核心观点

1、公司定位与核心技术

晶泰控股致力于成为生命科学及新材料领域的超级人工智能企业。核心技术包括基于量子物理的人工智能、矩阵式机器人及算力，共同打造AI+机器人的研发平台。

2、药物业务客户积累与案例：

积累了全球300多家药企客户，包括海外MNC大药企（如辉瑞、礼来、强生）及国内药企。

辉瑞是公司创立以来的首家客户，签订10年战略合作协议，新冠疫情口服特效药帕克斯洛维德由晶泰赋能加速上市。

与礼来合作AI小分子及大分子药物发现，合作金额达数亿美金，并持续获得复购订单。

3、药物发现业务模式：

客户选定靶点，公司负责从靶点到临床前候选化合物阶段的服务，收取服务费。客户管线进入临床阶段及商业化审批后，公司还能获得里程碑付费及销售分成。大幅压缩研发时间（从4-6年压缩至2年），提高分子新颖性和成功率。

4、AI与机器人技术在药物发现中的应用

1）AI模型设计分子新颖性强，与已有专利分子相关度低。

2）XtalFold™平台在大分子结构预测上准确度领先，强生、优时比等付费使用。

3）内部孵化分子胶平台、多肽平台，多肽平台与甘李药业达成合作。

材料领域业务拓展

4）AI和机器人技术平移至材料领域，交付机器人解决方案，如石化催化剂研发、氢能源电池电解液实验。

5）与中石化、北京某大学、珠海横琴等合作，推进机器人自动化实验。

6）开发两款生发分子（小分子、多肽），已进入临床前阶段，未来可应用于消费品领域。

5、数据积累与优势：

积累2600万条化学反应数据，通过物理模型和机器人自动化产生高质量数据。每月进行5万到10万个反应，产生30万到60万数据，提升反应收集效率100倍。数据包括正向和负向样本，提升模型对失败的预测能力，模型成功率超过90%。

6、AI大分子药物发现的核心壁垒

数据壁垒：大量专有数据、独有物理模型、自动化机器人数据。

人才壁垒：多学科、多人才组织结构，融合AI、传统药物设计、湿实验等。

算法壁垒：多个核心AI模型，融合MNC药企专家经验和创新算法架构。

7、合作与战略规划

1）与晶科能源合作，共同投入钙钛矿叠层TOPCon方向，未来分享知识产权商业转化回报。

2）布局生发及化妆品原材料领域，用药物研发体系做消费品，重视安全性。构建智能硬件加APP，多模态分析头发变化，通过AI做3个月无效退款承诺。

一、最新经营情况

晶泰控股，是致力于做生命科学，以及新材料领域的超级人工智能。核心技术底座，是基于量子物理的人工智能，还有矩阵式的机器人，以及算力，共同打造AI+机器人的研发平台。公司利用这个平台，去赋能生物医药分子以及新材料分子的发现。

从2014年起家，就一直深耕生物医药行业，现在也将AI+机器人平移到了新材料领域。

在药物业务方面，公司已经积累了全球300多家药企，无论是海外MNC大药企，包括海外一些biotech，还是国内大药企以及biotech公司，都有。像全球前二十大MNC跨国大药企中，有17家是公司客户，如辉瑞、礼来、强生等这些耳熟能详的名字，基本上都是公司的客户。

特别强调一家，就是辉瑞，它也是公司创立以来的第一家客户，同时和它签订了10年的战略合作协议。辉瑞当年新冠疫情口服的那款特效药，就是晶泰赋能加速的，让它提前6个月上市。因为辉瑞每年都会有一堆的分子交给晶泰，帮它做固态研究的服务。所以当时很早就收到了一堆分子，但我们也不知道这些分子是做什么的，直到帕克斯洛维德的上市，我们才知道原来当时做的是新冠疫情的口服药。当时辉瑞的这款药，一年就卖了198亿美金的销售额，但公司在这里收到的钱相对是比较少的。这是因为公司跟辉瑞的所有定价和合作，是10年前就已经敲定的。辉瑞对公司来说不只是一个普通的客户，第一代的药物发现模型就是跟辉瑞共建的，当时是辉瑞开放了它的数据，公司去建这个算法。第一代药物发现模型，相当于出生的时候就已经甩别人家好几个身位了，因为公司有辉瑞的数据训练。辉瑞对这个模型是有终身的免费使用权，晶泰有这个模型的IP，直到今天公司还在跟辉瑞共同迭代这个模型。2025年上半年财报披露，跟辉瑞又在共建迭代第三代的药物发现相关的模型，辉瑞会开放更多的数据，继续根据现有的更新的技术去迭代这个算法。

