千亿市值的制药CRO巨头们，需要AI自救

“国内的CRO企业，价格战非常严重。”

疫情放开一年，CRO从业者刘明还未感受到行业的复苏，迎接他们的只有极度拥挤的赛道与数量锐减的药企订单。

通俗来说，CRO是指医药研发外包。

CRO行业于20世纪70年代后期在美国兴起，1996年，加拿大制药公司美底生公司投资，在北京设立了*家真正意义上的CRO，从事新药的临床研究。

后来，其它的跨国CRO企业先后在中国设立分支机构，如昆泰(Quintiles Transnational)、科文斯(Covance)及肯达尔(Kendle)等，中国本土的药明康德、泰格医药、昭衍新药等CRO企业也陆续发展壮大。

有人将药企比作挖矿人，最终成功上市的药物管线是金矿，CRO就是那个卖铲子的人。作为服务于药企研发的外包组织，CRO的行情与生物医药市场息息相关。

今年以来，CRO们的日子却不太好过。刘明所在的CRO公司，旗下有着数条价值过亿的生产线，每年仅设备维护费用就高达数千万，如果接不到订单，就相当于每天都在亏损。

同时，作为人力密集型行业，公司旗下还养着大批的药化团队，每个月的薪资支出也是庞大的资金流水，一旦开不出工资，团队将面临分崩离析的风险。

12月初，药明康德、康龙化成、泰格医药、昭衍新药、凯莱英等龙头集体大跌。当时，一位投资人分析，是与药明生物下调业绩预期有关。

实际上，今年三季度，国内CRO股业绩下滑就已现端倪：凯莱英三季报营收、净利润均下降超18%，昭衍新药营收虽然保持增长但净利润却几乎腰斩，药明康德、康龙化成、泰格医药虽然业绩同比继续增长，但是环比基本也都下滑。

恶劣的行业形势下，CRO人人自危。这些耕耘多年的传统CRO机构，一边在行业寒冬挣扎求生，一边还要应对新对手AI制药公司的冲击：一部分AI制药公司依托于AI，开始为药企提供药物设计服务，不断蚕食CRO行业的蛋糕。

CRO已经到了切换下一条赛道的关键时刻。

01

当传统CRO遇上AI“卷王”

躺赢的日子一去不复返

“AI制药技术出现时，我们十分担忧是否会影响CRO的业务。”

CRO行业资深从业者赵一玮，回忆起三年前那一场来势汹汹的AI浪潮——以AlphaFold 2为代表的科技力量，产生了“革命性”的行业影响。

2020年，二级市场有6家AI制药标的扎堆上市，其中最火的Schrödinger（薛定谔）市值高达四十亿美元。

TMT基金闻风而动，大量资金迅速涌入生物医药领域，打造了一批由AI驱动的药物研发公司。

AI对药物研发的加成*体现在药物发现环节。

作为劳动密集型的工作，化学合成早在十余年前就被药企剥离出来，交由专门的CRO进行，通常要先合成数千甚至上万个候选化合物，再从中筛选出数百个进入临床前研究。

AIDD（人工智能辅助药物设计）出现之后，凭借强大的预测能力缩小了候选化合物的范围，为药企降本、增效的同时也节约了资源。

比如2020年英国AI制药上市公司Exscientia公司开发了一种完全由人工智能设计的强迫症药物DSP-1181，在当时即将进入临床人体试验。

得益于AI技术，这款药物的开发时间由四年半缩短至不到12个月。

对CRO机构来说，这可算不上好消息。

另一位CRO从业者周宁感慨，“CRO机构才不管资源浪不浪费、行业进不进步，他们得赚钱。”

