国内AI制药企业正从单一的AI SaaS（软件销售）模式，向AI CRO（研发服务外包）和AI Biotech（自有管线药物研发）转型。这一转变不仅优化了商业模式，更在药物研发的靶点发现、化合物筛选、临床试验等关键环节，逐步减少对海外软件和服务的依赖，从而显著提升国内药物研发的自主可控能力。
转型路径：从SaaS到服务与自有管线
当前国内AI制药市场的主要参与者包括药企、CRO和互联网公司，商业模式上主要分为AI SaaS、AI CRO和AI Biotech。结合市场环境，预计未来AI SaaS软件服务模式会逐渐消失，企业将向AI CRO和AI Biotech两种模式转型。其中，AI Biotech因发展潜力大、市场空间不受限，会成为大部分企业的选择；而AI CRO则类似传统CRO领域，最终会形成几家巨头占据大部分市场资源的格局。
自主可控的关键环节提升
在AI CRO模式下，国内企业利用自研算法创建药物预测平台，为药企提供靶点发现、化合物筛选等服务，直接替代了海外软件在早期研发中的核心作用。同时，已有企业开始探索将AI技术应用于成本更高的临床阶段，如通过匹配医疗记录、医学文献与受试药物信息，帮助实验主体找到合适的受试患者，减少对海外临床服务商的依赖。此外，利用AI评估临床试验成功率（如判断样本量是否充足），也进一步增强了国内在临床设计环节的自主性。
常见问题
AI制药从SaaS向AI CRO转型，对数据安全性有何影响？
转型后，国内企业直接处理本土药企的研发数据和患者信息，数据不出境即可完成靶点发现、化合物筛选等核心环节，相比依赖海外SaaS平台，显著降低了数据跨境流动带来的安全风险。
转型后，国内AI制药企业能完全替代海外工具吗？
目前AI在药物研发中仍主要起辅助作用，尤其在**新靶点发现（全球AI管线中仅4%为新靶点）**和临床后期验证等环节，自主能力仍处于积累期。但通过AI CRO模式，国内企业在靶点确认、化合物筛选等确定性更高的场景中，已具备较强的替代能力。
转型对药物研发效率的实际提升有多大？
AI技术较传统制药可缩短研发周期约1/2至2/3，至少降低10%的研发投入，并提高成功率。随着AI CRO和AI Biotech模式深化，这些效率优势将更直接地服务于国内药企，加速自主创新药物的上市进程。