计算机：AI for Science，重在AI+制药赛道

　　复盘3年25倍的PLTR，我们认为好的AI应用赛道应当具备以下特征

　　1）海量的真实数据：在北美，除Coding以外，医学领域具备较多的私有真实数据壁垒；

　　2）复杂流程和专家经验积累：医疗领域病种和诊疗实践复杂，高度依赖专家判断；

　　3）潜在市场空间大：全球药物研发外包服务市场规模将由2023年的1512亿美元进一步增至2030年的3632亿美元，CAGR为13.3%。

　　海外层面，北美巨头26年开年密集推进AI+医疗实质性产品和功能落地

　　1月8日，OpenAI重磅推出了ChatGPT Health，为客户提供健康咨询服务，每周超2.3亿人咨询健康问题；

　　1月12日，英伟达与礼来宣布将在五年内斥资10亿美元在旧金山湾区建立一个新的联合研究实验室，以加速AI药物研发进程；1月12日，Anthropic宣布推出医疗保健和生命科学服务，使其Claude人工智能平台的用户能够共享对其健康记录的访问权限，以便更好地了解用户的医疗信息；

　　1月14日，OpenAI宣布1亿美元收购仅4名员工的线上医疗数据整合商Torch。

　　资本层面，26年有望迎来AI+制药赛道领军企业业绩估值双击

　　2026年，以晶泰、TEMPUS为代表的AI+制药赛道领军均有望实现EBITDA首次转正，产业即将迎来估值重构期。以晶泰控股为例，2025年8月，公司宣布与DoveTree签署470亿港元（59.9亿美元）的管线合作，刷新了AI制药出海订单规模纪录，支撑其26年业绩放量。25H1，晶泰药物发现解决方案业务收入达4.35亿元（yoy+616%），与多家跨国药企（如强生、礼来、辉瑞等）建立合作，反映其技术在国际市场的认可度不断提升，为其后续发展提供有力保障。

　　原理层面，在规则清晰的分子世界，AI已成为新药物发现的“加速引擎”

　　我们认为，AI模型，特别是深度学习与生成式模型，能够高效学习海量的分子结构、化学键、物化性质与生物活性之间的复杂映射关系。通过预测结合能、溶解性、毒性等关键参数，AI可以在虚拟空间中高速筛选、优化甚至从头设计出具有潜力的候选分子或新材料，有望缩短药物发现时间，直接提升了新药发现的成功率与效率，并有可能创造出超越人类直觉认知的全新化合物，从而从最底层驱动整个制药产业的范式变革与技术跃进。

　　国家支持层面，晶泰连获两项国家重大课题

　　晶泰连中两项国家科技重大专项课题，引领AI for Science和新材料产业升级。1）“新一代人工智能国家科技重大专项”：围绕AI4S构建科学知识图谱，打造人工智能试验平台，赋能新药及新材料领域研发；2）“重点新材料研发及应用国家科技重大专项”：围绕材料数据高效获取与智能处理的重大需求，打造底层算法平台与基础设施。

　　投资建议

　　建议关注AI4S、AI+制药赛道：晶泰控股、英矽智能、TEM、药明康德、恒瑞医药等。

　　风险提示：

　　宏观环境冲击风险、国内外局势、地缘政治风险、关键技术进展不及预期、市场竞争加剧风险、跨市场估值差异、高研发支出压力、关键订单或产品不及预期等。