晶泰控股首份盈利年报：AI for Science，开始进入兑现期

3 月 25 日晶泰控股发了 2025 年财报。扭亏为盈利不算意外，毕竟月初发过预告。不过 AI for Science 这条过去偏概念化的路线，第一次比较完整地落到了一家上市公司的财务报表、客户交付和研发闭环上，还是值得一看的。

现在看 AI 公司，最怕两件事：一是只有故事，没有报表；二是只有技术，没有商业化。晶泰给出这份报告，算是消除了市场这两个担心，而且年报里面提到，公司现有智能体体系，已经可以每周独立自主推进上万次化合物合成实验。这不是 PPT 里的概念，而是已经在运转的生产力。

先总体看下财务情况

2025 年公司实现收入 8.026 亿元，同比增长 201.2%，高于此前市场预期的 7.8 亿元；其中药物发现解决方案收入 5.379 亿元，同比增长 418.9%，AI for Science 智慧解决方案收入 2.647 亿元，同比增长 62.6%。两条业务线同时增长，整体商业化能力在抬升。

利润端，公司年内利润 1.346 亿元，高于此前 1 亿元左右的预期；经调整净利润加回股份支付等非现金项目为 2.582 亿元；从经营利润口径看，从 2024 年的亏损，改善到 2025 年的盈利 5520 万元。

结合研发开支来看，2025 年同比增长 36.1%，达到 5.692 亿元。一边加大投入，一边扭亏为盈，说明公司已经跨过了平台建设期，开始进入 “投入—产出—再投入” 的正循环。平台飞轮开始转起来了。

资产负债情况。截止 2025 年末，现金余额合计约 70.686 亿元，另外 2026 年 1 月又完成可转债发行，净额约 25.368 亿元。对于一家还在持续投入 AI 模型、机器人实验室和 Agent 体系的平台型公司来说，弹药充足得有些 “奢侈”。

值得一提的是，2025 年来自美国的收入约 4.583 亿元，占比 57.1%；中国内地约 2.261 亿元；其他地区约 1.182 亿元。对于一家想做科研基础设施平台的公司来说，全球化收入结构更有说服力。毕竟，真正的 “基础设施” 不会只在一个市场被验证。

如何理解晶泰

市场过去几年看晶泰，最大的偏差是经常给它找一个旧框架。有人把它往 CRO 里装，有人把它往 Biotech 里装，也有人把它理解成 AI 制药软件公司。

个人感觉这几个标签都沾边，但都不够。

根据晶泰在年报里的描述，智能体模块已覆盖药物发现、采购决策、实验执行、数据管理和结果验证等多个环节。我的理解是，晶泰在重塑科研流程，把 AI 模型、机器人湿实验、数据反馈和 Multi-Agent 调度串成一个闭环，让科学研发从 “人力主导试错” 的手工作坊，过渡到 “系统主导迭代” 的工程化解决方案。

传统 CRO 的本质，更接近以人力、流程和工时换收入，每增加一个项目就需要相应增加人力，在已经极度优化的高效管理下，边际成本几乎不变；而晶泰的逻辑，是把研发过程做成标准化、自动化、可复制的系统能力，再通过交付不断积累数据、训练模型、强化平台，边际成本递减，数据资产与算法优势递增。这是两种完全不同的商业模型。

晶泰卖的显然不是 CRO 那种单点服务，而是一整套可复用的研发产能，并基于这种从 0 到 1 的创新主心骨能力，获得更高的平台溢价和潜在重磅药的未来销售分成。以 AI4S 智能服务为例，年报披露整体复购率已经超过 75%，SureRXN 在真实项目中反应成功率超过 85%，图谱分析算法可实现 70% 以上样本自主标注。这些数字背后，是大量研发项目、数据滋养下沉淀的平台底气。

