作者 | 陈广晶
编辑 | 苗正卿
头图 | 视觉中国
赛博药神也会为活下去发愁？
" 我们得先求生存。" 晶泰科技联合创始人、董事局主席温书豪在与虎嗅独家对谈时说。
当时，晶泰科技刚刚发布了 2025 年业绩报告，这份成绩单非常亮眼——总营收约 8 亿元，同比增长超 200%；净利润首次转正，达到 2.58 亿元。而且公司手里还攥着 70 多亿元的现金！
这让温书豪关于生存的发言多少有点 " 凡尔赛 "。
在其背后，随着英伟达直接向产业巨头叫卖算力，制药巨头自建生物超算实验室，AI 制药已成为全行业热捧的目标。制药本身的超长周期，也让 AI 药物证真、证伪成了一件以年为计的事情。目前尚无一款 AI 发现的药物真正上市，导致投资者对技术的信服度两极分化，结合投资界整体转向看重产业落地能力的趋势，包括晶泰科技在内的头部企业，都在持续的热度与质疑中摸索商业化发展道路。
实际上，在晶泰科技正式宣布首次全年盈利后，二级市场表现也确实非常冷静。
这次，投资人的判断也有充足的理由：在晶泰科技 2025 年的收入中，仅美国制药公司 DoveTree 合作的大单就贡献了 45%。
在生物制药领域，这种大单可遇不可求，而扭亏后次年就亏损的大有人在，荣昌生物、康方生物、康宁杰瑞都是其中典型。有了前车之鉴，投资人不再轻易上头。
不过，晶泰科技作为一家 AI 平台属性的企业，其底层能力的复用性比药企更高，增长逻辑显著不同，预计仍会在 AI 的 " 军备竞赛 " 潮中持续投入研发升级，它兜里的 70 多亿现金仍可作为其卷赢对手的核心实力。这也是投资人仍然保持观望，没有大规模撤退的原因。
作为 AI+ 量子物理 + 机器人自动化领域的头部企业，晶泰科技技术路线独特，相当长时间里都是投资界的宠儿。
2015 年，麻省理工学院（MIT）的三个物理学博士后温书豪、马健、赖力鹏一起创建了晶泰科技，初心是 " 用前沿技术解决人类复杂棘手的发展难题，借助量子物理的第一性原理计算和人工智能技术的创造性和全局性，来解决药物研发中的底层物质结构问题 "，这在当时是非常新的概念，第一年就吸引到了 2400 万元人民币的投资。
此后，这家初创公司一直冲在融资前沿，到 2024 年港股 IPO 前，其累计融资金额已达到全球同类企业的首位，总金额超过 50 亿元，身后站满了诸如腾讯、红杉、谷歌等资金雄厚的业界大佬。
在二级市场也实现了市值的几次翻倍，达到 400 多亿港元。今年年初，通过新发可转债又融到了 25.4 亿元人民币。
这些数据也在一定程度上说明了资本对晶泰在上半场拼算法阶段的表现的充分认可，但，现在投资人想要的不再是撞大运的猎人，而是可以批量稳定输出的工厂。
从这个意义上讲，晶泰科技目前手里握着的 70 亿元现金，并不是 AI 制药商业化模式跑通的军功章，反而是加速转型的发令枪、豪赌未来的筹码。
自动化实验室才是底盘
" 人是一套信号系统，可以被数字化。" 温书豪在接受媒体采访时曾这样表示。
12 年前，晶泰创始团队正是基于这样的理念开始创业，他们认为，药物分子与人体的相互作用也可以数字化，用算法设计研究药物是产业发展的大势。也只有 AI 的超级大脑有能力理解跨尺度、多模态的复杂生物学体系数据，并以全局思路设计出满足一系列严苛的功效与安全性要求、能调控疾病的关键分子。
