我们把AI4S 拆成感·知·行·合四种生意,发现它们需要完全不同的估值逻辑和变现路径。而贯穿所有方向的一条铁律是:模型会拉平,但在产业链中的位置不会。
引言:AI4S 不是一个赛道AlphaFold 解决了人类花 50 年没解决的蛋白质结构预测问题。它对科学界的冲击,等同于 ChatGPT 对整个互联网的冲击--证明了 AI 在科学领域的通用能力已经跨过阈值。
于是AI for 药物发现、AI for 材料、AI for 合成生物、AI for 气象……全面展开。2026 年一季度,仅中国市场就有 6 家以上 AI4S 公司同时完成融资。赛道很热。
但"AI for Science"这五个字掩盖了一个关键事实:被归到同一个标签下的公司,做的生意从骨子里就不一样。
有的公司做自动化设备,客户是实验室运营经理,销售周期按月算。有的公司做 AI 模型,客户是药企研发 VP,一单谈一年。有的公司做闭环服务,同时建干端和湿端,资本密集度完全不同。用同一套估值逻辑看,一定会看错。
本文提供一套赛道框架--价值往哪里流,不同方向的公司生意本质有什么区别,以及该怎么判断一个项目。
科学是一个循环,不是每一步都一样值钱
400 年来,科学的运转方式没变过:观察→假说→预测→实验→验证→修正→观察…
AI 加速了循环里的每一步。但不同环节的商业化节奏完全不同。
做AI 模型预测新靶点的公司,一个发现可以值十亿美金--但从预测到兑现中间隔着临床验证的死亡谷。做实验室自动化的公司,设备是刚性采购--实验室永远在花钱做实验,收入规模可以很快起来。做干湿闭环的公司,资本密集度最高,但数据飞轮一旦转起来,壁垒最深。
离物理世界越近,当前变现越快;离科学问题越近,长期天花板越高。
不同环节的节奏截然不同--这就是为什么我们需要一套新的分类框架。
四种生意:感·知·行·合
我们把AI4S 赛道的四种价值分流方向概括为:感(数据) -- 让科学世界对 AI 可感知知(智能) -- 让 AI 理解科学规律行(执行) -- 让数字指令变成物理操作合(闭环) -- 让预测和验证自我强化
四种生意的本质差异巨大,具体对比如下:
表1 四种生意的本质差异
用坐标系定位以已上市/拟上市的 AI4S 公司为例进行坐标系定位:
表2 AI4S公司坐标系定位
英矽靠近"知"的极致--认知能力强,但物理执行几乎没有。镁伽靠近"行"的极致--执行力极强,但对科学问题的理解有限。晶泰处于中心--量子物理计算(知)指导机器人实验(行),实验产出数据(感),数据反馈优化计算(知),形成闭环。它是"合"。
初创公司同样可以用这个坐标系定位--后文会展开。
感·知·行·合是四种完全不同的生意。客户不同、节奏不同、退出路径不同。用同一套逻辑看,一定看错。
为什么现在最该关注"知"层?
四种生意里,为什么要单独拿出"知"层来讲?看过去半年的融资和上市动态就知道了--钱在往"知"层涌:
六家密集融资的公司,全部落在"知"层。这不是巧合--AI 模型能力跨过阈值之后,最先拿到融资的,一定是最直接受益于 AI 能力提升的方向。
表3 知层公司融资上市动态
但拥挤带来一个焦虑:模型越来越强,跑分越来越高--然后呢?AI 做完预测之后,钱从哪来?
英矽智能× 礼来的 27.5 亿美元 License-out,给出了"知"层公司的第一个清晰答案。
2026 年 3 月 29 日,港股上市公司英矽智能(03696.HK)与礼来达成全球独家授权合作:
英矽用AI 发现了新候选分子,推进到临床前,然后把全球开发和商业化权利授权给礼来。英矽保留了 AI 平台本身--可以继续发现下一批分子,授权给下一个合作伙伴。
AI 平台是引擎,管线是产品,License-out 是销售渠道。引擎不卖,只卖引擎生产出来的东西。
为什么这个模式能跑通?因为产业分工
英矽的做法并不新鲜。它在走一条生物医药行业早已验证过的老路--只不过把"药物发现"这一环用 AI 做了。
生物医药是人类目前产业分工最成熟的科学产业:药物发现CRO CMO / CDMO 大药企找到"做什么" 帮你"做实验" 帮你"造出来" 帮你"卖出去"英矽智能药明康德药明生物礼来/辉瑞
每个环节只做自己最擅长的事,通过合同连接上下游,风险在环节之间重新分配。
专注自己最强的一环,用合同连接上下游,让最擅长的人做最擅长的事。
这里有一个更深层的结构性原因。DBTL 飞轮(Design → Build → Test → Learn)是 AI4S 的核心价值引擎--飞轮每转一圈,数据积累一轮,AI 变强一分。但飞轮不是在真空中转的。监管摩擦力决定了飞轮转速:
表5 不同赛道DBTL飞轮转速
飞轮越长、摩擦力越大的赛道,一家公司越不可能独自转完所有环节。
英矽只转飞轮的前半圈(发现分子 → 早期验证),然后把后半圈(Phase III → 全球注册 → 商业化)交给礼来。不是因为英矽"不行",而是因为后半圈的摩擦力--万人级临床团队、全球 GxP 合规、上百个国家的销售网络--大到必须交给专业玩家。
