摩根大通：中国AI驱动药物研发——下一波AI浪潮下的发现范式变革与产业化落地（2026年 61页）

分类：研究报告

标签：人工智能制药、创新药、医药研发、跨境

摘要：摩根大通于2026年7月23日发布中国AI驱动药物研发（AIDD）专题，将该赛道从算法设想阶段重新定位为早期产业化阶段，并以_insilico Medicine与XtalPi两家中国AIDD企业作为核心案例，系统梳理技术、产业与监管逻辑。报告援引Frost & Sullivan数据指出，受制药行业压缩研发周期、降低成本、发现新靶点的迫切需求驱动，全球AI赋能的制药研发开支预计从2023年的119亿美元增至2032年的746亿美元，复合增速约22.6%；更广义的生成式AI市场到2032年规模可达约37.4万亿美元（复合增速约25.8%），为药物平台提供底层基础设施，并使技术外溢至先进材料、农业等相邻领域。 在技术栈层面，报告将AIDD工具归纳为三类：其一，以物理/药理/生理模型（分子动力学、量子力学、PK/PD、系统生物学）为核心、叠加机器学习加速计算的平台；其二，以结构或生物数据训练的深度学习架构（Transformer、扩散模型、图神经网络），典型如AlphaFold、RoseTTAFold及用于ADMET性质的预测模型；其三，基于制药语料后训练的大语言模型及在其上构建的智能体，用

来源：zuudee | 日期：2026-08-11 | 格式：pdf | 页数：61