📰 研报摘要
查看全文 ➔报告深度剖析了AI for Science（AI4S）作为科学智能第五范式的产业爆发逻辑。当前AI4S已进入从萌芽到加速爆发的早期播种阶段，其核心驱动力在于模型通用能力成熟后进入高复杂度科研场景（如药物研发），通过构建“AI预测—实验验证—数据回流”的闭环，实现研发效率的指数级提升。重点指出“AI越会设计，实验室反而越忙”，基因合成、蛋白表达等上游“卖铲型”基础设施及具备AI干湿闭环能力的平台型玩家最先受益。报告分析了北美巨头（Google、OpenAI、Anthropic）与国内企业（晶泰控股、英矽智能、金斯瑞等）在战略路径上的差异，并强调了高质量科学数据资产与自动化实验室系统在构筑行业壁垒中的核心作用。核心关注早期药物研发产业链的订单兑现及科研基础设施的需求扩张。