礼来，现在是全球市值第一大的药企，公司2023年跟它合作了AI小分子，2.5亿美金一个管线，2025年11月又跟礼来公布了一个3.45亿美金AI赋能大分子的合作，并且这个合作是基于公司独特的技术平台，里面会有技术平台的授权使用费，额外会基于这个平台做两个管线。所以跟之前的模式也不太一样，过去相当于要一单一单、一个管线一个管线谈，这次跟礼来签的AI大分子，相当于是基于公司独特的技术平台，做两个管线，并且这个两个管线，如果效果很好，客户很满意，意味着基于这个技术平台，会跟礼来继续合作第三个，第四个，第五个，这个模式未来的持续性和规模化会更好预测。同时，2023年跟礼来合作小分子，2025年又合作大分子，2024年也合作了固态研究。所以来自宇宙第一大市值药企的持续复购，持续订单，也说明非常认可晶泰的技术水平。礼来，过去一年已经派了很多批的技术专家来晶泰参观，探讨自动化机器人设备。未来也有机会跟礼来在机器人自动化这方面有更多的合作，包括像礼来和英伟达宣布要花10亿美金共建一个实验室，其实我们当然也在探讨中，非常希望自己能成为合作中的一员。

药物的商业模式，都是客户来选定靶点，公司基于这个靶点，客户可以当甩手掌柜，直接从靶点一直推进找这个分子，并且一直推进到临床前候选化合物阶段。这个过程中，公司会收服务的费用。之后这个客户的管线交还给客户，客户自己上临床一、临床二、临床三的人体实验，公司还能拿到一笔很大的临床阶段一二三的里程碑付费；再到这个管线拿到FDA的商业化审批，公司还能拿到一笔可观的里程碑付费；这个管线上市有销售额，在销售额里还会额外的拿5%上下的销售分成。这意味着公司的收费是覆盖客户整个产品的全生命周期。

公司为什么能签下这样的条款，那是因为能为客户带来了两方面的价值。一方面，是公司服务客户前面药物发现的阶段。传统的创新药类型，一般用传统的研发方式至少要4~6年的时间，而公司可以大幅地把4~6年的时间压缩成2年，目前给客户交付的案例基本上都是在两年左右。大幅的时间成本压缩，意味着研发投入大幅的压缩，对于药企客户来说，时间就是生命，尤其是原研的药企，哪怕他的竞争对手提前一天比他先去申报专利，意味着这一家原研药企过去的投入可能全都打水漂，所以时间对于他们来说特别的重要。另外一方面，AI+机器人赋能的方式，在分子的新颖性，包括成功率方面都会有一个很高的提升。因为药物除了满足药效，还要满足毒性、安全性、稳定性、PK、PD等一系列非常多的性质。用人脑去想这么多的复杂因素，并且要让它们互相能兼容，各方面表现得都很好，这个事情用人脑去计算是比较复杂的。公司用AI去计算，肯定是要比人更加周密。且AI是不局限在人类的经验里，它甚至可以突破人类经验，或者是拿一个科学家面前，科学家会说不可能是药物的一个分子，可能会有这种情况下出现。这就意味着，AI是更容易突破人类的一些经验局限，找到一些更具新颖性的分子。公司做过对比，用晶泰AI模型设计出来的分子，和市面上已有专利的这些分子做一个拟合，会发现晶泰AI设计出的分子，它的专利相关度和市面上已有的这些专利的分子的相关度是非常低的。意味着晶泰AI设计出来的分子很多都是一个非常新颖，非常创新的分子。

