在AI医疗的AI制药（AIDD）赛道中，国内主要参与者分为药企、CRO、互联网公司三类，商业模式则对应**AI SaaS（售卖软件）、AI CRO（提供服务）、AI Biotech（研发药物）**三种。三者的成本重心差异明显：上游的AI模型数据集与云计算平台中，医药数据是行业的关键竞争壁垒，云计算平台保障算力供给，因此数据与算力构成共同的基础投入；差异在于，AI SaaS与AI CRO更偏向平台、算法与交付能力的持续投入，AI Biotech则需承担药物研发本身的周期与失败风险。收入来源上，AI SaaS靠软件授权，AI CRO靠研发外包服务费，AI Biotech则指向药物研发成功后的回报。

三类参与者：谁在出钱，谁在收钱

产业链上游是AI模型数据集供应及云计算平台，中游为AI药物研发企业与IT企业，下游以传统药企为主。中游的AI药物研发企业主要以医药研发外包形式与下游合作，在医药数据集基础上依托内部训练工具及AI开发工具搭建和训练模型；IT企业则通过自建AI药物研发平台、提供算力与计算框架服务参与其中。中游企业将药物研发阶段的服务直接出售给传统药企，传统药企是AI药物研发的直接需求者。

对应到三类参与者：药企掌握下游需求与临床资源，成本更多落在研发与临床环节；CRO以服务交付为核心，成本集中在数据、算法与项目人力；互联网公司以平台和算力见长，成本偏向技术基础设施建设。

三种商业模式：成本结构与盈利路径对比

商业模式核心收入来源成本重心盈利特征
AI SaaS售卖软件平台开发、算法迭代、数据与算力收入依赖软件订阅与授权
AI CRO提供研发服务数据、算法、项目交付人力按服务收费，规模效应明显
AI Biotech研发药物药物研发全流程投入回报与研发进展绑定，周期长

从趋势看，SaaS软件服务这一类商业模式预计会逐渐消失，相关企业会逐渐向AI CRO与AI Biotech转型；其中AI Biotech因发展潜力大、整体市场空间不受限，会成为大部分AI+新药企业的选择，而AI CRO同传统生物医药领域CRO发展类似，最终会形成几家巨头占领大部分市场资源的格局。

为什么数据是共同的关键壁垒

AI制药是指将机器学习、自然语言处理及大数据等人工智能技术应用到制药领域各个环节，显著优化新药研发的效率及质量，降低临床失败概率及研发成本。无论哪类参与者、哪种商业模式，数据集提供的医药数据都是行业的关键竞争壁垒，云计算平台则保障底层架构的算力供给。目前大部分创新型AI药企初期多走技术服务路线，利用自研算法搭建药物预测平台，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，大分子仍存在机遇。

常见问题

AI制药三类参与者的成本结构最大区别是什么？

药企的成本更贴近药物研发与临床环节，CRO集中在数据、算法与服务交付，互联网公司则偏向平台、算力等技术基础设施。三者的共同底层投入都是医药数据与云计算算力，其中医药数据被视为行业的关键竞争壁垒。

AI SaaS、AI CRO、AI Biotech三种模式哪种更可持续？

三种模式的收入来源不同：AI SaaS靠售卖软件，AI CRO靠提供服务，AI Biotech靠研发药物。从趋势判断，SaaS软件服务预计会逐渐消失并向另两类转型，AI Biotech因整体市场空间不受限会成为多数AI+新药企业的选择，AI CRO则可能走向几家巨头占据大部分市场资源的格局。

传统药企在AI制药产业链中扮演什么角色？

传统药企处于产业链下游，是AI药物研发的直接需求者。中游的AI药物研发企业主要以医药研发外包形式与其合作，把药物研发阶段的服务直接出售给传统药企。