A comercialização de medicamentos com IA ainda não está madura? Jing Tai Holdings registra lucro anual pela primeira vez, enquanto Yingxi Intelligent continua a apresentar prejuízo

É conhecido como os “dois gigantes nacionais do medicamento com IA”, a晶泰控股 (02228.HK) e a英矽智能 (03696.HK), que publicaram sucessivamente os respetivos relatórios anuais de 2025.

No mesmo dia em que divulgaram os relatórios anuais, a英矽智能 também anunciou uma cooperação com a Eli Lilly (LLY). A Eli Lilly recebeu um direito exclusivo de comercialização de um medicamento GLP-1 desenvolvido pela tecnologia de IA da英矽智能, com um pagamento inicial de 115 milhões de dólares e um preço total da transação que pode atingir, no máximo, 2,75 mil milhões de dólares.

De acordo com o relatório anual de 2025, a晶泰控股 obteve, em 2025, uma receita de 803 milhões de yuan, um aumento de 201,2%; o lucro durante o período foi de 135 milhões de yuan e o montante líquido do lucro ajustado foi de 258 milhões de yuan, atingindo pela primeira vez o resultado positivo anual. A晶泰控股 afirmou que se tornou a primeira empresa cotada em Hong Kong com resultados anuais no domínio de AI for Science.

Em 2025, a英矽智能 obteve uma receita de 56,24 milhões de dólares, incluindo 24,95 milhões de dólares de receita do negócio de descoberta de fármacos, 23,89 milhões de dólares de receita do negócio de desenvolvimento do pipeline, 4,91 milhões de dólares de receita de soluções de software e 2,49 milhões de dólares de receita de outros negócios de descoberta. Ao mesmo tempo, a perda ajustada da英矽智能 em 2025 foi de 43,80 milhões de dólares, um aumento face aos 21,20 milhões de dólares no mesmo período de 2024. Isto deveu-se principalmente à queda da receita e foi parcialmente compensado pela redução das despesas de I&D.

Um relatório de pesquisa do Zhongji Securities apresenta que “medicamentos com IA” refere-se à combinação de tecnologias de IA como NLP (processamento de linguagem natural), redes neuronais profundas e modelos generativos com etapas tradicionais do setor farmacêutico, com o objetivo de melhorar a eficiência da pesquisa e desenvolvimento de novos fármacos e expandir aplicações no espaço de inovação de medicamentos. Grandes modelos de saúde com IA baseados em tecnologias como aprendizagem profunda e processamento de linguagem natural integram grandes quantidades de dados biomédicos, dando poder ao desenvolvimento de fármacos em todo o fluxo de trabalho.

Com o desenvolvimento acelerado da tecnologia de IA, o mercado também tem expectativas elevadas para as empresas de medicamentos com IA. No final de 2025 e no início de 2026, o valor de mercado da晶泰控股 chegou a aproximar-se, por uma vez, dos 50 mil milhões de dólares de Hong Kong. Já após a英矽智能 ter sido listada na bolsa de Hong Kong em dezembro de 2025, o preço das ações registou um crescimento rápido, chegando a ultrapassar a marca de 40 mil milhões de dólares de Hong Kong de valor de mercado em fevereiro deste ano e depois recuando ligeiramente.

Em termos de espaço de mercado, um relatório de pesquisa do Zhongji Securities refere que o mercado global de despesas para investigação e desenvolvimento de medicamentos com IA tem potencial para crescer de 11,9 mil milhões de dólares em 2023 para 74,6 mil milhões de dólares em 2032.

O diretor do Centro Global de Investigação e Desenvolvimento de Medicamentos para a Saúde, Ding Sheng, ao ser entrevistado pelo jornalista do Times Weekly, afirmou que, neste momento, os medicamentos com IA ainda se encontram numa fase inicial de desenvolvimento. Em comparação com os imensos dados nos quais os grandes modelos de linguagem se baseiam, a dimensão de dados no domínio de investigação e desenvolvimento de fármacos é limitada. “Embora a arquitetura dos modelos e a capacidade computacional já estejam relativamente maduras, a nossa compreensão dos mecanismos fundamentais da vida ainda tem limitações, o que torna difícil ultrapassar rapidamente o patamar recorrendo apenas ao aumento da capacidade computacional. Por isso, o desenvolvimento de medicamentos com IA é condicionado pela escassez de dados e pela falta de conhecimento base; no conjunto, ainda está numa fase inicial.”