如果按照 Biotech 公司看，通常是在押几条管线，虽然赔率高，但波动也大；而 CRO 更多是在卖效率，天花板受制于人力与项目结构。

晶泰这种偏平台公司的做法，在商业本质上是在扩大概率，公司相当于是把底层技术能力分散到更多项目、更多行业、更多里程碑节点上，让收益来源从单点爆发，变成组合兑现。所以有部分投资者把晶泰当成孵化平台，其实有一定的道理，晶泰非传统医药服务公司的业务逻辑。但更准确的定位或许是，一套正在被多个行业复用的研发操作系统。

双轮驱动如何兑现

目前公司收入构成看，主要是两块。

先看药物发现解决方案。这块是 2025 年最亮眼的收入引擎。全年收入 5.379 亿元，同比增长 418.9%。增长主要来自多个项目达到阶段性交付里程碑，以及抗体业务收入显著增加。

这里的关键不是增速本身，而是收入结构的变化。晶泰的药物发现业务，并不只是拿基础服务费，而是在往 “节点收费 + 长期经济权益” 的方向走。

目前公司已赋能和孵化 5 款以上全球 first-in-class 或 best-in-class 创新管线进入临床或 IND-enabling 阶段。相比单纯讲 “AI 提升效率”，这些项目的进展直接证明晶泰已经开始参与到药物价值链的后端兑现。

从具体项目看，既有已经进入临床阶段的 PRMT5 抑制剂 PEP08、罕见病方向 RTX-117，也有 SIGX1094、SIGX2649 等仍在推进中的肿瘤管线。合作模式上，当这些管线进入临床阶段，公司不仅获取服务收入，更有机会获得里程碑付款甚至长期权益，这和传统 CRO 的一次性交付，是两种完全不同的商业逻辑。

这里需要特别提的一点就是，晶泰同时在拓展细胞治疗、材料、新能源等方向，AI 平台能力也在快速外溢。

比如 2026 年 1 月，晶泰与晶科能源子公司签署战略合作协议，瞄准的是包括钙钛矿叠层电池在内的下一代光伏技术，推进 AI 与自动化驱动的叠层太阳能电池高通量研发，联合建立闭环的智能制造研发线。据管理层介绍，该管线可把无效组合数量减少 50%-90%，实验次数压缩约 90%，让 AI 和机器人自己去迭代探索钙钛矿材料更优的结构、配方、工艺、表征、器件，自动化平台每天可完成千次以上实验，效率远超人工体系。这是把药物研发的整套方法论，平移到了新能源赛道。

再看 AI for Science 智慧解决方案。这块 2025 年收入 2.647 亿元，同比增长 62.6%。智慧解决方案一般更偏长期复用，会放大晶泰的平台价值。其中 AI4S 智能机器人实验室，主要把实验室这件事做成可本地化部署的研发基础设施，替代传统人工实验室，提升研发效率，并积累高质量数据。后者是 AI 在产业端、科研端真正实现落地的核心稀缺要素。

管理层对未来两年对增长有非常强的信心，并透露大型国际药企来访和谈合作的节奏也很密。

AI4S 智能服务这块业务更像基于 AI+ 机器人 + Multi-Agent 智能化研发一体化平台。这类业务被大客户验证以后，已经进入复购、数据增强、模型迭代、再复购的正循环。复购率 75% 以上，就是这个循环已经转起来的证据。

AI for Science 研发范式的变革

现在市场对 AI 商业化的一个共识是，泛化意义不大，真正容易跑出来的大概率是高价值、强反馈、重闭环的垂直领域。而科研天然就是一个不断提出假设、做实验、拿数据、再迭代的过程，它对效率提升极其敏感，是极少数可以排除大部分噪音，快速实现数字化、工程化的场景，只要能把试错成本打下来，以超高通量和质量的数据训练 AI 模型，就可以量变促质变，价值释放很直接。

药物研发尤其如此。Deloitte 在 2025 年发布的报告提到，全球大型药企 2024 年单个研发资产的平均成本已经达到 22.3 亿美元。

成本上去，回报压力就会同步上来；而成本高企的背后，恰恰是低效试错、低质量数据和冗长流程的综合结果。站在这个背景下看，谁能把模型预测、实验执行、结果反馈和决策调度真正串起来，谁就更有机会切中行业痛点。