除了小分子，现在大分子这边也有特别多的进展，尤其是大分子的技术平台，叫XtalFold™，还有一个是AlphaFold（其他公司的）。晶泰的XtalFold™其实比AlphaFold研发出来的时间更早，只是没有去申请诺奖这些。XtalFold™最开始是基于动态的蛋白去训练的，而AlphaFol是基于静态的蛋白去训练的，但蛋白它一直在动。所以晶泰在一些特定的疾病类型里，一些特定的领域，晶泰算的准确度是会远超AlphaFold。这也是为什么AlphaFold都已经开源，但强生、优时比（UCB）等他们都在付费使用晶泰这个平台，以及2025年11月份也是基于这个平台，跟礼来签了3.45亿美金的大合作，并且基于平台化，未来可能衍生更多的合作，达成订单。现在内部小分子，包括结合大分子，也在孵化分子胶平台、多肽平台。多肽平台在2025下半年也迎来了很多的好消息，跟甘李药业达成了基于多肽平台做的管线发现服务等。

AI和机器人技术，现在也平移到了材料领域，无论是药也好，还是材料也好，底层都是分子的事情，所以晶泰可以很好的平移过来。

在材料领域，过去有帮客户交付一些机器人解决方案，用机器人去取代传统人工做摇瓶瓶罐罐材料研发的实验。如公司交付了跟中石化上海实验室，做石化催化剂的研发，包括跟北京某大学的氢能源电池电解液的实验配方研发，以及跟珠海横琴中央现代化4500万的订单交付，用机器人取代传统人工研究中药的一些实验操作。除了to B，2025年也做了两款生发分子，一个是小分子，一个是多肽。这两个分子已经到了临床前的阶段，下一步，如果自己做6~7年的临床实验，可能就奔着药去了；如果不做临床实验，这两个分子就奔着消费品、化妆品的领域去做。虽然是做保健品，但过去公司是做药起家，所以也做80多天临床实验，其中100个人入组，50和50对照，看到80%的人生发效果是非常明显的，尤其蛮多二级市场的投资人朋友，前期也都在试用，产品现在也已经上线一个多月，还没有正式大面积推广，但周围的朋友，包括同事们，效果都是非常不错的。

二、投资者问答

Q：公司已经积累了2600万条的化学反应数据，这与公开的数据或者大型药企的内部数据相比，晶泰的数据资产在规模和质量上有什么优势？目前这个数据积累的速度是怎么样的？

A：首先对化学反应是非常重视的，在药物行业里，AI想再多的分子，还是要通过化学合成出来。第一，通过其他算力，在物理层面可以有自我产生数据的能力。像英伟达的黄仁勋说他们训练机器人都是在数字孪生世界里自己创造数据。通过这些物理的基本模型，借助现在越来越大的算力，自我产生定性原理的数据。第二，机器人自动化，也是产生数据的另外一条路径，这一点的优势在于构建这一套集成自动化，在中国这一套硬件，供应链成本优势，还有供应链的完整都有很大的优势，使得晶泰能够构建一套系统，以最低价的方式，24×7不间断的产生高质量的数据，而这个高质量的数据包括用机器去做比人去做更加的精准、可重复；第二点是不管是正向数据，还是负向数据，都在里面，这非常关键，过去在科学界，研究界，很少有在发表文章的时候，公开这些出错的数据，但这些对大模型，对AI也是非常关键的。

举个例子，晶泰现在利用自己的机器人已经收集几百万个自主实验的大数据，每个月可以做5万到10万个反应，产生30万到60万数据，提升100倍的反应收集效率，但里面有60%是负样本，这反而提升了模型对失败的预测能力。所以晶泰的模型在业务中大量应用，可以做到超过90%的成功率，这在过去产业界没有看到过。

