#AI vs 创新药#A.可以。
人工智能技术在创新药研发中的应用，可以显著提高研发效率并降低成本。AI技术通过大数据分析和机器学习算法，能够在药物发现的早期阶段预测化合物的活性，从而加快新药的发现速度。此外，AI还能优化临床试验设计，通过分析历史试验数据和患者健康记录，帮助制药公司选择合适的患者群体和优化试验方案，这不仅提高了临床试验的成功率，也节省了大量的人力物力资源。
随着科技进步和市场需求的变化，创新药行业正在经历从传统制药向创新制药、从仿制药向原研药的转型升级。这种转变为创新药股票提供了巨大的成长空间。以中国为例，当前处于医药第二轮创新周期的起点阶段，技术上呈现出百花齐放的态势，不只是在肿瘤免疫疗法方面，在自身免疫类疾病治疗、减重药、阿尔茨海默等偏代谢类疾病治疗方面都有新的技术路径走通，实现了较多的增量突破。
传统的创新药研发周期漫长且成本高昂，而人工智能的介入可以大幅度缩短这一周期并提高成功率。AI技术的应用使得药物开发的失败率有望降低，这对于制药企业来说是一个巨大的优势。人工智能在创新药研发中的应用，还有助于推动个性化医疗的发展。个性化医疗是根据患者的基因特征、病史和生活方式等信息，为患者量身定制治疗方案，这将极大地提高治疗效果和患者满意度。AI技术能够处理复杂的生物信息，从而为个性化医疗提供支持。
政策环境的改善为AI在医药行业的应用提供了更多支持。最近的产业政策陆续发布，鼓励技术创新和新药研发，为制药企业进军AI药物研发领域扫清了障碍。同时，随着公众对AI技术认识的提升，市场对AI创新药的接受度也在不断增加。创新药与人工智能之间存在着明显的互补关系。人工智能技术能够提高创新药研发的效率和成功率，降低成本，并推动个性化医疗的发展。然而，企业在应用AI技术时也需要面对数据隐私和伦理等问题。
在2025年，人工智能（AI）与创新药的协同发展已进入深度融合阶段，但两者的优势呈现不同维度的互补性。以下从技术赋能、产业变革和市场前景三个层面分析其核心优势：
一、人工智能的核心优势
1.研发效率革命性提升
靶点发现与分子设计：AI通过深度学习和生成式模型（如DeepMind的AlphaFold、英矽智能的Pharma.AI），可快速识别药物靶点并生成候选分子。例如，英矽智能的抗肺纤维化药物研发周期仅18个月，较传统模式缩短2/325。
2.临床试验优化
AI可精准筛选患者群体、预测试验结果，降低失败率。ARK Invest预测，AI驱动的药物开发可将上市时间从13年缩短至8年，成本减少75%。
3.成本控制与风险降低
传统新药研发成本高达数十亿美元，而AI通过虚拟筛选和模拟实验减少实际试错环节，显著降低材料与人力成本。例如，晶泰科技与辉瑞合作的新冠药研发周期仅6周。
4.政策与资本双重驱动
人工智能自2017年以来多次被写入我国政府工作报告，2024年首次提出开展“人工智能 +”行动，2025年《政府工作报告》进一步强调持续推进“人工智能 +”行动，国家层面的政策支持为人工智能的发展提供了良好的环境和机遇。
中国《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》明确支持AI在药物研发中的应用，上海等地出台专项政策推动AI与医药融合。资本市场对AI+医疗的关注度飙升，相关概念股股价翻倍。
5.技术潜力爆发
人工智能在2025年展现出强大的技术创新潜力，从模型架构到训练方法都有显著突破，如2025年1月20日深度求索（DeepSeek）发布的DeepSeek - R1等模型，采用多层聚合架构（MLA）、专家混合稀疏结构（MoE）、混合精度等创新架构与训练方法，将大模型的训练成本大幅降低至同性能模型的5% - 10%，这不仅降低了行业入局门槛，还标志着大模型调用进入平价时代，为其在各领域的广泛应用奠定了基础。
6.涉及面广
以中国人工智能产业发展联盟2025年人工智能先锋案例征集方向为例，涵盖了新型工业化（能源、汽车等领域）、行业应用（科学智能、金融等领域）、技术底座（基础平台、芯片等领域）、民生政务（国际合作、安全治理等领域）4大方向，在生产、经营、管理、运营等全场景都有应用，体现了其广泛的适用性和强大的赋能能力。
二、创新药的核心价值
1.市场需求旺盛
