Tempus AI一夜暴漲近15%！諾和諾德牽手Anthropic，AI醫療革命加速，誰將成為下一代基礎設施？

AI正在從「輔助工具」走向「新藥研發基礎設施」。

9月16日，全球醫藥巨頭與AI產業鏈連續釋放重磅信號：丹麥制藥巨頭 $諾和諾德 (NVO.US)$ 宣布與Anthropic達成合作，將引入后者面向科學研究打造的Claude Science平台，加速藥物發現與研發流程；同日， $金斯瑞生物科技 (01548.HK)$ 宣布與 $禮來 (LLY.US)$ AI/機器學習藥物發現協作平台 Lilly TuneLab™合作，為相關企業提供濕實驗驗證服務。

與此同時，字節跳動拆分的AI制藥公司Anew Labs完成2.9億美元融資，獲得紅杉中國、高瓴、IDG等機構參與，進一步顯示科技巨頭正在加碼AI+生命科學領域。

多重催化下，市場對于AI制藥產業鏈關注升溫，相關公司股價出現明顯反應，隔夜美股AI醫療公司全體走強，AI藥物設計公司 $Absci Corp (ABSI.US)$ 大漲逾15%，木頭姐、佩洛西押註的 $Tempus AI (TEM.US)$ 飆升近15%；今日港股醫療股也同步走高， $金斯瑞生物科技 (01548.HK)$ 漲逾5%，自6月24日以來累計飆升逾260%。

相關標的

多重催化下，市場開始重新審視AI醫療產業鏈：未來AI不僅改變「如何制造藥」，也可能改變「如何發現疾病、如何診斷、如何治療」。那么，AI究竟如何滲透醫藥行業？哪些環節可能受益？

AI究竟如何滲透醫藥行業？大藥企為何紛紛擁抱AI？

傳統藥物研發長期面臨兩個核心痛點：一是周期長，從靶點發現、候選藥物篩選，到臨床試驗、最終上市，往往需要多年時間；二是成本高，大量候選分子最終無法通過實驗驗證，研發投入存在較高不確定性。

AI的出現，為藥物研發提供了一條新的路徑：數據 → AI模型預測 → 候選分子設計 → 實驗驗證 → 臨床開發。

其中，AI可以參與：靶點發現、蛋白結構預測、分子篩選、藥物設計、臨床試驗優化，過去依賴大量試錯的研發流程，正在轉向「計算預測+實驗驗證」的模式。

此次最受關注的是諾和諾德與Anthropic合作，諾和諾德作為全球糖尿病及減重藥物龍頭，此次引入Claude Science平台，目標是利用AI能力提升藥物發現和研發效率。與此同時，禮來也持續布局AI藥物研發體系。

對于大型藥企而言，AI最大的價值并不是替代研發人員，而是：1）提升早期研發效率，AI可以幫助科學家快速分析大量生物醫學數據，尋找潛在靶點和候選分子；2）降低研發試錯成本，傳統研發需要大量實驗篩選，而AI能夠提前縮小探索范圍；3）加速創新藥管線擴張，未來，擁有數據、算力和研發能力的大藥企，有望通過AI提升研發效率。

因此，AI正在成為全球藥企競爭的新基礎設施。

哪些環節可能受益？

此前《Moderna暴漲177%！癌症治療迎來範式革命，AI醫療六大賽道誰最受惠？》一文也曾寫過，結合產業鏈來看，AI醫療主要覆蓋六大領域：

相關標的

一、AI藥物研發：從「試錯研發」走向「計算驅動」

傳統藥物研發周期長、成本高。從靶點發現、候選分子篩選，到動物實驗、臨床試驗，一款創新藥往往需要多年時間，同時大量候選藥物最終無法進入商業化階段。

AI正在改變這一模式，通過大模型、生物數據和計算能力，AI可以參與靶點發現、蛋白結構預測、分子設計、藥物篩選、臨床試驗優化，推動藥物研發從實驗探索 → 數據分析 → AI預測 → 實驗驗證轉變。

其中，AI藥物設計公司成為市場關注焦點。產業鏈代表包括：

1）AI藥物發現平台：$Absci Corp (ABSI.US)$ 、 $Tempus AI (TEM.US)$ 、 $Recursion Pharmaceuticals (RXRX.US)$、$Schrodinger (SDGR.US)$、 $Recursion Pharmaceuticals (RXRX.US)$ ；

2）AI+生物計算： $Moderna (MRNA.US)$ 、 $BioNTech (BNTX.US)$ 、 $Beam Global (BEEM.US)$ 、 $CRISPR Therapeutics (CRSP.US)$ 。

未來，擁有數據、算力和研發能力的大藥企，可能通過AI提升創新效率。

二、AI早期篩查與精準診療：讓疾病發現更早

除了研發端，AI正在進入疾病檢測環節。醫療影像、基因檢測、液體活檢等領域擁有大量結構化數據，非常適合AI分析。

AI早篩與精準診斷公司包括： $Guardant Health (GH.US)$ 、 $Tempus AI (TEM.US)$ 、 $Natera (NTRA.US)$ 、 $精密科學 (EXAS.US)$ 、 $GeneDx Holdings (WGS.US)$ 。

其中Guardant Health聚焦液體活檢和癌癥早篩；Tempus AI則通過醫療數據平台結合AI，為精準醫療提供支持。

未來醫療競爭的重要方向之一，就是從「治療疾病」走向「提前預測疾病」。

三、AI制藥生產與計算生物學：數據成為新生產資料

AI醫療發展的核心，不只是模型，而是數據。基因組數據、臨床數據、生物實驗數據正在成為醫療行業新的基礎資源。

因此，多組學和臨床數據庫平台也成為重要基礎設施。產業鏈包括多組學與臨床數據平台 $Illumina (ILMN.US)$ 、 $10x Genomics (TXG.US)$ 、 $Veeva Systems (VEEV.US)$ 、 $Twist Bioscience (TWST.US)$ 。

這些公司提供：基因測序、生物數據采集、臨床數據管理、研發軟件支持，未來AI模型能力提升，需要更多高質量醫療數據訓練。

四、AI手術機器人與醫療設備：從輔助操作到智能醫療

AI不僅改變「發現藥」，也正在改變「治療方式」。

手術機器人結合AI視覺、自動導航和精準控制，有望提升復雜手術效率。產業鏈包括手術機器人、器械與監測包括 $直覺外科公司 (ISRG.US)$ 、 $史賽克 (SYK.US)$ 、 $美敦力 (MDT.US)$ 、 $齊默巴奧米特控股 (ZBH.US)$ 、 $微創機器人-B (02252.HK)$ ，其中直覺外科公司是機器人輔助手術領域代表。

五、AI醫療服務平台：重新定義醫患交互

AI醫療應用不僅發生在醫院，也正在進入線上醫療服務。AI助手可能參與健康咨詢、慢病管理、醫療信息整理、個性化健康方案。