Q：AI赋能大分子药物发现领域，建立起来的核心壁垒目前来说是什么？其他竞争对手进来，公司优势主要体现在哪里？相关的独特优势如何保持？

A：在AI大分子业务方向是增速和发展速度最快的，团队非常年轻，有国内像中科大这这些最聪明的AI人才，也有在生物医药产业做大分子的人才，甚至包括BD方面的人才。

壁垒方面，首先是数据壁垒，有大量的专有数据的模式；构建独有的一些物理模型；自动化机器人产生独有的一些数据；甚至内部有一个agent，把常规公开数据里的一些垃圾数据，变废为宝；还有非常稀缺的大规模合成的结构数据。在数据方面，公司有独特的壁垒。这个行业里数据是非常核心的，未来甚至最有能力构建数据的公司，是最具备壁垒的公司。

第二，多学科、多人才的组织结构，必须要融合AI，包括传统的药物设计，湿实验，所以它是一个综合的团队和人才。

第三，算法也是一个挺核心的事情，公司大分子平台构建了多个核心的AI模型，它融合了过去不少的来自MNC国际大药企里的专家数十年药物研发的经验和创新的算法架构。同时，像XtalFold™，到现在已经发布两年半了，依然是世界上最领先的抗原抗体复合物结构预测算法。一般常规的使用公开数据，普通价格的算法优势通常只有3个月，但公司已经在抗原抗体复合物结构预测算法方面保持领先两年半时间。

综合起来看，我们在大分子这块，现在增速非常强，构建了一个非常复合的多元化的，战斗力特别强的团队，有数据优势，团队优势，算法壁垒优势，特别关键的就是我们一直秉承着一定要跟产业界最强的用户合作。讲再多的各方面优势，还是要通过最有挑战性的客户，因为他总能提出最难的问题，也是最高要求的验收，这样反过来驱使我们这在这个方面一直保持好状态。

Q：药物发现业务的主要合同模式，一般首付款占到整个合同总额的比例是多少，以及一般合同的支付节奏是怎么样的？

A：比例是根据不同的企业会有所不一样，大概的范围就是首付款现在只是其中比较小的一部分，国外的企业到首付款里程碑是数千万美金，国内对应的是数千万人民币，比例可能占到5%~10%的区间。

收入节奏，一般像我们拿到前期的几千万，像小分子这边是从靶点到PCC到临床氧化物，一般是两年以内确认这些收入的。临床一、二、三是随着客户那边的研发进度，并且临床一、二、三的收费是越往后越多，比较可观的。拿礼来举例，2.5亿美金的AI小分子，一个临床就接近2000万美金，三个加起来差不多是6000万美金的水平。后面拿到FDA的商业化审批，还有1.8亿美金的里程碑确认，再往后，管线上市之后，在礼来能拿到不超过5%的销售分成。近期这个模式就开始逐渐验证，从之前的一个，到现在可能会有四五个，会越来越多。

Q：目前公司模型和技术能力，与薛定谔等公司的业务重点和技术能力对比情况如何？

A：薛定谔确实是行业里最早的一家，甚至称为比较先锋级的公司，二十几年前就有了，是比尔盖茨的公司。在物理模型方面有一套自己的东西，但晶泰在这方面跟他对比，晶泰的精确度会是更好。以辉瑞为例，它与薛定谔同在美国纽约，但辉瑞还是和晶泰进行了紧密的长期合作，是因为辉瑞发现晶泰在这物理模型这块，做出来分子的假阳性更少，进行预测的准确度更高。在机器人自动化方面，薛定谔是没有的布局，这块需要复合人才；这块在大湾区有很多的顶级的硬件企业，如大疆、华大智造、比亚迪、华为......所以晶泰在这块有非常好的硬件人才，加上完整的供应链，在机器人自动化方面，不管是单台精确度，还是多台规模化，是该领域最领先的一家。

Q：近期和晶科能源有相关的合作，那这块咱们一些合作的战略规划或者想法，包括目前的进展，后面的展望是如何的？

A：一般看公司，都是看公司的创始人，晶泰主要的三个创始人都是物理的背景，我（温书豪）是量子物理相关的，马健是量子信息学，力鹏是生物物理，所以我们理解药也是从物理的角度，甚至我们认为药也是一种材料，治病救人的材料。对于我们来说，都是这么多原子、电子重组，形成某分子。如果是药物，在人体内要有安全性、有效性，但人体最复杂，是一种很难的材料。钙钛矿，也是一种材料，要放到某种器件里来体现光电性质，这是新的一系列目标函数，从某种程度上肯定比生物医药材料更简单一些，竟人体还是最复杂的。

