**全球80条获批临床的AI药物管线中，仅4%运用人工智能发现新靶点，65%沿用已公布靶点，31%未公布靶点。**这一分布意味着当前AI制药仍以辅助赋能角色切入，产业链价值主要沉淀在数据与下游药企环节，中游AI药物研发企业的议价能力相对有限。

靶点分布为何决定价值分配

靶点选择是药物研发的起点，也是专利壁垒与商业价值的源头。当绝大多数管线沿用已公布靶点，中游AI企业提供的更多是分子生成、化合物筛选、ADMET性质检测等效率工具，而非定义全新治疗方向。产业链上游的数据集供应构成关键竞争壁垒，下游传统药企是AI药物研发的直接需求者，中游企业主要以医药研发外包形式与下游合作。价值分配因此向上游数据方与下游药企倾斜。

临床进度与商业模式的现实约束

从推进进度看，42条管线处于I期，29条处于II期，4条推进至III期，整体仍处积累训练期。商业模式上，AI SaaS、AI CRO、AI Biotech三类并行：SaaS软件服务预计将逐渐消失，企业向AI CRO与AI Biotech转型；AI Biotech发展潜力大、市场空间不受限，可能成为多数企业的选择；AI CRO则类似传统CRO，最终或形成几家巨头占据大部分市场资源的格局。中游企业若无法向差异化临床价值延伸，议价空间将持续受限。

价值向上游与下游集中的逻辑

产业链上游的医药数据集是行业关键竞争壁垒，云计算平台保障算力供给；下游传统药企是直接需求方。中游AI企业以技术服务路线为主，多为大药企提供靶点发现、化合物筛选等服务，且以小分子药物为主。开发具有差异化临床价值的产品比AI技术本身更重要——这决定了价值分配不会因算法先进而自动向中游转移。

常见问题

AI药物管线靶点分布对产业链意味着什么？

它决定了中游AI企业目前主要承担辅助赋能角色。多数管线沿用已公布靶点，说明AI更多用于提升研发效率，而非创造全新靶点资产，价值因此更集中在上游数据与下游药企。

AI制药企业如何提升在产业链中的价值占比？

方向之一是选择确定性更高的AI技术应用场景，针对未满足的临床需求开发差异化产品，并向成本更高的临床阶段延伸，例如患者招募匹配与临床试验成功率评估。

AI CRO和AI Biotech哪种模式更具价值潜力？

AI Biotech因发展潜力大、整体市场空间不受限，可能成为多数AI+新药企业的选择；AI CRO则类似传统CRO，最终或形成几家巨头占据大部分市场资源的格局。