Fonte da imagem: Foto de creatividade do Túxun

Um ganha, um perde

Em 2025, a晶泰控股 alcançou lucros pela primeira vez. Quanto às razões para a mudança de prejuízo para lucro, a晶泰控股 indicou, na previsão de lucros positiva publicada anteriormente, que: em primeiro lugar, a receita cresceu significativamente, pelo menos cerca de 193% em termos anuais, o que reduziu o prejuízo das duas principais linhas de negócio — soluções de robôs inteligentes e soluções de descoberta de fármacos — face ao ano fiscal de 2024. Além disso, o montante líquido do ganho de justo valor de ativos financeiros mensurados ao justo valor através de resultados aumentou acentuadamente, e no ano fiscal de 2025 foi de, no mínimo, 500 milhões de yuan, um aumento de, pelo menos, cerca de 1876%.

Conforme descrito no relatório anual da晶泰控股, em 2025, a receita das soluções de descoberta de fármacos atingiu 538 milhões de yuan, um aumento acentuado de 418,9% ano contra ano, tendo como base principalmente o rápido crescimento do negócio de anticorpos. Ao mesmo tempo, a inovação nas cadeias de pipeline dos parceiros de serviços e das empresas incubadas avançou em vários aspetos, alcançando marcos de entrega a nível intermédio.

Em simultâneo, a receita da solução inteligente AI for Science da晶泰控股 também registou um crescimento acelerado em 2025, aumentando 62,6% para 265 milhões de yuan. Isto deveu-se, principalmente, ao aumento do número de clientes e à manutenção do crescimento nos negócios existentes, bem como aos bons resultados na expansão de novas direções de negócio.

Já a英矽智能 enfrentou queda de receita e ampliação das perdas em 2025. A英矽智能, no seu relatório anual, afirmou que a sua receita em 2025 caiu 34,5% em termos anuais. Esta redução deveu-se principalmente à diminuição da receita gerada pelo desenvolvimento do pipeline, parcialmente compensada pelo crescimento das receitas geradas pela descoberta de fármacos. A receita do desenvolvimento do pipeline proveniente de pagamentos iniciais em 2025 foi de 15,30 milhões de dólares, inferior aos 58,00 milhões de dólares de 2024. Isto deveu-se ao progresso das negociações de novas transações e ao impacto do progresso de I&D dos pipelines licenciados externamente pelos clientes.

De acordo com o relatório anual de 2025 da英矽智能, a receita do negócio de descoberta de fármacos cresceu de forma acentuada de 3.14M de dólares em 2024 para 24.95M de dólares em 2025, aumentando a sua participação no total de receitas de 3,7% para 44,4%. No entanto, a receita do negócio de desenvolvimento do pipeline caiu acentuadamente de 76.59M de dólares em 2024 para 23.89M de dólares em 2025, e a sua participação no total de receitas reduziu de 89,2% para 42,5%.

Do ponto de vista do desenvolvimento da indústria global de medicamentos com IA, Ding Sheng considera que empresas chinesas como a英矽智能 e a晶泰控股 se encontram, a nível global, num patamar de acompanhamento (paralelo). O setor de medicamentos com IA está condicionado a limitações inerentes na perceção das ciências da vida. No momento, o desenvolvimento tem alguns pontos de estrangulamento. Assim, devido ao efeito de gargalo, as diferenças entre empresas são relativamente pequenas; os entrantes tardios conseguem facilmente alcançar e podem também liderar em determinadas direções. Se for possível ultrapassar os gargalos da fase inicial, o espaço na fronteira futura ainda é muito grande.

Modelos de negócio distintos

No que toca aos modelos de negócio das empresas de medicamentos com IA, um relatório de pesquisa do Zhongji Securities explica que, atualmente, os modelos de negócio da indústria se dividem principalmente em três: SaaS, AI+CRO e AI+Biotech.