AI的强势入局使CRO业务中的CADD（计算机辅助药物设计）与早期测试两大板块都受到了影响。

另一方面，AIDD的高预测性，使得其候选化合物的数量相比CADD大幅减少，这会直接削减CRO早期测试阶段的业务量。

换言之，传统CRO公司可以躺着挣钱的日子一去不复返了，因为有AI这个“卷王”的加入。

不过，AI制药公司逼着传统CRO一起卷，但是两者也存在着既是对手又是合作伙伴的“矛盾”关系——AI制药公司和传统药企一样，依赖于CRO机构帮助他们完成大量的化学合成与生物测试工作，这为CRO带来了新的业务量。

举一个通俗的比喻：AI制药公司打了CRO一棒子，但也给了CRO一些甜枣。

CRO为二者提供的服务基本一致，不同之处在于，AI技术设计的药物有着更强的针对性与可预测性。

一方面，AI制药公司为CRO机构给出了明确的测试方法，要求CRO机构严格执行，一定程度上降低了CRO机构在方案设计上的难度；

另一方面，AI制药公司对产品在CRO测试中的结果也有着明确的预期，更加考验CRO机构的综合实力。

这让CRO机构既有甜蜜，也有压力。

传统制药公司是“撞大运式”的测试，他们对产品的测试结果没有明确的预期，即便CRO机构的测果失败，传统制药公司也只能据此结果调整自己的产品。各CRO的表现差异性不大，毕竟候选分子的特性，都是以CRO机构的测试结果为准。

周宁表示，“但AI制药的情况不同，他们的候选分子都是经过大模型预测的，有明确的结果预期。这些公司会将CRO得到的实验结果与自己AI预测的结果进行比对，分析结果的差异性。针对某些不一致的结果，AI制药公司甚至会要求CRO重复实验，以进一步判断实验结果的可靠性，这对CRO行业来说是也一种挑战。”

因此，想要在新一轮竞争中抢占市场先机，CRO也必须借助AI的加持，既是为了更好地服务AI制药客户，也是为了转战新的战场。

正如周宁所说，“药物设计之后的早期测试环节，市场将会急剧萎缩，CRO已经到了切换下一条赛道的关键时刻。”

02

AI公司虎视CRO业务，目标瞄准药康明德

AI制药研究的主力军——大批的AI初创药企们，大致有三种主流商业模式：SaaS服务、CRO服务以及自研管线。

其中商业回报最高的自然要数自研管线。只要熬过前期“十年时间、十亿美金”的魔咒，药物一经上市即可为企业带来丰厚的报酬。

“但这条路必然会被种种顾虑束缚，（自研管线）远没有SaaS与CRO模式轻盈。”

