AI制药的产业链可以按上游、中游、下游三段来理解：上游提供AI模型数据集与云计算平台，中游的AI药物研发企业与IT企业完成模型搭建训练、承接研发外包，下游传统药企是AI药物研发服务的直接需求者。目前大部分创新型AI药企初期走技术服务路线，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，大分子存在机遇。 从靶点发现到大药企服务，AI医疗正是以“数据—算法—服务”的链条把各环节串联起来。

上游：数据集与算力构成壁垒

产业链上游主要是AI模型数据集供应及云计算平台。其中，数据集提供的医药数据是行业的关键竞争壁垒，云计算平台则用于保障底层架构的算力供给。这一环节决定了中游企业能否训练出可用的药物预测模型，也是AI医疗在产业链中承担“基础设施”角色的位置。

中游：技术服务与自研管线并行

中游是AI药物研发企业和IT企业。AI药物研发企业主要以医药研发外包形式与下游企业合作，在医药数据集基础上，依托内部训练工具及AI开发工具进行模型搭建和训练；IT企业则通过自建AI药物研发平台，并提供算力、计算框架服务的方式参与AI药物研发。

商业模式上主要分为AI SaaS、AI CRO和AI Biotech三类，即售卖软件、服务和研发药物。结合市场环境与各类模式特质，SaaS软件服务预计会逐渐向AI CRO与AI Biotech转型；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则可能形成几家巨头占据大部分市场资源的格局。

下游：传统药企是直接需求方

产业链下游以传统药企为主。中游AI药物研发企业将药物研发阶段的服务直接出售给传统药企，因此传统药企是AI药物研发的直接需求者。这也是“AI医疗如何串联到大药企服务”的落点：AI企业输出靶点发现、化合物筛选等能力，药企承接后续开发与商业化。

从管线现状看，AI在新药研发中仍起相对辅助的作用。浙商证券统计的全球80条获批临床AI药物管线中，运用人工智能发现新靶点的管线仅3条；适应症上癌症是AI制药企业首选，其次为遗传性疾病和罕见病。除临床前药物发现外，已有公司探索将AI用于临床试验患者招募与试验成功率评估等成本更高的环节。

常见问题

AI制药初期为什么以小分子药物为主？

目前大部分创新型AI药企初期走技术服务路线，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，服务对象以小分子药物为主。大分子领域同样存在机遇，属于产业界持续关注的方向。

AI医疗在产业链中扮演什么角色？

它处在连接数据、算法与药企需求的中间位置：上游依赖医药数据集与云计算算力，中游由AI药物研发企业和IT企业完成模型搭建与研发外包服务，下游对接传统药企的实际研发需求。开发具有差异化临床价值的产品，被认为比AI技术本身更重要。

AI目前能覆盖新药研发的哪些环节？

当前主要涉及药物研发环节，包括靶点确认、基于表型的药物发现、分子生成、化学反应设计、化合物筛选、ADMET性质检测，也延伸至临床试验、药物评估、真实世界研究及优化药品审批流程等方向。整体仍处于积累训练期。