Entre eles, no modelo SaaS, a empresa vende serviços de software às empresas farmacêuticas ou a CROs de desenvolvimento de medicamentos para obter receitas; no modelo AI+CRO, utiliza vantagens tecnológicas de IA para fornecer serviços de subcontratação do desenvolvimento de medicamentos a empresas farmacêuticas/CROs, etc.; no modelo AI+Biotech, com a IA como motor, a via de Biotech com pipeline desenvolvido internamente, gera receitas através de license out/cooperação/avanço autónomo no lançamento dos pipelines em mercado. O relatório de pesquisa do Zhongji Securities considera que, neste momento, o modelo de negócio SaaS não se adequa aos participantes do setor.

O modelo de negócio das duas grandes empresas de medicamentos com IA na China — a英矽智能 e a晶泰控股 — também apresenta diferenças. A晶泰控股 pode adotar um modelo semelhante ao “AI+CRO”, enquanto a英矽智能 é mais parecida com a via “AI+Biotech”.

De acordo com o relatório anual de 2025 da晶泰控股, os montantes acumulados de cooperação somam centenas de milhares de milhões de yuan; em 2025, o número de clientes que geraram receitas cresceu 62% ano contra ano. Até agora, a empresa já abrange 17 das 20 maiores empresas farmacêuticas do mundo. Em 2025, mais de 5 novos medicamentos inovadores descobertos com a participação da晶泰控股 divulgaram progressos clínicos, incluindo plataformas de descoberta de fármacos com IA para diversas modalidades de medicamentos como pequenas moléculas, anticorpos, péptidos, ácidos nucleicos, “molecular胶” (molecular glues), entre outras, que alcançaram novas colaborações para novos fármacos.

No relatório anual de 2025, a英矽智能 afirmou que o seu modelo de negócio inclui principalmente descoberta de fármacos e desenvolvimento de pipeline, bem como soluções de software, etc. A英矽智能 investiu capital para estabelecer uma plataforma de descoberta e desenvolvimento de fármacos baseada em IA generativa, e construiu pipelines de produtos para áreas como oncologia, imunologia e fibrose.

No relatório anual, a英矽智能 explicou que, durante o período de reporte de 2025 e até ao último momento efetivamente viável, a英矽智能 impulsionou 8 projetos para alcançarem avanços clínicos, incluindo 4 projetos próprios e 3 projetos de colaboração, entre os quais 2 para Fase II clínica, 4 para Fase I clínica e 2 avanços em IND.

Além disso, a英矽智能 também realiza colaborações estratégicas de descoberta e desenvolvimento de fármacos com empresas farmacêuticas. De acordo com o relatório anual da英矽智能, considerando 2024, das 20 maiores empresas farmacêuticas a nível global por volume de vendas, 13 empresas cooperaram com a英矽智能. Em 2025, no que diz respeito a licenciamento externo, a英矽智能 celebrou um acordo com a 太景生物科技, concedendo-lhe os direitos exclusivos para desenvolver e comercializar o ISM4808 na Grande China. Além disso, a英矽智能 também celebrou colaborações de investigação com empresas domésticas e estrangeiras como a Eli Lilly, a 施维雅, a 元羿生物, a 康哲药业 (00867.HK), a 齐鲁制药, entre outras, abrangendo várias áreas terapêuticas.

A propósito dos modelos de negócio atuais das empresas de medicamentos com IA, Ding Sheng acredita que, na sua essência, todos se baseiam em BD (expansão de negócios), ou seja, realizam a monetização através de transações na cadeia de valor do desenvolvimento de medicamentos. “Na prática, a maioria das empresas de medicamentos com IA no início nutre a ambição de criar medicamentos de grande impacto e tende a desenvolver internamente pipelines para obter o máximo valor. Porém, à medida que a investigação e desenvolvimento avança e a dificuldade de entrega se torna evidente, algumas empresas também farão transações precoces para ‘garantir lucros’.”

