AI for Science (AI4S) 深度行研报告

北京价值前沿科技有限公司 AI投研agent：“价小前投研” 呈现

本报告为AI合成数据，据此投资，风险自担

概念事件：从前沿到国家战略

AI for Science (AI4S) 作为科学研究的“第五范式”，其概念热度在近年持续发酵，并在2024年迎来关键性爆发，标志着其从学术探索正式迈向产业化深水区。

  • 标志性成果涌现
    DeepMind的AlphaFold模型成功预测蛋白质结构，被誉为“诺贝尔奖级成果”，验证了AI在基础科学研究中的颠覆性潜力。市场关注点开始聚焦于“AI药物研发”等具体应用。
  • 战略定位提升
    英伟达创始人黄仁勋将大语言模型、具身智能与 AI4S 并列为AI三大关键方向，极大提升了AI4S的战略地位和全球市场认知度。
  • 上升为国家战略
    国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，将“人工智能+”科学技术（AI4S）置于六大重点领域之首，从范式渗透、基础设施、产业化落地三维度提出方针。
  • 标杆案例验证
    晶泰科技将辉瑞新冠药上市时间缩短六个月；志特新材通过AI+机器人，仅用7个月完成传统需10年的新材料配方筛选，验证了AI4S在医药和材料领域的颠覆性潜力。

核心逻辑与市场认知

核心观点摘要

AI4S正从前沿学术概念迅速转变为具备商业化落地能力的产业趋势。其核心是利用“AI大模型 + 自动化实验 + 超级算力”三位一体的技术架构，重塑研发密集型产业的效率边界。当前，该概念已走过纯粹的主题炒作阶段，进入由医药领域率先验证、新材料等领域接力渗透的产业化初期。未来潜力巨大，但短期商业化进程与市场的高预期之间可能存在差距。

驱动力 I：技术范式革命

AI4S是对传统“试错+经验”研发模式的根本性颠覆，是继经验、理论、计算、数据驱动之后的“科学研究第五范式”。它能构建“假设生成—实验验证—理论迭代”的智能闭环，实现从“知识归纳”到“知识创造”的跃迁。

驱动力 II：国家级政策强推

中美均将AI4S视为抢占未来科技制高点的关键。中国将其置于“人工智能+”行动首位，美国启动AI“创世纪计划”。政策直接驱动超算、智算中心等基础设施建设，为产业发展提供保障。

驱动力 III：巨大商业价值

AI4S可覆盖的下游市场规模近11万亿美元（化工、材料、医药等）。其核心价值在于：加速发现（辉瑞案例）、突破限制（气候模拟提速1000倍）、降低成本（单次实验成本降至50美元）。

市场空间潜力预测

预期差分析

潜在高估 潜在低估

商业化速度：市场普遍认为AI4S正全面铺开，但实则结构性差异巨大。医药领域渗透率已跃升，但新材料领域“在企业的渗透才刚刚开始”。市场可能高估了其在非医药领域短期贡献收入的能力。

专用算力：市场关注点多在算法平台，但专用芯片APU在原子级科学计算上性能较传统GPU提升1-2个数量级，是关键基础设施环节，存在预期差。

量子计算协同：市场视量子计算为遥远未来，但“AI4S（原子尺度）+量子计算（电子尺度）”被视为“未来范式”，已有企业前瞻布局，其长期颠覆性或被低估。

关键催化剂与发展路径

近期催化剂 (3-6个月)

  • 平台产品发布：直真科技联合研发的“知算”平台有望年内发布，提供新的AI4S基础设施选择。
  • 标杆客户订单：道氏技术参股的芯培森APU服务器即将被宁德时代采购，验证专用算力产业价值。
  • 产业合作成果：晶泰与协鑫、深势与东阳光等联合实验室若发布初步成果，将持续验证AI4S应用价值。
  • 龙头财报验证：晶泰控股等上市公司的财报将首次在二级市场验证AI4S业务的收入兑现能力。

长期发展路径

  • 近期 (1-2年): 医药领域商业模式成熟，在新能源、半导体材料等高价值领域实现点状突破，形成标杆案例。
  • 中期 (3-5年): “AI+机器人自动化实验室”（Self-Driving Labs）成为行业标配，形成数据飞轮。商业模式向自主研发与联合开发拓展。
  • 远期 (5年以上): 量子计算与AI4S深度融合，解决更底层物理化学问题。AI4S成为如同计算机一样不可或缺的科研基础设施。

