📰 研报摘要
查看全文 ➔本报告探讨了AI for Science（科学智能）在模型能力提升背景下的产业范式变革。核心观点认为，随着模型能力向科研等高复杂度场景渗透，AI4S正成为继Coding后的重要增量方向。当前行业处于由萌芽转向成熟的早期阶段，生命科学领域的药物研发是核心场景。AI通过加速“设计—构建—测试—学习”闭环，显著提升了药物早期研发阶段的实验需求，使基因合成、蛋白表达等上游“卖铲人”具备订单可观测性强的重估机遇。报告分析了中美玩家的战略差异，指出美国偏向平台级巨头生态卡位，中国则依托场景优势在垂类工具层率先兑现。重点建议关注具备高通量数据闭环与自动化交付能力的生命科学基础设施厂商及差异化竞争的AI平台型公司。风险提示包括技术迭代不及预期、数据合规风险、行业竞争加剧及高质量科研数据供给瓶颈。