AI，还有一个大漏！

（图片来源：摄图网）

作者|市值观察 来源|市值观察

2024年，黄仁勋在英伟达GTC大会上将大语言模型、具身智能、AI for Science并列为AI三大关键方向。

AI for Science，恐怕绝大多数人连听都没听过。

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改变人类的科学范式

AI for Science，即人工智能驱动科学研究，也就是用AI来替代人力做科学研究。

AI for ScienceAI介入使得科学研究又快、又好、又省钱，过去一项新技术需要用10年花10亿块钱才能开发出来，现在可能用1年花1亿块钱就能搞定。比如今年5月，AI研发新范式的“超级隔热材料”问世，该超级隔热材料通过“AI+机器人”结合的方式仅用7个月就完成了催化剂材料及配方筛选，而按传统方法仅筛选材料配方就需耗时10年。

AI凭借智能体协作还将彻底取代人力，自主完成“提出构想、设计实验、形成假设、执行证伪”等科学研究的全过程，把人类带入科学探索的第五阶段——智能科学范式时代。

AI for Science动摇的却是整个科学事业的根基。从这个角度来说，后者对世界的影响力与重要性远甚于前者。

2015年，三位来自麻省理工学院的博士后物理学家共同创立晶泰科技，该公司以基于量子物理的第一性原理计算及人工智能能力为支撑，试图寻求更高效的改变药物及新材料的设计与发现方式。

AI for Science领域的引领者，世界前20大药企中有16家是公司客户，在全球人工智能赋能的药物发现公司中排名第一。COVID-19期间，晶泰科技只用了六周时间就帮助辉瑞完成了口服药晶体结构预测，帮助辉瑞新冠药Paxlovid提前6个月上市。2024年，

PatSight专利数据挖掘平台可以将过去需要几天甚至几周才能提取的文献和专利数据在1小时内提取完成，并且准确率高达95%；其次是“算”的能力，晶泰拥有超过200个AI模型，可以通过算法大幅提升研发的速度和精度；最后是“做”的能力，晶泰的自动化工作站可以将数据收集能力提升40倍，目前公司已部署超300台机器人实验工站，沉淀了大量标准化、高质量的实验数据。

know-how。晶泰科技过去十年在各个层面都实现了大踏步前进，但公司的价值却并没有得到市场的充分认识和重视。

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被忽视的AI超级潜力股

250亿

AI for Science合计可覆盖的下游市场规模接近11万亿美元。以中信分类下各行业内企业2023年研发支出占总收入的中位数作为计算依据，当AI渗透率达到2.5%时，AI for Science的产业规模大约是149亿美元（千亿人民币），而当AI渗透率提升到25%时，AI for Science的年产值将突破1400亿美元（万亿人民币）。

2024年中国医疗大健康产业发展白皮书》，AI医学影像领域目前已有超60个三类证产品获批上市，行业渗透率预计将从2020年的0.7%迅速提升到2030年的41.3%。以此为鉴，各个产业的AI for Science进程都将同步加速。

AI for Science的进化和41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类，是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，这就从根本上决定了中国具有诞生AI for Science巨头的先天优势。

AI for Science4月，650万+高精度量化数据10万+分子力场参数50万分子对FEP数据80%的药化常用反应类型，且机器人科学家7×24小时20+万条反应过程数据

2024年，晶泰控股的营收只有2.66亿，但去年公司与协鑫签的一笔订单的总合作金额就高达约10亿，今年又先后拿下方大炭素、广东恒建、寿光蔬菜等客户。6月23日，晶泰控股宣布与美国哈佛大学终身教授、美国医药界创业者及投资人Gregory Verdine所设立的DoveTree LLC签署合作意向书，公司将在最终协议签署的10日及180日内分别获得5100万及4900万美元的首付款，并有资格获得金额达数十亿美元的潜在开发里程及销售里程碑付款。

在盈利基数极低的情况下，随便一个大单可能就把公司拉起来了，所以别看晶泰科技现在不显山露水，或许将来的某一天随时会突然大爆发。

AI细分赛道历经多次炒作，估值水平已飘到了天上，相比之下，AI for Science受到的关注度还明显不足，而这恰恰是机遇所在。

编者按：本文转载自微信公众号：市值观察，作者：市值观察