“未来,所有的生物学都将以 ‘计算机模拟’(in silico)为起点,并以 ‘计算机模拟’ 为很大程度的终点。”(Almost everything will largely start in silico, largely end in silico) 当英伟达(NVIDIA)创始人兼 CEO 黄仁勋在 J.P. Morgan 医疗健康大会和 GTC 大会的聚光灯下反复提及这一论断时,生物学正在从一门依赖试错的实验科学,转变为一门可预测、可编程的数据科学。 而英矽智能(Insilico),正是这个被黄仁勋多次点名的 “第一性原理” 践行者。 2025 年 12 月 30 日,英矽智能(3696.HK)在香港联合交易所主板正式挂牌,开盘价报 35 港元,较发行价升 45%,市值达到 195 亿港元。 这是2025 年港股生物医药板块最大的 IPO 事件,募集资金总额达到 22.77 亿港元;更是一次对 “AI+Biotech” 商业模式的资本市场测试。 不同于众多依赖 “第 18A 章” 上市的未盈利生物科技公司,英矽智能是首家通过联交所主板上市规则第 8.05 条上市的 AI 生物医药公司——这意味着公司不仅拥有未来的管线预期,更通过了严格的盈利或收入测试,具备了商业化落地的实证。 英矽智能的上市是 AI 制药行业从 “概念验证” 迈向 “工业化产出” 的分水岭。 01 资本市场的 “用脚投票”:礼来 + 腾讯为代表的豪华基石阵容 根据招股结果,香港公开发售部分录得约 1427.37 倍的超额认购,锁定认购资金逾 3283.49 亿港元;国际配售部分亦录得 26.27 倍的超额认购。这两个数字双双创下了年内非 18A 港股医疗健康 IPO 的纪录。 在港股 IPO 中,基石投资者名单是机构对发行人基本面判断的缩影。英矽智能此次引入了 15 家全球基石投资者,认购总额约 1.15 亿美元。 名单中最具震撼力的是礼来公司(Eli Lilly)与腾讯(Tencent)的出现。 此次作为基石投资者,是礼来首次以此身份押注 AI 制药赛道。这释放了一个强烈信号:MNC(跨国药企)不仅认可英矽智能的技术平台,更在为其未来的管线合作铺平道路。 同样,这也是腾讯首次作为基石投资者参与 Biotech IPO。这代表了科技巨头对 “AI+Science” 跨界融合趋势的确认。AI 制药对算力和云基础设施的需求巨大,腾讯提供的不仅是资本,更可能是算力基础设施上的深度协同。 另一方面,橡树资本(Oaktree Capital)也是年内首次重回港股 Biotech 市场。橡树资本以擅长困境投资和价值发掘著称。英矽智能被其选为重返市场的 “第一枪”,可能意味着公司的风险收益比已具备足够吸引力。 此外,淡马锡、施罗德、瑞银、易方达与泰康人寿也在基石名单之中。 这种 “狂热” 的认购热度,使得其 AI 溢价得到确认,自 ChatGPT 引爆生成式 AI 浪潮以来,AI 概念股享有极高溢价,英矽智能承接了这种溢价预期。 上市首日,英矽智能开盘价较发行价升 45%,这一表现说明,即便在生物医药资本寒冬中,市场对于 “硬科技” 依然愿意给予高估值容忍度。 02 商业模式重构:“双引擎” 驱动的飞轮效应 市场对英矽智能的追捧,核心在于其独特的 “双引擎” 商业模式:人工智能 + 创新药物发现。 英矽智能将其专有的生成式 AI 平台 Pharma.AI 授权给制药公司使用,并收取订阅费。这不仅带来了可预测的经常性收入(ARR),更重要的是建立了极高的客户粘性。 一旦药企习惯了使用 Chemistry42 进行分子生成,其迁移成本极高。这为后续的管线合作提供了天然的客户池。同时,软件的广泛部署使得英矽智能能够收集大量的外部用户反馈数据,反哺算法模型,形成了 “数据 - 算法 - 产品” 的闭环。 自 2020 年起,Pharma.AI 平台以模块化软件形式上线并实现商业化,合作网络遍布全球,截至最后实际可行日期,已与全球前 20 大制药公司中的 13 家达成软件授权合作。 创新药物发现是爆发性增长的真正引擎。 这是典型的 Biotech 模式,但效率更高。英矽智能利用自有平台开发创新药物,通过对外授权(License-out)或自主开发至临床阶段获取收益。 这一板块目前贡献了超过 90% 的营收。 其核心逻辑在于:利用 AI 的高胜率,批量制造临床前候选药物(PCC),并在价值高点进行变现。这种 “SaaS + Biotech” 的混合体,解决了传统 Biotech 企业上市初期零收入、高风险的痛点,也保留了巨大的估值弹性。 这是英矽智能区别于传统 CXO 和纯 Biotech 的关键估值溢价来源。 03 AI 制药的威力:12-18 个月 vs 4.5 年 AI 制药赛道并不缺乏故事,缺乏的是临床数据的验证。英矽智能最大的护城河在于:用临床数据证明了 AI 的有效性。 根据弗若斯特沙利文报告,传统药物发现流程从靶点确定到 PCC 提名,平均耗时约 4.5 年。而英矽智能利用 Pharma.AI 平台,将这一过程大幅压缩至 12-18 个月,每个项目仅需合成和测试 60-200 个分子。 在同样的资金和时间预算下,英矽智能可以尝试更多靶点,拥有更多试错机会。对于药物研发这种 “高风险、高回报” 的赌局而言,AI 实际上是在通过增加下注次数和提高单次胜率,来系统性地改变赔率。 ISM001-055(Rentosertib)是这一逻辑的最佳注脚。 作为全球首款由 AI 发现靶点并设计分子的进入临床 II 期的候选药物,ISM001-055 针对特发性肺纤维化(IPF)。PandaOmics 识别出 TNIK 作为潜在靶点,Chemistry42 生成了全新的分子结构,这一过程形成了完整的闭环。 2024 年 10 月公布的 IIa 期顶线数据显示,药物在患者中展现出积极的疗效信号,并在剂量依赖性上表现优异,FVC(用力肺活量)的改善趋势验证了 AI 预测的准确性。 ISM001-055 的成功,完成了 AI 制药行业的 “图灵测试”——证明了 AI 不仅能生成分子结构,生成的药物在人体中真的安全且有效。 除此之外,公司还构建了深厚的管线梯队。 ISM3091(USP1 抑制剂)已授权给 Exelixis,总交易额达 9.55 亿美元;ISM5043(KAT6 抑制剂)已授权给美纳里尼旗下 Stemline;ISM5411(PHD1/2 抑制剂)作为自主开发的 IBD 药物,也已处于临床 I 期。这些管线不仅证明了 AI 平台的可复制性,更为公司提供了持续的造血能力。 04 结语 过去十年,我们见证了摩尔定律在芯片行业的奇迹。未来十年,我们或许将见证 “Eroom 定律”(反摩尔定律,即药物研发成本随时间指数级增加)被 AI 打破。 在黄仁勋 “In Silico” 的预言下,英矽智能迈出了关键一步。这一步能为全球患者带来真正可及、可负担、且具有突破性的治疗方案,时间会给出答案。