AI医疗融资的流向确实高度集中：2022年全球AI制药赛道融资总额62.02亿美元，其中77%流向了美国AI初创公司，这一比例直观反映出美国在资本端的绝对吸引力。但这并不意味着中国在产业链中缺席——从上游数据与算力、中游研发服务到下游药企需求，中国均有深度参与，且各环节的竞争力与短板同样清晰。

产业链上游：数据与算力的基础支撑

AI制药产业链上游主要由AI模型数据集供应及云计算平台构成。其中，医药数据是行业的关键竞争壁垒，云计算平台则负责保障底层架构的算力供给。在这一环节，中国拥有庞大的临床医疗数据规模和丰富的病种样本，为AI模型训练提供了潜在的数据基础；但高质量、标准化、可互通的医药数据集仍是行业共同面临的课题。算力层面，国内云计算服务商为AI药物研发提供了必要的底层支撑，但在高端算力芯片等环节仍存在外部依赖。

产业链中游：AI药研企业与IT企业的双轨并行

中游是AI药物研发企业和IT企业的主战场。AI药物研发企业主要以医药研发外包（CRO）形式与下游药企合作，在数据集基础上依托内部训练工具进行模型搭建与训练；IT企业则通过自建AI药物研发平台及提供算力、计算框架服务参与其中。从全球格局看，根据Deep Pharma Intelligence数据，截至2022年Q1，全球参与AI药物研发的大型药企超过56家，相关互联网头部企业超31家，AI制药初创企业超495家。中国的中游参与者以药企、CRO和互联网公司三类为主，商业模式上分为AI SaaS（售卖软件）、AI CRO（售卖服务）和AI Biotech（研发药物）三种。可以预见，单纯的SaaS模式未来会逐渐向AI CRO和AI Biotech转型，其中AI Biotech因发展潜力大、市场空间不受限，将成为大部分AI+新药企业的选择；而AI CRO则可能像传统CRO领域一样，最终形成少数巨头占据主要市场的格局。

产业链下游：传统药企的直接需求

下游以传统药企为主，它们是AI药物研发服务的直接购买方。中国拥有庞大的制药产业基础和丰富的疾病谱，传统药企对新药研发效率提升的需求迫切，这为AI制药企业提供了广阔的应用场景。不过，当前AI药物研发整体仍处于积累训练期——根据浙商证券统计的全球80条获批临床的AI药物管线，大部分推进至临床I期和II期，运用AI发现新靶点的管线仅3条，说明AI在药物研发中仍主要起辅助作用。这一现实对中美两国同样适用。

常见问题

中国在AI制药产业链哪些环节具备优势？

中国在产业链下游拥有庞大的药企需求和丰富的临床场景，在产业链上游具备海量医疗数据的潜在优势。产业链中游已形成药企、CRO、互联网公司三类参与者并行的格局，AI Biotech等商业模式正在快速发展。

美国AI初创公司吸走77%融资，是否意味着技术全面领先？

融资集中度反映的是资本偏好，不能简单等同于技术全面领先。中国在AI制药的数据资源、应用场景和产业配套上具备自身基础，中美在产业链各环节的竞争格局仍需以具体技术突破和临床进展来验证。

未来AI制药产业链的格局会如何演变？

AI CRO和AI Biotech将成为主流商业模式，前者预计形成少数巨头主导的格局，后者则因市场空间广阔成为多数企业的选择。此外，AI技术正从临床前药物发现向成本更高的临床试验阶段延伸，如患者招募和试验成功率预测，这为产业链上下游带来新的增长机会。