2026年，全球AIDD（“人工智能药物发现与设计”）的竞争格局正在加速分化。
海外市场，IsomorphicLabs于2026年5月完成21亿美元B轮融资，其IsoDDE引擎已与礼来、诺华、强生达成合作。国内方面，英矽智能上半年BD签约总额约73亿美元，Rentosertib启动三期临床；晶泰科技AI4S业务上半年收入同比增长136%。与此同时，字节将AI制药团队拆分成立AnewLabs，首轮融资2.9亿美元；腾讯入股艾斐智药。
各领域巨头纷纷入场，但管线推进到湿实验环节，非传统药企的结构性短板便暴露出来——懂算法，资金足，但却不懂实验。AI算出的候选分子，后续该用什么酶、什么检测试剂去验证，完全没有概念，团队中也缺乏具备药化、生化背景的技术向导。
从产业链逻辑看，生成式AI扩大了可设计空间，湿实验从成本项转为数据引擎，实验通量与高质量数据成为模型迭代的核心约束。中信建投研报指出，湿实验需求有望持续增长，基因合成、蛋白表达、科研试剂等产业链环节将承接AIDD渗透率提升带来的增量。但增量能否兑现，取决于供应商能否全面解决客户的痛点，这类客户需要的并不仅仅是一个普通试剂供应商，而是一个懂研发、能陪跑的向导。
目前，在AIDD业务布局方面，诺唯赞短期落地路径以试剂销售为主，向AIforScience服务商、大模型公司、测序/单细胞/虚拟细胞产业链提供分子酶、蛋白试剂、测序试剂等成熟产品，用于样本处理、蛋白设计、评测、反向测序等环节。2026年以来，公司该领域客户订单显著增长。
中长期维度，行业当前AI研发模型存在真实实验数据分散、溯源性不足等行业痛点；实验室自动化可实现“样本进、结果出”的工作流与数据流一体化，显著提升研发筛选通量，保障数据可溯源，是模型公司、制药公司的刚性需求。
在工业客户群中，诺唯赞的定位并非单纯卖试剂，而是将技术选型支持与一站式配货嵌入客户研发流程，同时诺唯赞所拥有的合规文件与快速交付能力，也是普通试剂供应商较少具备的，这些恰恰都是AIDD客户最稀缺的“非算法资产”。
对于互联网大厂和跨界企业而言，这笔账算得过来：一次实验失败的试错成本，远高于试剂采购价差。非传统药企在湿实验环节从“0到1”补课时，需要注意的是，挑选上游基础供应商的关键点并不在价格，而在“陪跑”深度。
目前，诺唯赞已推出两款实验室自动化方案，覆盖小型功能岛串联、中型实验室工作流串联场景。后续计划推出柔性实验室自动化方案，“模块化积木”设计可适配客户已有设备与业务流程，通过配套中控系统对接多品牌设备API接口，实现全实验室工作流、数据流串联。该柔性实验室自动化方案有望带动公司试剂、脚本软件、中控系统、设备的系列化销售，是公司未来3-5年切入AIforScience研发闭环的重点方向。
受益于AIforScience产业链需求扩容等因素影响，今年前三季度，诺唯赞实现营业收入11.31亿元，同比增长18.77%；归母净利润2422.17万元，同比增长266.15%。
（CIS）
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