所以 AI for Science 这个方向，关键是在于有没有稳定、高质量、可持续供给的数据，以及有没有把模型建议真正执行到物理世界里的能力。很多公司停在 dry lab，单纯给建议这一步。然而 “ppt 上谈来终觉浅”，给建议的人很多，能把建议干成的人还很少。

晶泰的稀缺性，在于它把机器人实验室这条腿也补上了，25 年中报时官宣的 AI Agent 也已成长为 Multi-Agent 的超级项目经理。管理层多次强调，公司护城河包含了三方面能力。第一是全栈能力，软件算法和硬件实验体系要同时做；第二是数据壁垒，实验室是 7×24 小时的数据生产线；第三是全球头部客户的高标准验证，和国际大药企、材料龙头做项目，用最严的验收标准打磨自己的可复用平台和交付能力。

这也是为什么我觉得晶泰的价值，不能只按一家 AI 制药公司去看。医药只是它最早、最深的场景，材料、新能源、化工、消费品研发，理论上都可以套用同样的方法论。

一个比较典型的消费品案例，晶泰基于 AI+ 机器人 +Multi-Agent 分子研发平台，开发出针对生发固发需求的小分子 Remeanagen™（XTP-118）和多肽 AquaKine™（XTP-016），并通过孵化品牌 Groland 推进商业化。这套产品已经完成美国 FDA 化妆品设施注册和产品列名，同时进入 INCI 国际原料体系，并在加速国内备案，目前位列天猫国际同类产品新品榜首位，并获多家顶尖时尚媒体的报道。

技术路径上和药物研发几乎是同一套逻辑：从 AI 筛选关键生物靶点，到分子结构设计，再到实验验证和迭代优化，用交付过多款首创新药的平台，针对消费品进行多目标优化，最终形成 “透皮吸收好 - 安全性高 - 起效快” 的黄金三角。对应到效果端，第三方测试数据显示，部分用户在 14 天内观察到毛囊密度改善，45 天内超过 90% 受试者出现肉眼可见的发量提升，同时具备良好的安全性表现。

从药物发现到新材料研发再到消费品，底层共通点都是复杂结构关系建模、数据稀缺下的实验迭代，以及从原理到工程的快速闭环。

所以说晶泰在做的 AI4S，不是一条赛道，而是一种研发范式。

估值逻辑

关于 2026 年规划，公司很明确继续往 “AI+ 机器人 +Multi-Agent” 的全栈平台上加杠杆，同时用现金换时间，把这套能力做厚。子弹充足，基本研发和投入会放在模型、机器人实验室、Multi-Agent 这三块，核心是把整套研发系统做成基础设施。

公司目前覆盖全球前 20 大药企中的 17 家，且不只是单点合作，而是多场景交付；同时累计沉淀了 200+ 行业 AI 模型，这些能力本质上都是在为平台化打底。当一家公司开始被全球最挑剔的客户反复采购时，它的技术壁垒就不再是 “自说自话” 了。

此前主流券商基本都在用 PS 框架来给晶泰定价，可比公司锚定的是 Schrodinger、Recursion、Tempus AI 这类 “AI+ 科研平台型公司”。

考虑到 2025 年实际收入为 8.026 亿元，若以 30% 计算，对应 2026 年 PS 则为 33 倍。

但这里有一个容易被忽视的点：晶泰的收入结构中，平台授权、里程碑付款和销售分成的占比正在提升。这部分收入具有 “非线性” 特征——一旦管线推进到临床后期或获批上市，分成收益可能远超基础服务费。用单纯的 PS 框架来定价，可能会低估这部分 “期权价值”。

晶泰正在用一份财报告诉市场：它不是 “养虾” 的跟风者，而是那个真正开始 “收网” 的人。作为仍处在定价切换早期的公司来讲，长期发展值得期待。$XTALPI(02228.HK)