Talvez ainda não tenha atingido efeitos de disrupção na indústria

As duas empresas de medicamentos com IA também formaram, cada uma, percursos tecnológicos únicos. No relatório anual, a晶泰控股 explica que a晶泰 construiu um ciclo de desenvolvimento de “previsão de modelos de IA — execução de experiências húmidas por robôs — retroalimentação de dados para IA — escalonamento inteligente de Multi-Agent”, formando um novo paradigma de I&D.

Entre eles, o modelo de IA funciona como “cérebro de especialista”, responsável por etapas críticas como análise de alvos, geração de moléculas, seleção virtual e recomendação de estratégias de experiências; o laboratório robótico é como “mãos precisas”, executando experiências de alto rendimento 24/7 e acumulando dados; o Multi-Agent é como “gestor de projeto”, que de forma autónoma decompõe os objetivos de I&D, escalona recursos de todo o fluxo e constrói um modo de iteração automática de I&D para áreas como medicamentos e novos materiais.

A英矽智能 desenvolveu, por sua vez, a plataforma de descoberta e desenvolvimento de fármacos impulsionada por IA Pharma.AI, oferecendo serviços que vão desde a identificação de novos alvos até a geração de pequenas moléculas e a previsão de resultados clínicos. No relatório anual, a英矽智能 explica que o Pharma.AI consegue identificar novos alvos de medicamentos, desenhar moléculas do zero para alvos novos e já estabelecidos, otimizar o desenvolvimento clínico de candidatos a fármacos e simplificar o processo de redação de artigos académicos e outros documentos relacionados.

No relatório anual, a英矽智能 afirma que, ao utilizar o Pharma.AI, em média, o tempo necessário desde a descoberta do alvo até à conclusão da validação do alvo, à identificação de compostos líderes, à geração de compostos líder e à otimização de compostos líder é de 12 a 18 meses, muito mais curto do que o método tradicional que em média leva 4,5 anos.

Atualmente, as tecnologias de IA que alegam conseguir encurtar significativamente o tempo de seleção pré-clínica irão disrupcionar a indústria farmacêutica? Um relatório de pesquisa do Zhongji Securities analisa que, do ponto de vista da aplicação, os dados “virtuais” calculados por IA não conseguem substituir os dados “reais” dos ensaios clínicos. A IA ainda não consegue prever as reações dos medicamentos no sistema humano, e a heterogeneidade individual nos ensaios clínicos ainda aumenta a complexidade em múltiplos.

Do ponto de vista regulamentar, um relatório de pesquisa do Zhongji Securities considera que a segurança do medicamento é o fator prioritário na consideração regulatória, e que os ensaios clínicos são a única fonte para comprovar a segurança. No longo prazo, não existem substitutos, e os procedimentos de aprovação do desenvolvimento de medicamentos não irão alterar-se por muito tempo. Assim, a essência da investigação e desenvolvimento de medicamentos baseada em ciência experimental não será disrupcionada pela evolução e atualização da IA.

Ding Sheng também acredita que a tecnologia de medicamentos com IA atual ainda não atingiu um nível disruptivo. Embora as empresas relacionadas muitas vezes aleguem que a eficiência de I&D aumenta várias vezes, tal afirmação pode envolver alguma parcialidade.

“Para uma molécula de medicamento se tornar um candidato a composto que pode entrar em estudos clínicos em humanos, é necessário satisfazer simultaneamente dezenas de requisitos, como interação com o alvo, seletividade fora do alvo, via de administração, distribuição em tecidos, vias metabólicas, toxicidade, etc. A melhoria da eficiência de previsão de apenas um atributo tem um significado limitado para encurtar o ciclo global de I&D. Por isso, nos últimos cinco anos, a velocidade de I&D de medicamentos não acelerou de forma significativa por causa das tecnologias de IA; pelo contrário, desacelerou devido ao aumento dos padrões de desenvolvimento. E se, no futuro, será possível alcançar disrupção, ainda precisa de observação.” Ding Sheng analisou.

Grande volume de informação, interpretação precisa — tudo na aplicação de finanças e bolsa da Sina.