如今这个理念终于得到了产业界的回应。有统计数据显示，去年中国新药 BD（商务拓展）总金额 1300 多亿美元，其中约 36% 来自与 AI 制药相关的交易。2026 年第一季度，就有多项首付款达到上亿美元的 AI+ 新药研发合作签约了。2025 年，中国的创新药出海已经超过了新能源车， AI 制药作为弯道超车的新一代技术，经过漫长的研发沉淀，也开始成为药企创新竞赛的必争之地。
" 未来 10 年，能在 AI 浪潮里活下来的企业，基本上都有机会成为大巨头，至少是一个小巨头。" 温书豪向虎嗅指出。在制药行业整体陷入焦虑的当下，他认为，接下来晶泰每年有一两个标杆性质的大单并不是问题。不过，自动化实验室等硬件与 AI 预测快速形成验证闭环、大规模产生高精度数据的能力，才是晶泰科技的真实底盘。
相比早期创业者所设想的以算法、数字化等轻量的方式撬动行业的模式不同，现阶段 AI 制药商机反而在更加沉重的基础设施领域。
就在今年 1 月份，全球第一个突破万亿美元市值的制药企业礼来与科技巨头英伟达达成了总规模 10 亿美元的生物超级计算机项目，预计用时 5 年完成。礼来一举购入 1000 多颗 Blackwell GPU。
不到两个月（3 月 16 日）制药界资深 " 氪金 " 玩家罗氏，就把这个记录打破了，计划引入 2176 块 Blackwell GPU，至此，该公司拥有的 GPU 数量超过了 3500 块。
医药领域的强监管属性，叠加新药研发投入大、周期长、风险高的特性，对一家尚无稳定收入的 AI 制药公司来说，贸然挺进昂贵的临床试验阶段，本质上就是一场高风险的豪赌：只要一期临床数据不及预期，市场信心就可能崩塌，股价随之跳水。而 AI 的高效高产也变成同时推进多条管线的资金压力，即便是资金雄厚的科技界大佬也承受不了。
可以看到，曾经高调入股 Recursion 的英伟达，在去年第四季度就清空了前者的股份，悄悄退出了这场 " 鱿鱼游戏 "。
交流中，温书豪也向虎嗅直言：" 我们会非常慎重地选择进入临床。"这也被认为是晶泰科技可以在赛道内率先实现 " 盈利 " 的原因，" 选择和时机同样重要。"
长期以来，晶泰科技谨慎地避免了自主开发管线，特别是成本不可控、动辄 6 到 8 年的临床试验，而是重点打磨自家算法平台，同时，重注自动化实验室等硬件设施研发。
这一选择不仅帮助晶泰科技用丰富的行业数据持续拓宽算法平台的应用边界，还能承接产业龙头构建自动化实验室的需求，与 AI Agent（智能体）配合，作为整体解决方案，形成包括硬件维护、系统迭代升级、耗材消耗等的全链条服务，带来持续稳定的现金收入。
" 我们的实验室有自己的 AI Agent ‘大脑’管理。随着数据的积累和 AI Agent 的不断训练优化，未来，这种自动化实验室会向具身实验室演进。" 温书豪向虎嗅表示。
从晶泰科技的业绩报告看，自动化实验室相关业务在过去三年快速发展，2024 年同比增长 87.8%，2025 年同比增幅也有 62.6%，总金额 2.65 亿元，如果扣除与 DoveTree 的大单，这一板块已经成了实际上的核心支柱。
代价则是晶泰不再是一家轻资产的科技公司，而是成为了 " 软硬件兼修 " 的 AI 基础设施供应商。
根据晶泰的招股说明书，仅上市募集资金中，就有约 30% 用于自动化实验室、智能计算机等建设，总规模超过 2.3 亿元人民币。2025 年业绩报告显示，其自动化实验室高通量实验产生的耗材成本就高达 1.49 亿元。随着业务量的增加，合同履约成本也水涨船高，同比增幅达到近 70%。
