的增长空间还将进一步打开。返回搜狐，查看更多

在快节奏、高压力的现代生活中，疼痛已成为不少人的“日常伴侣”。布洛芬，作为一种常见解热镇痛药，不仅缓解了千万人的身体不适，也撑起了一个规模可观的市场。随着公众健康意识提升与自我药疗习惯的养成，布洛芬已从药品货架走向家庭药箱的“C位”。这场“止痛大战”的赢家究竟是谁？PDB药物综合数据库2025年上半年市场数据正为我们揭晓。 01 市场规模持续跃升后企稳 从2020年至2023年，布洛芬在全渠道的销售金额呈现稳步增长态势。尤其在2021年至2023年，受疫情防控政策调整影响，其销售额实现显著跃升，一举突破60亿元大关，分别同比激增约77%与10%。尽管之后市场逐步回调企稳，但整体销售规模仍明显高于2021年前水平。这一变化不仅反映出药品供需在突发事件中的弹性调节，更揭示出后疫情时代公众对自我药疗认知的深化——越来越多的人开始主动管理健康，将布洛芬视为应对日常疼痛的首选方案。 布洛芬全渠道销售金额（2020-2025H1） 数据来源：PDB药物综合数据库，中国医药工业信息中心 02 各渠道占比稳定，线下药店成主流 从各渠道销售占比来看，五年间布洛芬的销售结构基本保持稳定。线下零售药店始终占据主导地位，份额稳定在75%左右；医院终端占比相对有限，约为10%，而网上药店则约占5%，基层医疗机构渠道呈现小幅增长。这一格局清晰表明，作为非处方药（OTC），布洛芬的购买便利性与消费者自主决策权高度匹配。尽管电商渠道发展迅猛，但其配送周期难以满足疼痛发作时的即时缓解需求。因此，消费者的决策路径高度依赖“即买即得”的实体药店。 布洛芬各渠道销售占比（2021-2025H1） 数据来源：PDB药物综合数据库，中国医药工业信息中心 03 胶囊剂与混悬剂为主导 在剂型分布方面，布洛芬胶囊剂与混悬剂依然是市场主流，2025年上半年两者合计占比超过70%。其中，胶囊剂中又以缓释胶囊为主，显示出消费者对长效镇痛的需求明显。相比之下，片剂、注射剂、颗粒剂等剂型占比均不足10%。剂型的多样化不仅体现了企业针对不同人群（如儿童、老年人、吞咽困难者）的精准开发策略，也反映出消费者在用药选择上日趋理性，更倾向于根据自身情况选择适宜剂型，以实现更好的用药体验与疗效。 布洛芬各剂型市场份额（2025H1） 数据来源：PDB药物综合数据库，中国医药工业信息中心 04 细分市场地位稳固 在药品解剖学治疗学及化学分类（ATC）体系中，布洛芬在“抗炎药及抗风湿药”子类中占据约25%的份额，而在整个“骨骼肌肉系统用药”大类中占比高达12%。这一数据凸显了布洛芬在炎症与疼痛管理领域的临床价值与市场认可度。它不仅作为家庭常备的退烧止痛药被广泛使用，更在关节炎、软组织疼痛等慢性病的长期管理中扮演重要角色，显示出其在多疾病、多场景下的应用潜力与市场韧性。 布洛芬在所属ATC分类下的销售额占比（2025H1） 数据来源：PDB药物综合数据库，中国医药工业信息中心 05 企业竞争头部效应明显 从企业竞争格局来看，布洛芬市场呈现明显的头部集中趋势。上海强生与中美天津史克两家企业合计占据半壁江山，形成“双强主导”的市场格局。上海强生凭借其品牌影响力与渠道控制力长期领先，但自2023年起份额有所下滑；中美天津史克则稳中有升，显示出持续的产品活力与市场策略有效性。太平洋制药、珠海联邦等企业虽位列前十，但份额均未突破10%，反映出在成熟OTC市场中，品牌认知与渠道渗透仍是企业突围的关键壁垒。 布洛芬最新年份TOP10企业市场份额（2021-2025H1） 数据来源：PDB药物综合数据库，中国医药工业信息中心  结语 布洛芬市场的稳步发展，既反映了药品供给与需求的动态平衡，也印证了公众健康意识的觉醒。在疼痛管理与自我药疗日益常态化的今天，我们既是市场的参与者，也是健康的守护者。唯有科学用药、理性选择，才能真正在这场“止痛之战”中，赢得长久而安心的健康。 更多精彩内容 请关注「医药地理数据库」 END 如需获取更多数据洞察信息或公众号内容合作，请联系医药地理小助手微信号：pharmadl001