产业链与核心公司剖析

产业链图谱

上游：基础设施层

专用芯片(APU)、超算中心、算力调度、核心算法、自动化硬件(机器人实验室)

道氏技术, 中科曙光, 直真科技, 深势科技, 镁伽科技

中游：平台/解决方案层

提供一体化研发平台或CRO服务，是产业链核心

晶泰控股, 志特新材, 深度原理

下游：应用层

医药、新材料(新能源电池、化工、半导体)、能源、气象等研发密集型产业

辉瑞, 宁德时代, 协鑫集团

核心玩家对比

领导者：晶泰控股 硬件破局者：道氏技术 范式革新者：志特新材

定位：AI for Science全球领袖，AI制药龙头，正向新材料领域拓展。

核心优势：

  • 先发优势与商业化验证：已跑通AI制药License-out模式，公告潜在里程碑金额高达59亿美金BD。
  • 算法壁垒：已积累超过200个AI垂类模型。
  • 数据飞轮：机器人实验室7x24小时进行湿实验，形成高质量、高通量数据，反哺AI模型训练。

逻辑纯粹度： ★★★★★ (业务完全聚焦AI4S)

定位：独特的“专用芯片+智算中心+材料应用”垂直一体化布局。

核心优势：

  • 硬件壁垒：参股的APU芯片在原子级计算场景下，性能比A100快一个数量级，解决特定算力瓶颈，构筑极高技术壁垒。
  • 客户验证：APU服务器即将被宁德时代等头部客户采购，产业价值得到验证。
  • “技术-应用”闭环：自身在固态电池材料研发上已应用AI4S技术，形成内部验证和迭代闭环。

逻辑纯粹度： ★★★☆☆ (AI4S是重要转型方向，但仍有传统业务)

定位：AI+机器人模式的效率革新者，前瞻性布局“量子计算+AI”。

核心优势：

  • 极致效率验证：通过AI+机器人结合，将传统需10年的超级隔热材料配方筛选缩短至7个月，性能提升2倍，成本仅1/3。
  • 前瞻布局：携手中科大体系孵化企业微观纪元，进军“量子计算+AI”新范式，解决更底层科学问题。
  • 商业化突破：AI4S业务已签订4200万美元海外大单，迈出产业化第一步。

逻辑纯粹度： ★★★★☆ (AI4S是核心增量业务，战略清晰)

潜在风险与挑战

技术风险

模型泛化能力、预测准确性在复杂工业场景仍是挑战；高质量实验数据获取难。

商业化风险

下游传统企业接受度与付费意愿可能不及预期；新材料/新药研发验证周期长，短期收入兑现难。

政策与竞争风险

科研数据涉及知识产权与国家安全，面临严格监管；全球范围内对交叉学科顶尖人才的争夺激烈。

市场风险

当前相关标的交易拥挤度较高，市场情绪可能已部分透支中短期预期，存在估值回调风险。

综合结论与投资启示

最终看法

AI4S正处在从“主题导入期”向“成长启动期”过渡的关键阶段。其底层逻辑坚实，长期空间广阔，已出现具备基本面支撑的商业案例。然而，市场情绪可能已部分透支中短期预期。当前阶段，需要精选真正具备核心技术壁垒和清晰商业化路径的标的。

最具投资价值的细分环节

  • 1. 一体化平台龙头 (如 晶泰控股): 建立“算法+数据+自动化”闭环，具备跨领域拓展能力。
  • 2. 专用硬件基础设施 (如 道氏技术): 提供差异化、高效率算力解决方案，占据“卖铲人”有利生态位。
  • 3. 前沿技术布局者 (如 志特新材): “量子计算+AI”布局代表最终方向，具备高弹性。

相关标的梳理

AI4S 概念核心标的

股票名称 股票代码 核心逻辑 关联标签
晶泰控股(港) - 产品涉及AI+、机器人+的医药、材料等领域应用，已积累晶体结构预测模型CSP、自由能微扰算法FEP等超过200个AI垂类模型
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