相比之下，风险低、回报快的CRO业务，反而成为大量AI初创药企的*，他们加入本就拥挤的CRO赛道，和传统CRO们抢夺同一块蛋糕，不断冲击前辈们的生意。

这其中有一家代表性的企业——晶泰科技。

2014年，来自麻省理工学院的四名博士后温书豪等人，在美国波士顿成立了AI制药公司晶泰科技。

2015年，晶泰科技初创团队回国，成为国内最早的AI药企，并获得了由腾讯领投的2400万A轮融资。

凭借这笔资金，晶泰科技建立起位于北京的人工智能研发中心，将大量资源投入到小分子药物晶型结构预测的研究上，拿下了辉瑞等头部药企客户。

晶泰科技也成长为国内头部的以CRO服务为核心的AI制药公司之一（下文简称AI CRO），并于今年11月30日向港股提交上市申请。

相比药明康德、昭衍新药等传统CRO公司，既有AI能力，又想做CRO服务的初创企业就像是一个“复合型人才”。

但是，正如上文所说，这类AI CRO公司的短板也会比较明显——AI发挥作用的环节只在药物发现阶段，对在临床前及临床研究阶段却无力干预，利润空间十分狭小。

我们将目光拉远，放在整个药物研发流程环节之上，就会发现AI能做的事情并不太多。

即便是曾经让赵一玮等传统CRO从业者颇为担忧的AIDD环节，AI技术目前也并没有发挥出颠覆行业的实力，还有颇大的提升空间。

赵一玮打了个比方，假设研发一款药物的需要合成、筛选10000个化合物，AI技术如果能够将这一数字缩减为1000个，将对CRO的业务造成毁灭性的打击。

然而，AI技术如今力所能及，只是将10000个化合物缩减至9500个。“少做几百个化合物并不会让CRO伤筋动骨。”赵一玮坦言。

仅仅依靠AI，或许能够让这些瞄准CRO服务的AI初创公司从传统CRO机构手中分一杯羹，却还不足以支撑它们在行业中扎根。

“AI能解决的问题有限，不论从周期还是资金投入上看，在整个制药环节中占比都不足1/10。”生物医药领域投资人李成表示，“临床端的投入才是大头。”

AI CRO企业想要发展壮大，首先要丰富服务类型，不能仅仅局限于AI技术。

以小分子药物为例，进入临床阶段以前整体投入在2000-3000万元之间，而CRO公司在这一环节能够赚取的服务费用仅有一两百万。

李成表示，企业要把业务铺开才能吸引客户。

作为龙头企业的药明康德，从药物发现环节，到临床前的生物实验、化学实验，再到临床一、二、三期及临床药物生产，以及最后的药物商业化生产，实现了对药物研发全流程的覆盖。

其他头部CRO即便做不到像药明康德一样全面，也会覆盖研发流程中的大部分环节，以提升公司利润。

因此，为主动掌握议价能力、保障利润空间，这些AI CRO公司不得不以AI辅助药物设计的服务为起点，不断延伸自身服务链条，最终成长为更全面的CRO公司。

例如上文提到的晶泰科技，已经率先在药物发现之后的环节进行了布局。早在2019年，晶泰科技就建立化学合成实验室，开始向药企提供化合物设计与合成服务。

凭借逐渐拓宽的服务链条，以及更早积累的AI能力，这些愿意铺开业务的AI公司在CRO行业有了立足之地，甚至有了与药明康德等行业巨头掰手腕的实力。

当AI CRO企业只做药物发现环节时，他们的服务对象既可以是药企，也可以是不具备AI能力传统CRO机构，AI CRO与传统CRO机构尚能互利互惠。

随着AI CRO服务链条的不断延伸，二者终将站在对立面。

03

传统CRO何以求生？将AI变成自己的工具

传统CRO们对AI技术，并不是固步自封。

这几年，药明康德不断招募算法和数据人才自建AI团队，公司旗下负责一体化靶标与先导化合物发现解决方案的HitS事业部，很早就开始将计算化学、CADD和深度学习等方法用于苗头化合物的开发；

维亚生物旗下的计算化学部也从以往的CADD研究拓展到探索AIDD技术；

泓博医药2019年就成立了CADD/AIDD技术平台，并与AI公司深势科技达成合作，利用其Hermite药物计算平台，实现工业规模的先导化合物优化筛选，提升药物研发效率；

药石科技早在五年前就成立了专门的AI团队，开发了基于该动态超大化学空间的AI先导化合物发现算法，帮助提高药物筛选的命中率，该算法经过内部验证后，2022年底已正式对外服务。

一位接近药石科技的人士告诉雷峰网，“公司在AI领域的提前布局，正是为了AIDD这部分工作将来从药企走向外包做准备。”

为补齐AI短板，有些财大气粗的CRO选择直接收购小型AI CRO公司。

李成指出，在融资困难时期，小的AI CRO公司现金流减少、估值下跌，正是收并购的*时机。

当前AI制药公司以及大型药企的AI部门，都具备做自己AI研发的能力，当这些企业逐渐发现使用CRO机构的AI服务，比自建团队更具性价比，AI制药就会像曾经的化学合成一样被剥离出药企。

“除非药企能够训练出*的模型。”