医药行业是事关国计民生、经济发展和社会稳定的战略性产业，制药行业在医疗行业中研发投入和市场规模均占据较大份额。随着人们对健康的重视和人口老龄化的加剧，对创新药的需求持续增长。
国内创新药企业在国际市场的认可度提升，为其打开了更广阔的市场空间。美国是全球第一大创新药市场，具有定价和支付优势，多元的支付体系造就了全球最大的药品和创新药市场，创新药能充分定价，国内创新药企业有望借助国际市场获得更大的发展。
2.降本增效潜力大
新药研发长期面临高成本、长周期、低成功率的困境，而人工智能融入新药研发，为破解这些难题提供了新路径。知名投资机构方舟投资管理公司研究报告显示，人工智能驱动的药物开发可以将上市时间从13年缩短到8年，缩短近40%；将药物研发成本从24亿美元减少至6亿美元，仅为传统药物研发的四分之一。如晶泰科技在新冠小分子口服药奈玛特韦片研发中，与辉瑞科学家联手仅用6周就确认了药物优势晶型，英矽智能提名的候选药物ISM001 - 055从立项到被提名临床前候选化合物只用了18个月，耗时仅为传统药物研发的三分之一。
3.政策支持明确
2024年11月，国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局联合印发《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，明确指出人工智能可以赋能药物研发，包括智能药物研发、智能药物临床试验辅助、智能药品临床综合评价辅助等环节，相关政策的出台有望进一步加快人工智能在新药研发领域的应用，推动创新药的发展。
各国政府普遍重视国民健康和经济发展，出台了一系列支持创新药行业的政策，例如税收优惠、研发补贴等。国内外都在出台支持医药创新的政策，审批流程优化加速了新药上市进程。在我国，创新药医保谈判也有了很多更新的政策，政策有所缓和，产品价格降幅理性，给企业留足了利润空间，也为社会创造了很大的价值。
4.广阔的行业前景
创新药行业与人类健康密切相关。随着全球人口老龄化趋势加剧，人们对生活质量的追求不断提高，对健康的关注度也在持续上升，这为创新药行业带来了持续增长的需求。同时，慢性病、罕见病等领域仍有大量未满足的医疗需求，创新药股票的投资前景因此显得十分广阔。
5.抗周期性强
创新药行业需求相对稳定，受经济周期波动的影响较小。即使在经济低迷时期，创新药股票通常也能表现出较强的抗风险能力，为投资者提供相对稳定的回报。医药行业具有一定的抗经济周期特性，特别是在经济下行时期可能表现相对稳定。
6.高技术含量与高附加值
创新药行业是一个高技术含量的产业，具有较高的附加值。创新药通常能获得较长时间的专利保护，享有定价优势，相比仿制药，创新药的利润率通常更高。企业通过技术创新和产品升级，可以显著提高盈利能力，从而为投资者带来更高的回报。
三、两者优势对比总结
人工智能在技术创新和应用场景广泛性上具有明显优势，其技术突破不断降低应用成本，拓展应用边界，政策支持力度也为其发展提供了有力保障。而创新药则在市场需求和降本增效方面展现出巨大潜力，随着人工智能在新药研发中的应用不断深入，创新药的研发效率和成功率有望进一步提高。
两者并非孤立发展，而是相互促进、协同发展的关系，人工智能为创新药研发提供技术支持，创新药的发展也为人工智能提供了新的应用场景和发展动力，它们在各自领域都有着独特的价值和广阔的发展前景。
AI需依托创新药实现价值转化。例如，DeepSeek等模型在临床试验数据分析、个性化用药建议等场景的应用，直接推动创新药的精准化和高效化。创新药研发仍需深厚的生物学、药理学基础，AI无法完全替代实验验证环节。例如，中药复方的复杂作用机制仍需结合传统医学经验与AI分析。
四、综合对比与未来趋势
1.AI是创新药的“加速器”
AI的核心优势在于工具属性，通过算法优化研发流程，但最终成果仍需以创新药为载体。例如，AI发现的分子需通过临床试验验证才能成为药物。
2.创新药是AI的“价值锚点”
创新药的市场需求驱动AI技术迭代。例如，针对罕见病的个性化药物开发依赖AI处理多组学数据。
3.协同发展是必然方向
2025年，AI与创新药的融合已进入“平价大模型”时代。DeepSeek等模型将训练成本降至传统方法的5%-10%，推动中小药企接入AI技术，加速行业普惠化。
