这份长达148页的报告用最多的篇幅讲了一件事：医疗保健是AI最被低估的应用领域。

　　Cathie Wood人称木头姐，掌管着超300亿美元资金，是这个星球对技术变革的嗅觉最为敏锐的投资人之一。 她指出，AI有望颠覆诊断、药物发现和治疗，到2030年整个行业将迎来数量级的提升。

　　其中，木头姐特别提到多家代表性企业，包括AI药物研发领域的Recursion、Isomorphic Labs、Absci和晶泰科技。

　　这份报告一经发布便引发长期资金市场的强烈反应，AI医疗股应声大涨，跑赢整体市场表现。

　　对于中国医疗行业来说，另一个来自AI的巨大冲击则来自DeepSeek，被称为“国运”级成果。 大批国内巨头宣布接入DeepSeek，利用AI来赋能具体业务，不少医疗企业也纷纷跟进，助推AI在医疗保健领域的深度应用。

　　而这背后，世界正在重塑对中国创造新兴事物的能力的认知：当海外还在争论AI医疗能否真正落地时，一些中国公司已用规模化的商业案例给出答案。

　　长远来看，中国医疗行业将直接受益于AI技术发展，催生出一批具有全球影响力的伟大企业。

　　AlphaFold的横空出世，为蛋白质结构预测这个“世纪难题”带来可行解法。 2022 年 7 月， AlphaFold 预测了超过 2 亿个蛋白质结构，几乎涵盖所有已知蛋白质，成为生物学领域的里程碑事件。

　　算法迎来大幅升级的同时，生物数据的爆发式增长，也为AI医疗注入源源不断的动能。 《 Big Ideas 2025 》 指出， 在过去的 35 年， DNA 测序成本下降了 100 亿倍 ，这一速度远超于摩尔定律。

　　这些事实都揭示出：AI在医疗领域的发展速度，远远超出我们的想象，并且这一趋势还将持续。

　　哪些公司有望从这波技术浪潮中最先受益？木头姐的这份报告中列举了多家公司，这些技术颠覆者已经展现出成为行业领军者的潜质， 其中晶泰科技（ XtalPi ）的入选格外引人注目。

　　作为报告中AI+医疗领域唯一一家中国背景的企业，晶泰科技与Recursion、Isomorphic Labs等国际知名公司并列，成为AI医疗赛道中不可忽视的“中国坐标”。

　　不仅如此，公司的独特价值更在于，其是全球少数具备“量子物理计算—人工智能技术—自动化机器人实验室”能力的企业之一，为辉瑞、强生、德国默克等超过300家生命健康领域客户提供解决方案。

　　最直接的，AI可以大幅度减少开发成本，据测算，AI可以让药物上市时间从13年减少到8年，同时将药物总成本从24亿美元减少到6亿美元。 进一步地，研发时间的缩短带来了专利期的相对变长，这允许创新药企在更长的时间内产生更高的回报。

　　这些因素反映到公司层面，则会带来管线资产价值的增加，将提高研发回报率从个位数（行业中等水准）提高至20%左右（晶泰科技、Recursion等公司）。

　　这意味着，AI制药正在重塑医药行业的估值逻辑，作为具备全球影响力的领先企业，晶泰科技的价值或许远未得到充分认知。

　　此外，如果将晶泰科技置于全球格局中，关键生态位的占据也使得公司市场表现有望进一步打开。

　　2024年6月，晶泰科技作为港股18C第一股上市，成为A/H市场中AI制药垂直领域稀缺标的。公司于 去年 9 月纳入港股通，随后又在今年 1 月宣布获得超 10 亿港元超额配售，获得国内外资金的一致青睐，凸显了公司的长线投资价值。

　　而据公开财报披露，晶泰科技的现金及现金类资产储备已突破40亿元人民币，资金储备在全球同行中领先。

　　在需要长期高强度研发投入的AI医疗领域，现金储备的重要性不言而喻——它既决定了企业能否持续吸引顶尖算法人才、构建高性能算力集群和大规模数据获取，更关乎企业穿越周期的能力。

　　DeepSeek的异军突起，在春节期间成为全世界科技界的最大线 万美元便完成模型训练，成本 为 OpenAI 的 1/20 ，不到其训练成本的零头但 实现 GPT-4 级性能 。

　　从更大的视角来看，DeepSeek的意义超越了自身，为垂直领域的模型应用提供了新的可能。

　　在OpenAI时代，垂类模型开发企业在调用其基础模型能力时，要考虑通量、成本、数据安全等一系列问题，并且不掌握源代码，二次开发能力弱。

　　而DeepSeek则开启了开源大模型的低成本时代，垂类模型开发公司能够自主独立本地部署并运行，解决了成本和数据安全问题，并能基于源代码做二次开发， 企业能够更高效、 更可控 地进行部署 。