虽然在 "AI+ 机器人 " 的加持下，晶泰科技在实验交付方面的效率也在提升，由此也带来收入增幅的提升，部分抵消了成本激增，但是客观上，似乎也放弃了获取暴利的机会。
要知道，纯算法 AI 公司的利润率可以达到 100% 甚至更高，而类似 GE 医疗等大型设备公司，净利润率甚至可以低至 10% 以下。这样的 " 钱 " 景，让晶泰科技这样一家 AI 平台公司的硬件布局有些 " 独孤求败 "。
但是在温书豪看来，这恰恰是公司算法发展的底盘。" 在算法、算力、数据三大核心要素中，真正限制 AI 在生物医药和新材料领域规模化落地的，其实是数据。"
温书豪认为，高质量、可复现、能真正被 AI 所用的研发数据，将是垂直领域囤卡卷算力后的下一个重要竞争点。现有的大量人工实验数据、文献数据无法满足 AI 训练的精度与质量；各企业的数据孤岛也限制了算法训练的规模。
"AI 赋能千行百业是未来的大势所趋。谁能以更高的通量、更低的成本大规模收集高精度的研发数据，谁就有能力率先兑现 AI 在细分研发领域中的巨大潜力，并产生巨大的商业价值。" 温书豪向虎嗅表示，真正能将晶泰送上巨头之位的，恰恰是这些 " 数据挖矿机 " 支撑起的底层平台能力。
而在通往巨头的路上，打好手上的 70 亿 " 子弹 " 也至关重要。
70 亿元现金怎么花？
晶泰科技账面上趴着的 70 多亿元现金，是他们持续卷研发和决胜下个周期的重要筹码。除了必要的自动化实验室等硬件领域的投入，围绕高附加物质的生态布局、巩固技术领先地位的并购等，都是 2026 年的重点。
就在今年 3 月份新任 CFO 周斐然（Jeff Zhou）到任。他在全球医疗健康行业资本市场及投资、并购领域的经验，被视为晶泰在出海、并购等方面将有大动作的信号。这一点也得到了温书豪的证实。
根据温书豪介绍，晶泰倾向于收购具有成熟商业利润的实体，通过 AI、机器人等技术加持，将这些公司的营收继续扩大，并快速获得更多尚未触达的海外客户。
AI、AI Agent 及具身智能相关的早期团队也在关注范围内，这类公司的收购主要是为了维持晶泰在算法领域的领先地位。并购与投资的范围也将扩大到欧洲、加拿大等领域。
" 我们要做物质搜索界的谷歌。" 温书豪告诉虎嗅，目标就是要发现高附加值的分子，这是在创业之初就已经形成的思路。
尽管当下晶泰的业绩组成中，药物发现仍然是大头——长年占到总营收的 60% 以上，但是，能源、大健康领域的消费品等领域的新材料也在获得更多权重。
这样的定位也与创始人的专业基因有关。晶泰科技的 AI 算法是基于物理原理建立起来，从第一性原理出发。这形成了晶泰科技在算法领域的护城河，相比基于统计学的通用生成式大模型，晶泰科技的算法在物质发现的某些领域可以实现 " 解公式 " 般的精准预测。
比如：在分子、材料的固体形态预测、药物活性预测、复杂的抗原 - 抗体结合面结构预测等方面，均表现出优势。
向广泛的新材料渗透，可以将晶泰科技在算法、自动化实验室硬件能力等方面的优势发挥到极致。" 新材料发现的市场规模会超过制药。" 温书豪向虎嗅表示。
新药也是不能放弃的阵地。依托自有平台，晶泰科技在业界开发横跨多种分子、蛋白质、材料的 " 搜索引擎 "。在热门的分子胶领域——据行业统计 2023 年以来超 10 亿美元的交易已有 13 项，1/3 发生在去年——该公司已经预测了约 1000 个潜在靶点；其多肽、siRNA 研发平台也在持续实现商业化。
