AI制药的竞争，正从“谁的模型更聪明”转向“谁的实验室更会自我进化”。
罗氏在投资者活动上给出最新答案：建自主AI实验室，追求药物研发的“人工智能独立”。
罗氏披露，其AI自动化实验室已启动建设，核心是“Lab in the Loop”。
AI提出假设，机器人完成湿实验，数据回流训练模型，迭代后的模型再提出新假设，形成干湿闭环，最终把实验成果沉淀为知识产权。
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基因泰克研发与早期开发负责人Aviv Regev称，目标是让AI在药物研发中实现独立。
这不是买几套算法，而是重装研发操作系统。
钱和管线目标也摆上桌：罗氏计划把约20亿瑞士法郎（约24.1亿美元）研发结余重新调配，投向研发项目与效能提升；到2030年最多推出20个新分子实体。
其AI工具Target Nexus有望在2026年底前参与80%研究组合决策。
罗氏在波士顿新设创新中心，AI/ML在药物研发中的应用是重点之一。
更直观的信号是，罗氏称三期临床成功率已从65%升至80%以上；2025年四季度至2026年二季度，40%管线决策获得可追踪AI支持。
AI不再只是辅助，而是开始进入决策链。
巨头们也在抢同一张门票。
Anthropic被曝建设湿实验室，并已拥有面向物理设备的AI智能体控制与通信标准，可为显微镜、自动移液工作站、机械臂提供统一接口，距干湿闭环仅一步。
诺和诺德用Claude模型及Claude Science平台，为科学家识别的药物发现难题定制方案。
Twist Bioscience和金斯瑞则与礼来Lilly TuneLab™合作，向参与企业提供湿实验服务，帮其快速生成数据。
逻辑很清楚：模型越强，越需要真实实验喂养；谁掌握高质量湿实验产能，谁就握有数据入口。
华鑫证券认为，跨国药企的AI布局已从“合作引进AI新药”走向“重塑药物开发底座”，湿实验验证需求上升，相关订单有望逐季增加。
西南证券则提醒，AI制药正处商业化价值验证关键期，投资可沿三条线看：
研发端盯核心技术突破、临床数据披露，尤其II/III期成药性验证和学术大会催化，具备干湿闭环能力者壁垒更厚。
产业链端盯湿实验需求带火的上游“卖水人”。BD端盯大额合作与License-out，它们仍是股价催化剂。
AI制药的胜负手，未必是算法多惊艳，而是能否把“假设—实验—数据—IP”跑成复利飞轮。
当湿实验成为新稀缺资产，药企面前只有两种选择：拥有闭环，或被闭环拥有。
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