　　这昭示了一个重要趋势：通用大模型的平权正以前所未有的速度推进，为端侧场景的应用打下坚实基础，逐步推动AI深度赋能千行百业。

　　也正因为如此，市场的目光从模型层转向应用层，通过聚焦垂直领域，在细分市场构建起自己的护城河。

　　可以预见，在不久的将来，具有垂类模型积累、掌握高质量数据、具有二次开发能力的企业，很可能站在DeepSeek的肩膀之上，诞生新的颠覆性的成果。

　　而晶泰科技正契合上述要求，能够被列入木头姐《Big Ideas 2025》，足见公司技术平台的国际竞争力和影响力。

　　过去十年，晶泰科技在物质结构预测这一垂直领域，依托AI技术取得了令人瞩目的成绩。

　　在小分子领域，公司早在2016年便以100%的准确率获得辉瑞公司举办的晶体结构预测比赛的冠军，并获得商业订单；在最近一届剑桥全球晶体结构预测大赛中，晶泰科技也在全球28支参赛队伍中勇夺桂冠。

　　在大分子领域，即使面对AlphaFold3的竞争压力，晶泰科技抗体预测和设计平台XtalFold仍斩获欧美药企强生、优必时等的商业订单，成为亚洲首个实现大分子AI商业化的企业。这些垂直领域积累的AI开发能力，结合开源基础大模型能力，能迸发什么样的成果十分令人期待。

　　另一个无法忽视的点在于，医疗数据几乎是所有行业中门槛最高的，这也是为什么木头姐在报告耗费大量篇幅研究测序技术，并称“多组学测序技术是一切的起点”。

　　底层逻辑在于，光有算法和算力还不够，以更低的成本获取和使用高质量生物数据才是AI医疗竞争格局的胜负手。

　　早在2019年，晶泰科技就已经意识到仅靠公共数据库无法支撑其业务发展，着手打通“干湿实验闭环”能力，并自主开发自动化机器人实验室，用于收集适合于机器学习的高质量标准化的真实世界数据。

　　目前，晶泰科技在深圳、上海、波士顿建有超过10000平方米机器人实验室，部署超200台自动化工作站，日均生成约1万组高质量数据。这一些数据堪比大语言模型的“语料”，在AI4S（科学智能）时代将成为宝贵的生产资料和具有高门槛的竞争资源。

　　以DeepSeek为代表的开源通用AI正在打破传统闭源模型的垄断，降低研发门槛，使得垂直领域能快速调用前沿能力并直接聚焦场景痛点。 尤其在数据敏感、伦理要求严苛的医疗行业，开源框架赋予开发者对模型的可解释性和可控性，为 AI 在药物研发等场景的落地 进一步 扫清障碍。

　　可以说，DeepSeek的问世，正印证了木头姐预判：颠覆性技术将在数据最密集、痛点最深的领域爆发，医疗健康正是这一场变革的终极战场。

　　而在AI医疗赛道中，晶泰科技极具代表性，公司以药物研发为切入点，构建了覆盖靶点发现、分子生成、临床试验优化的全流程垂类模型开发能力。

　　相较于通用模型，垂类AI的核心优点是「领域知识」——通过长期积累的行业认知与算法调优，晶泰科技能更精准理解药物化学的复杂规律，例如分子构效关系、毒性预测等关键指标。

　　更关键的是，公司通过实验室自动化、临床合作等场景沉淀了大规模的专有高质量数据，持续反哺模型迭代，建立起难以复制的行业壁垒。

　　长达10年的行业深耕，基于技术-数据-场景的正向循环，晶泰科技已形成了AI赋能产业的一整套落地方案，有望成为这一轮技术变革中的最大受益者。

　　晶泰科技的一路成长，不仅印证了木头姐《Big Ideas 2025》对AI医疗革命的预判，更展现了中国企业在全球科研范式变革中的话语权。

　　同样，DeepSeek作为中国AI公司突破全球技术封锁，构建开源生态，将全球AI竞争从“垄断壁垒”导向“开源协作”，让晶泰这样的创新企业在中国模型底座上生长出差异化竞争力。

　　在新一轮AI驱动的医疗创新浪潮下，中国正从追赶者蜕变为规则定义者，实现了从“市场换技术”到“技术创价值”的战略升维。

　　以晶泰科技为代表的领先科技公司，正在将“技术追跑”的叙事改写为“价值共创”的全球故事——这或许才是中国创新给予世界的最深刻启示。

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