通过投资或更加松散的合作方式，该公司也构建起了自己的生态系统。莱芒生物、希格生科、默达生物等，都是知名科学家牵头创办的企业，不仅是晶泰的潜在客户，也可以助力其形成数据闭环，磨快算法这把刀。
而且晶泰科技认为，与这些 " 小而美 " 企业的合作模式，往往可以更低的前期研发合作溢价兑换更高的里程碑付款和未来销售分成。目前已有多款这类分子进入或即将进入 I 期临床，还有更多管线项目在推进中。
这极大地弥补了晶泰不做自研管线而丧失的暴利想象空间——只要晶泰持续参与足够多的创新药研发，就可以在一定程度上把自研管线的 " 豪赌 " 押注变成概率问题，并在几十个新药项目的打磨中持续沉淀数据、升级算法，静待合作伙伴将管线推进至收获期。
总体来说，在新材料研发上，晶泰科技倾向于选择国内龙头；在制药上，早期付费能力更高的跨国巨头与后续分成比例更高的生物科技公司并重。
至此，一幅既有科学家的严谨又有产业投资务实特点的生态系统基本构建完成。在制药、能源、材料等产业全面进入 AI 基础设施建设领域的浪潮中，晶泰科技等 AI 制药公司实现盈利只是时间问题。
不过，藏在浪潮中的暗礁也更加凶险。
比如：在新材料领域，存在市场专利保护不足、行业数据稀缺的问题，竞争更加激烈，以及由此衍生出的 AI 加持下创新产品高溢价窗口期缩短等问题，任何玩家都难以通过形成垄断长期获得高额利润。许多工艺、领域知识为各家企业独有，也难以沉淀和规模化，更难与外部的 AI 企业分享，这极大地提高了材料企业拥抱 AI 技术的难度。
为了应对这一问题，晶泰科技引入了强绑定的联合开发模式。比如在与光伏龙头企业晶科能源的合作中，他们也投入了一定比例的资金，共担风险，共享数据与未来收益。
晶泰与晶科打造的 AI 高通量叠层太阳能电池实验线，预计将达到 1000 片 / 天的实验通量，实现效率的百倍级提升。凭借在 AI+ 机器人领域的优势地位，晶泰自信，可以为晶科解决钙钛矿电池大规模商业化应用的瓶颈难题，有望在未来三年实现量产，还可以通过更快的迭代速度来甩开竞争者；晶科的规模化生产和销售能力，也可以在窗口期内实现研发成果收益的最大化。
只是，AI 赋能千行百业的大趋势下，AI 新材料研发很可能是下一个热门领域，而好赛道永远 " 后有追兵 "。
中研普华的预测数据也显示，到 2030 年，全球 AI 材料市场有望突破 1200 亿元，年复合增长率 27.3%。全球仅 AI for science 公司就有 60 多家，谷歌、IBM 等科技巨头，巴斯夫等材料巨头，高校科研机构等都在这个赛场角逐。
晶泰与晶科强强联手，也避免不了要像仓鼠一样持续狂奔，通过比对手更快的产品迭代来获得充足的利润，保持先行优势。在持续有高手、巨头涌入的 AI+ 新材料领域难度会更高。
在制药领域，研发周期长、成功率低是所有企业面对的挑战，晶泰涉及的项目中能否出重磅药、能出多少重磅药还都有较高的不确定性。
无论如何，AI 改变科学研究乃至产业创新的趋势不可逆转。
在个性化、主动、高效、精准的未来医学途径中，AI 可以完成的事情将不仅仅是发现一两个超级分子，而是将少数成功转化为工程化、规模化、可复用的解题能力，从本质上改变药物研发的模式。随着技术的持续迭代，第一个由 AI 设计的新药很可能已经在奔向上市的路上了。
对于具体玩家来说，如何打好手里的牌、合理使用弹药物资，坚持活到那一天才是关键。在那之前，既需要企业在长期主义下的研发与积累，也需要行业有建立在远见之上的耐心。赛博药神下半场的故事或许称不上炫酷，但却将实实在在改变越来越多行业的发展逻辑。
