AI制药，业内常叫AIDD（人工智能驱动的药物发现），是把机器学习、生成式模型、多组学数据与自动化实验嵌入药物研发全流程。

在确定目标症之后，传统新药研发是通过“大海捞针”的方式来寻找分子化合物，像在黑暗中试一把又一把钥匙。而AI做的第一件事，是把“最可能开门”的钥匙排到前面。

首先，AI能通过远超常人的算力，来扩大搜索边界，找出更多的新结构的分子化合物。虽然还是“大海捞针”，但已经像是无数个“海底机器人”来“捞”；其次，AI可以把合成、检测、数据回传串成闭环，让研发的整个链条更加顺畅和节省时间。

和传统的方式相比，AI制药可启动的项目更多、每个项目迭代更快、而且实验和数据的质量更高。当前AIDD正处于2.0（生成平台）向3.0（实验闭环加临床验证）切换的早期，技术可用性与商业合作已被验证，但能否系统性提高中后期临床成功率，仍待观察。

因此，沿着这条逻辑，AI制药如果持续突破，发展红利有望沿三层逐级传导到CXO企业。沿着这条逻辑，AI制药的红利会沿三层逐级传导到科研服务、CXO及创新药。第一层，科研服务与实验基础设施率先受益，基因与蛋白合成、重组蛋白和抗体试剂、高通量筛选、类器官模型、自动化实验设备，都是“模型输出变成可验证数据”的第一站，即“找药物”的环节；第二层，一体化CXO承接管线外溢。当找到新分子后，下一步就要进行到药效、药代、毒理、安评和CMC等环节，这些环节流程性和重复性强，但又必不可少，目前CXO往往只能“单线程”处理，一次一两个项目；而经过AI加持后，这些常规流程则有望智能化，可以同时进行多个项目，大幅度提高研发效率。第三层，则是创新药与AI平台分享最大上限。即AI能帮助公司把疾病理解、专有数据、算法、自动化实验和临床开发连成闭环，进一步提升研发全链条效率。