骑牛看熊认为人工智能在2025年的优势更突出，其技术突破显著提升了创新药研发的效率、降低成本并推动行业变革。然而，创新药作为最终产品，仍是AI技术落地的核心场景。两者的关系类似“工具与成果”：AI是创新药研发的“超级助手”，而创新药是AI技术价值的“终极体现”。未来，AI将更深度嵌入药物全生命周期管理，而创新药的竞争力将取决于其与AI技术的融合程度。
骑牛看熊比较看好银华上证科创板人工智能ETF发起式联接C（023551）作为聚焦AI产业链的场外指数型基金，具备以下投资优势：
1. 紧密跟踪科创AI指数，覆盖核心产业链
该基金通过投资目标ETF（科创板人工智能ETF），紧密跟踪科创AI指数（950180.CSI），反映科创板中人工智能领域头部企业的市场表现。
行业分布集中度高：指数前五大权重行业为电子（53.0%）、计算机（32.1%）、家用电器（9.4%）、机械设备（3.5%）和通信（2.0%），其中半导体占50.1%，IT服务及软件开发占比合计27.6%，深度绑定AI产业链上下游。
2. 聚焦高成长性赛道，受益政策与产业红利
技术革新驱动：生成式AI、多模态大模型等技术突破重构商业模式，AI技术应用场景持续扩展，推动产业长期增长。
政策支持明确：2025年政府工作报告将新质生产力（如AI、半导体等）列为重点领域，叠加民企座谈会提振科技投资信心，行业中长期发展动力充足。
3. 场外工具属性强，适合多样化投资需求
提供A/C/I三类份额，满足不同持有期限投资者的费率需求（C类适合短期持有）。支持定投及长期持有，降低普通投资者参与科创板AI龙头企业的门槛。
4. 标的指数流动性及规模表现良好
目标ETF（科创板人工智能ETF）自2025年1月上市以来规模稳步增长，截至2月25日规模达4.39亿元，资金净流入1.58亿元，显示市场认可度较高。
5. 基金经理经验丰富，管理能力稳健
拟任基金经理谭跃峰拥有多年量化投资经验，现任银华基金量化投资部基金经理，管理多只行业主题ETF，业绩表现与基准偏离度控制较好。
6.提供参与AI投资机遇的途径
从市场环境来看，AI技术正在改变各行各业，重构商业模式、优化生产效率并催生全新的业态，AI产业发展前景广阔。而银华上证科创板人工智能ETF发起式联接C于2025年3月3日发行，为普通投资者把握AI浪潮投资机遇提供了可定投、可长期持有的场外工具，让普通投资者有机会参与到AI产业的投资中。
7.紧密跟踪优质标的指数
该基金主要通过投资于目标ETF，紧密跟踪标的指数即科创AI指数（950180.CSI）的表现，追求跟踪偏离度和跟踪误差最小化。科创AI指数通过从科创板中筛选市值较大的上市公司，旨在真实反映人工智能相关企业的市场动向，展现出AI产业的蓬勃发展。从行业覆盖来看，科创AI指数前五大权重行业分布为电子（53.0%）、计算机（32.1%）、家用电器（9.4%）、机械设备（3.5%）以及通信（2.0%）；进一步细分到申万二级行业，科创AI指数中半导体占比高达50.1%，IT服务、软件开发等AI关键产业的占比也达到了16.9%、10.7%，展现出与AI产业链上下游的强关联性。
8.拟任基金经理经验丰富
拟任基金经理为谭跃峰，他有丰富的基金管理经验。曾就职于交通银行股份有限公司北京分公司，2012年8月加入银华基金，历任量化投资部助理量化研究员、量化投资部基金经理助理。截至2025年3月，谭跃峰现管理19只基金，有着较为丰富的管理不同类型指数基金的经验，能为基金的管理运作提供一定的保障。
如果投资者有长期投资目标，如为了资产的长期增值，并且投资期限较长，能够承受短期的市场波动，那么该基金可能符合其投资需求。因为从长期来看，AI产业具有较好的发展前景。但如果投资者投资期限较短，对资金的流动性要求较高，则需要谨慎考虑，因为短期内市场波动可能导致本金损失。
银华上证科创板人工智能ETF发起式联接C是否值得买入取决于投资者的个人情况。如果投资者看好AI行业的长期发展前景，有一定的风险承受能力，并且希望通过基金参与科创板人工智能相关企业的投资，那么该基金可以作为一个投资选择。但在投资前，投资者应充分了解基金的风险收益特征，结合自身的投资目标、投资期限和风险承受能力等因素，谨慎做出投资决策。同时，也可以关注基金的后续表现和市场动态，适时调整投资策略。
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