这与周宁的看法不谋而合，“我们应该把工作从甲方手中抢过来，变成我的AI服务，帮助AI制药企业、大型药企等客户完成AI辅助药物研发的工作。”

在他的设想中，未来的AI制药模式下，甲方只需要出一个idea，其余的全部交给CRO来完成——CRO将承担起整合AI资源的角色。

经历过技术爆发初期对AI的狂热后，药物研发的从业者与投资人们逐渐趋于理性，认识到AI无法成为竞争壁垒。

李成介绍，AI只有在面对人力密集型公司时，才有高效率、低成本的明显优势。

“AI不会颠覆行业，而是会渗入行业。”李成预测，“AI未来会成为一个制药行业通用型的工具，帮助人们探索在现实空间极限中无法触及的可能性，而这或许就是成药的新机会。”

04

从供应商变身投资人，曲线争取客户订单

CRO是一个看得见营收天花板的行业，身处漩涡之中的传统CRO机构，自然也清楚这一点，早在行业寒冬来临之前，CRO们就已经在寻找新的增长点，例如尝试以投资Biotech新公司的形式布局研发药物研发。

曾在某头部CRO公司任职的李林介绍，自2019年起，他帮助公司建立起系统化的投资业务，领导过近五十家企业的投资，其中不乏AI制药公司。

他指出，传统CRO投资的Biotech公司，一般只占其20%-25%的股权，不会超过30%的红线，以避讳“CRO不做自研管线”的行业禁忌。

在投资项目的选择上，CRO机构也有一套自己的逻辑。

在维亚生物高级副总裁蔡建华看来，当前AI制药行业的商业模式闭环依然在探索，AI制药公司想要通过AI服务产生巨大价值从而获得回报并不容易，“目前更受认可的模式还是生物技术公司管线模式，这也是众多AI公司所选择的商业模式。”

因此，维亚生物在筛选投资企业时，也会更加注重企业所持有的研发管线，“如果管线研发顺利，将来这些公司被大型药企收购，维亚生物作为早期投资人自然就能退出。”

除投资回报外，CRO的投资行为还能够为公司带来可观的业务收益。

比如药明康德投资了英矽智能，同时也作为乙方为英矽智能进行合成和测试的工作。

英矽智能*AI设计的药物进入临床I期后，与药明康德旗下的合全药业合作，由合全药业为其提供管线产品原料药、制剂等开发工作以及新药申报等一系列服务。

周宁指出，CRO机构在投资时，一般会将公司与被投企业的业务合作写进合同里，“投了10个亿进去，换回来业务可能是 50个亿、100个亿，杠杆作用非常大。”

一位头部CRO机构高管告诉雷峰网，公司每年约有20—30%的CRO业务来自于被投企业。这正是CRO的投资布局带来的最直观的回报。

借助这些投资活动，CRO机构既实现了对制药行业上游技术的布局，又提前养成了未来客户。

05

结语

作为人力密集型产业，国内的CRO行业具有明显的人力、物力成本优势，随着国际药企CRO业务向中国转移，以及国家政策的不断推动，2015年以来中国的CRO行业迎来了长达数年的红利期。

直到2022年生物医药行业遇冷，投融资收缩导致行业下游需求持续走低，中国CRO进入了看不到尽头的寒冬。

实际上，即便是在行业红利期时，从业者们对CRO行业近在眼前的天花板也早有认知。

不论是加码AI技术、投资Biotech企业甚至是亲自下场做自研管线，都是CRO们试图开辟新的增长曲线、反哺既有业务的一场场自救。

在AI时代，留给CRO巨头们的时间已经不多了。

作者注：随着A股Q3季度报的披露，医药生物行业展现出了穿越周期的韧性：生物医药企业中八成以上实现盈利，度过两年的产业蛰伏期与估值消化期后，行业开始回暖。AI制药却仍旧不被看好，有投资人表示，AI制药企业的估值仍旧虚高，只有良币驱逐劣币之后，行业才能回归正常。