最近一年，制药圈刮起一阵AI风，不是用AI写稿排版，而是让AI参与“造药”。从AlphaFold破解蛋白质结构，到多家科技巨头相继推出生命科学专用模型、收购生物AI公司并自建实验室，再到海内外监管机构接连发布AI制药规范指引，AI4S（AI for Science，人工智能驱动科学研究）正成为生物医药最受关注的核心落地场景。当“造药”变成可计算、可验证的工程，普通人关心的投资逻辑也在悄悄改变。恰好三季报密集披露、医药板块回暖，今天我们就先厘清两个常被混用的概念：AI到底改变了创新药的什么？普通投资者如何参与其中？
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AIDD与AI4S有何不同？
聊创新药离不开AI，有两个词经常出现：AIDD（AI Drug Discovery，人工智能药物发现）和AI4S（AI for Science，人工智能驱动科学研究）。
AIDD：可以理解为一套“设计工具”，它面向药物研发里的具体计算任务，比如寻找疾病靶点、预测蛋白结构、生成候选分子、预估分子性质，帮科学家把“想方案”这一步做得更快。
AI4S：尝试组织“设计—实验—反馈—再设计”的完整科研闭环，用通用科学模型理解问题，用专业模型完成计算，再结合自动化实验拿到真实数据，研究者依据结果修正假设、进入下一轮迭代。
02
AI4S发展阶段：从单点计算到干湿闭环
AI4S在生物医药的落地并非一蹴而就，据相关研究梳理，其演进大致沿两条线索推进：
工具演进：从早期的QSAR与分子对接（计算辅助药物发现的基础），到机器学习、深度学习被用于活性预测与分子设计；再到AlphaFold2及后续模型大幅提高蛋白结构预测准确性，AI得以更多参与靶点与结构生物学研究；如今生成式模型正逐步与自动化实验结合，将“设计、验证、反馈”接续成环。
来源：Nature Medicine，ASCO2026，各公司公告，中金公司研究部
渗透深度：AI已用于药物研发全流程，但各环节能用到什么程度，取决于任务是否明确、数据基础与验证条件是否充分。分子发现与优化目标较清晰、也较易获得实验反馈，计算因此更容易发挥作用；而一旦涉及疾病因果机制与复杂体内反应，研究便面临更高的生物学与转化门槛。
图示：AI制药催化产业链需求，来源中金公司研究部
技术演进之外，创新药“出海”也在加速。AI4S重塑的是研发范式，而创新药的价值兑现，还看全球市场的认可。国家发展改革委披露，2026年前三季度我国创新药对外技术授权约1300亿美元，已接近2025年全年水平。全球对中国创新药研发实力的认可度正在快速抬升，也为“AI+创新药”增添现实注脚。
03
鹏华医药主题ETF产品线一览
管理以上产品的基金经理林嵩、张羽翔在产品三季报中表述，AIDD（AI辅助药物发现）获得业界和市场的极大关注，相关方向也有较大的涨幅。要理解当前阶段和未来一段时间，AI的发展特别是近几年大语言模型在药物发现上的应用，可以从制药的流程开始。根据DaphneKoller（Coursera和insitro的创始人，概率图模型的核心贡献者）的文章，药物发现可以拆解为三个基本阶段：1）从疾病到机制。找到一种机制、对其实施干预，能够改变疾病的进程。2）从机制到药物。选择合适的治疗形式，设计/构建一种药物分子，实现预期的机制作用。3）从药物到患者。设计临床试验方案，评估该药物分子在真实患者体内是否具备良好的疗效及可接受的安全性。当前AIDD能够发挥巨大作用的主要是从机制到药物的阶段；而在未来可见的时间内，AI或许能加速科学家对疾病机制的理解，以及提高临床试验的运营效率（如患者招募、方案设计），但提高临床试验成功率的证据仍然有限。其底层原因在于蛋白质分子结构具备良好的底层物理规律、公开的标准化数据库和可接受的验证成本，而从分子到人体则存在巨大的鸿沟，如缺少体内的高质量干预数据、分子到细胞以及体外到体内存在的分布偏移、疾病机制的异质性以及人体作为复杂自适应系统对药物干预产生的动态响应。通常来说，一个新药的研发周期（从靶点发现到最终获批上市）需要8~13年、投入约25亿美元的研发费用，临床试验阶段占其中约60%~70%的时间和费用。现阶段下AIDD确实会变革传统药物发现的研究范式，但实现端到端的变革，无论是提高成药概率还是突破过往难以成药的机制，目前尚未得到验证。
因此，我们认为，AIDD在短期内不会对普遍意义上的创新药（制药）构成催化或冲击，对于绝大部分CXO环节（如临床CRO，CDMO）同样如此。而对于临床前CRO的影响，则可以从这个问题出发：相比于传统的药物发现，这一轮AIDD到底有哪些本质的变化？我们尝试从技术和资本两个维度去理解。技术层面，药物发现的产出物是临床前候选分子（PCC），对应的是药物发现的第二阶段（从机制到药物）。传统的药物发现有两条互补的筛选路径：高通量湿筛选用自动化实验对实体化合物进行测定，计算机辅助药物设计（CADD）中的虚拟筛选用计算模型对化合物打分排序，其本质是在已知的化合物中逐步过滤和缩小搜索空间，保留正向的、高置信度的结果。而这一轮AIDD本质上是要构建干-湿实验闭环（干实验通常指计算机模拟生成，湿实验通常是在实验室合成或表达分子），以大分子为例：设计蛋白质序列、进行结构预测->根据序列合成基因、表达蛋白质分子->湿实验测定分子结合力等数据->数据回流更新模型。在这个闭环中，近年来蛋白质序列设计、结构预测等模型的发展使得从头设计蛋白质分子的成本大幅降低，产业链瓶颈转移到湿实验的验证（产能和效率）；而湿实验本身也在产生新的训练数据（失败的负数据对训练模型也有价值）。资本层面，最大的变化在于以Anthropic为代表的前沿AI公司进入AIDD的方向（如公司计划将中低个位数比例的ARR投入到AIDD方向、2024年诺贝尔化学奖获得者JohnJumper从GoogleDeepmind离职加入Anthropic）。随着大量的资本和人才涌入，AI公司除了向业界提供模型工具外，也可能进一步向下游延伸、把PCC往临床阶段推进。
总结来看，AI模型（以及更广义的机器学习）需要构建反馈闭环，模型的进展很大程度取决于反馈信号的精度和成本。因此，当前AIDD更多在临床前药物发现环节取得突破，并在产业链上带来了基因合成和蛋白质合成环节的巨大需求增量；进一步往下游传导，在临床前试验环节（毒理药效，典型的如动物试验）也应该能看到需求的增量。而制药的全流程包括发病机制研究、药物发现以及临床试验，整个反馈闭环的时间长、成本高，实现端到端的AI制药仍需跟踪和观察。
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疫苗ETF鹏华（159657）管理费为0.50%（每年），托管费为0.10%（每年）。认购费：S＜50万，0.80%；50万≤S＜100万，0.50%；100万≤S，每笔1000元。投资者在申购或赎回基金份额时，申购赎回代理机构可按照不超过0.50%的标准收取佣金。场内交易费用以证券公司实际收取为准。
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