全链条的陷阱
反面模式也值得关注。过去几年,合成生物学赛道曾出现一批"全能型"公司--同时做 AI 菌株设计(知)、自建铸造厂(行)、收购生产基地做量产、注册消费品牌做零售。资金被五六个环节同时消耗。
初衷不难理解:下游没有现成的"礼来"来接盘,没有标准化的 License-out 合同结构。不自己做全链条,没人帮你做。但赛道降温后,这类公司普遍面临融资断档和战略转型。
教训:AI 解决了"从一万个可能中找到最好的十个"--这是飞轮的前半圈。剩下的 90%--验证、放大、量产、合规、渠道--不是 AI 能解决的,是产业基础设施的问题。
产业分工成熟的赛道,可以只做前半圈,把后半圈 License-out。产业分工不成熟的赛道,被迫做全链条,就可能掉进资金陷阱。
三种赚法
"知"层解决了变现方向(License-out),但 AI4S 不只有"知"层,变现路径也不只有一种。
以2026 年一季度同时融资的四家 AI 材料公司为例--它们都叫"AI for Materials",但赚钱方式完全不同:
路径一:License-out(授权变现)深度原理(Deep Principle)用扩散生成模型发现新催化剂和化学反应路径,与杉海创新、欧莱雅等客户合作。它发现的新催化剂配方本质上和英矽发现的候选分子是同一种东西--可独立打包的 IP。
这条路的挑战是:化工行业没有制药行业那样的"首付+里程碑+Royalty"标准合同。谁先跑通第一笔标准化的材料 License-out,谁就是规则制定者。
路径二:SaaS / 平台(工具变现)开物纪(Kaiwuji)的材料大模型是通用工具--帮客户预测材料性质、做逆向设计。卖的不是"AI 发现的成果",而是"AI 发现的能力"。边际成本趋零,飞轮越转越快。
路径三:IDM(自研自产自销)创材深造(Deep Material)自建高通量实验室,自己发现材料、自己量产。航空级铝合金成本仅国外 1/3,已供货航天院所和 3C 头部 OEM。它不需要"礼来",因为它自己就是"礼来"。
三种路径= 三套估值逻辑
表6 三种变现路径估值逻辑
鼎犀智创目前处于天使+轮,由晶泰科技领投,可能沿着晶泰的"合"层路线走--将 AI 预测和实验验证做成闭环服务。路径仍在探索中。
同一个赛道标签下的四家公司,需要三套完全不同的估值框架。用看 SaaS 的逻辑投制造业公司,会低估它的产品壁垒。用看制造业的逻辑投平台公司,会低估它的网络效应。
模型拉平之后看什么?
通用大模型的经验告诉我们:模型能力会快速拉平--今天跑分最高,半年后就被追上。
AI4S 也一样。模型不是壁垒。
让一家AI4S 公司真正不可替代的,从来不是 AI 模型本身--而是在用 AI 解决科学问题的过程中,沉淀下来的那些不可下载、不可复制的资产。
镁伽的壁垒不是机器人算法,是 880+ 客户场景积累的部署规模。晶泰的壁垒不是预测模型,是量子物理第一性原理计算和干湿闭环实验数据。英矽的壁垒不是 AI 平台本身,是平台产出的临床管线数据。
AI 是科学循环的加速器,不是科学循环本身。
不可复制资产清单
表7 不可复制资产清单
三个核心问题判断一个AI4S 项目,不应该只问"你的模型跑分多少"。更关键的三个问题:
表8 判断AI4S项目的三个核心问题
三个问题都能答好→闭环型公司(最稀缺,最大机会)。只能答第一个 → 模型公司(拥挤,需要强差异化)。只能答第二/三个 → 工具/服务公司(确定性高但天花板受限)。
赛道全景与一条铁律
四个方向的现状(2026 Q1)
商业化甜蜜点正在移动当前(2024-2027):甜蜜点在"行"一侧--自动化市场最先规模化中期(2027-2030):甜蜜点移向"合"--闭环平台积累足够数据后开始兑现远期(2030+):甜蜜点到达"知"--真正理解科学问题的公司捕获终极价值
当下最确定的钱在"行",长期最大的钱在"知"和"合"。
一条铁律把上述所有分析浓缩成一句话:模型会拉平。位置不会。
AI4S 的价值兑现,不是比谁的模型跑分高,而是比谁能最先在产业分工链条中找到自己的位置:在"知"层,找到你的 License-out 对象。在"行"层,找到你的部署规模壁垒。在"合"层,建起别人追不上的闭环飞轮。在"感"层,定义别人必须遵守的数据标准。
找到位置的公司,模型拉平了它也不怕。找不到位置的公司,模型再强也只是下一代模型的垫脚石。
感·知·行·合,不是分类工具--它是我们看 AI4S 赛道的框架,也是投资逻辑。
AI4S 不是一个赛道,是四种完全不同的生意--感·知·行·合。它们的客户、节奏、估值逻辑完全不同。模型会拉平,但在产业链中的位置不会。(文/钛资本蒋云川,关注前沿科技、生物制造等领域)
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