和晶科合作，第一是从大的角度看，一般公司所有人的时间、资源是有限的，生物医药是有关人本身个体的生老病死，是最强的刚需。

第二整个物理必须要能源，但现在有可控核聚变、光伏，最大的核聚变就是太阳，所以太阳作为能源是很重要的，因此太空光伏概念我非常认可，但这取决于不同行业的技术发展。如果SpaceX把发射成本降到几十万美元一吨的时候，就往太空上构建太空光伏，太空算力成为可能。钙钛矿叠层TOPCon在太空算力目前综合判断是最具潜力的。钙钛矿发展很快，解决了过去硅的问题，但它的问题就是稳定性，可在太空，是一个比较真空的环境，没有水，没有氧，反而让它的稳定性有很大的提升，再加上它可调带系，到太空之后，不同的组合跟TOPCon叠层去吸收太阳光，甚至宇宙射线的一些能量。未来都是有机会太阳能的转化效率。

第三从开发的角度，我们在这个方向提早做了布局，也已经初步跑通，今年会发布一些比较重要的文章，也会投在主刊上。晶泰第一次把钙料块从本身材料的结构到配方，到工艺，甚至组成这个器件等，最后还搭建了一套机器人自动化，这里面包含了无机材料的高温烧结，甚至器械的制备，包括稳定性加速，全部构成一个闭环，效果非常出乎意料，比过去的效率可以提升数量级以上，在几周的时间可以迭代新一代。

选择晶科合作，一是晶科是国内光伏巨头，出货量最多的一家。二是本次合作并不是简单的服务模式，晶泰愿意在这个方向上共同投入，未来在钙钛矿叠层TOPCon方向，有任何知识产权产出之后，形成商业转化，晶泰要有40%的回报。一旦做成，回报是巨大的。

Q：关于生发产品，或者化妆品相关的原材料，公司有布局，目前有什么新的进展？相关产品获批后，市场推广策略，包括后续的合作预期是怎样的？

A：生物医药分成会是未来第三增长曲线，那么第二增长曲线就是材料，包括消费品。近期礼来成为全球第一个市值超过一万亿美金的药企，有两点很关键，第一是AI，它是所有生物药公司里在AI方面最活跃的公司，跟英伟达、OpenAI都有合作，但它把晶泰列在了英伟达和OpenAI的前面。第二是消费医疗，礼来的替尔泊肽原来治疗2型糖尿病，但在减肥领域也在使用，大家都把它当一种消费品使用。如果是给2型糖尿病病人使用，就是一群病人，如果变成消费产品，空间就更大了。所以消费医疗就是医疗级的产品，医疗级的效果，消费级的人群，这个空间是巨大的。

从这个方向上看，能够有这么大的消费群体，可能有几个方向，一个是减肥，还有一个就是生发领域，绝对的刚需，过去该领域缺乏好的产品，中国有3.5亿这个人群，全球将近有20多亿。很难做出好产品，所以晶泰布局了该领域。我们的模式就是用药物研发的一套体系，帮助客户做最难的靶点。从非常严谨的药物研判逻辑做消费品，特别重视安全性，不和激素相关，非常安全才能拿到美国相关证件。公司构建了一个智能硬件加上APP，多模态分析头发的变化，尤其是初期使用的前几天，真的需要借助AI去分析头发的变化。市面上确实有很多不同的产品，我们想构建一个真正有公信力的尺子，就是全世界最有公信力的AI。最终我们发现OpenAI不错，国内有两家模型，如千问，也是不错的，他们的分析结果是趋近的。公司会通过最有公信力的AI做3个月无效退款，如果有两个最有公信力的AI都长了头发，那就付款，如果没长，就无效退款。公司在构建一整套闭环，这个模式一旦达成，想象空间是非常大的。如果往3年5年看，全球有2亿人注册，每个人订阅一天5元，一年1000元，那是非常可观的，甚至未来是我们一个非常重要的现金奶牛方向。

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