> 数据图表如何解释2.2 商业模式：回归研发本质，分子实体仍是商业化重点2026-1-42.2 商业模式：回归研发本质，分子实体仍是商业化重点 AI+CRO：通过技术服务外包的形式与大量药企以及CRO公司达成合作，共同推进管线开发并获取服务收入，同时利用广泛合作沉淀多维度的数据以支持其算法模型不断进行优化和迭代。 AI+Biotech：通过推进自有管线以更快地验证公司AI算法平台能力，同时以自主/合作推进管线上市或以授权交易阶段性管线成果给具有临床开发能力的药企的方式进行创收。 上述两者区别在于知识产权的归属，但从商业实现的目的来看均系回归研发的本质，即依赖分子实体商业化创收。从行业的发展角度来看，我们认为两者都可以通过合作获取多维实验数据，用于公司自身算法训练迭代优化，从而实现正向发展的良性循环。图表24：AI制药商业模式总览商业模式说明优点缺点SaaSAI CRO提供软件平台服务，向药企、药物研发CRO出售软件对数据依赖度低、不承担对于药物管线研发失败的风险、资本投入低、现金回流快、利润率高赋能新药研发环节有限、技术服务收入低、市场规模小、收益贡献度占比不高通过技术服务外包的形式与药企、CRO等公司合作，共同推进管线开发并获取服务收入，同时利用广泛合作提升自身技术平台不用对药物研发最终结果负责，现金回流快、研发风险低；利用广泛合作沉淀多维度的数据以支持其算法模型不断进行优化和迭代需要大量高质量药物研发数据、同时需要清洗整合数据并建立干湿一体化，投入支出高；需要高客户覆盖度来打开收入天花板AI Biotech开发内部管线为主，推进管线上市或licenseout新药物上市利润空间巨大、市场规模不受限制药物开发风险高、管线价值汇报周期长、资本投入大资料来源：动脉网，中邮证券研究所21中邮证券综合其他
