The AI pharmaceutical company praised by Jensen Huang, INSILICO, today IPOs on the Hong Kong stock market

“未來，所有的生物學都將以 ‘計算機模擬’（in silico）為起點，並以 ‘計算機模擬’ 為很大程度的終點。”（Almost everything will largely start in silico, largely end in silico）

當英偉達（NVIDIA）創始人兼 CEO 黃仁勳在 J.P. Morgan 醫療健康大會和 GTC 大會的聚光燈下反覆提及這一論斷時，生物學正在從一門依賴試錯的實驗科學，轉變為一門可預測、可編程的數據科學。

而英矽智能（Insilico），正是這個被黃仁勳多次點名的 “第一性原理” 踐行者。

2025 年 12 月 30 日，英矽智能（3696.HK）在香港聯合交易所主板正式掛牌，開盤價報 35 港元，較發行價升 45%，市值達到 195 億港元。

這是2025 年港股生物醫藥板塊最大的 IPO 事件，募集資金總額達到 22.77 億港元；更是一次對 “AI+Biotech” 商業模式的資本市場測試。

不同於眾多依賴 “第 18A 章” 上市的未盈利生物科技公司，英矽智能是首家通過聯交所主板上市規則第 8.05 條上市的 AI 生物醫藥公司——這意味着公司不僅擁有未來的管線預期，更通過了嚴格的盈利或收入測試，具備了商業化落地的實證。

英矽智能的上市是 AI 製藥行業從 “概念驗證” 邁向 “工業化產出” 的分水嶺。

01 資本市場的 “用腳投票”：禮來 + 騰訊為代表的豪華基石陣容

根據招股結果，香港公開發售部分錄得約 1427.37 倍的超額認購，鎖定認購資金逾 3283.49 億港元；國際配售部分亦錄得 26.27 倍的超額認購。這兩個數字雙雙創下了年內非 18A 港股醫療健康 IPO 的紀錄。

在港股 IPO 中，基石投資者名單是機構對發行人基本面判斷的縮影。英矽智能此次引入了 15 家全球基石投資者，認購總額約 1.15 億美元。

名單中最具震撼力的是禮來公司（Eli Lilly）與騰訊（Tencent）的出現。

此次作為基石投資者，是禮來首次以此身份押注 AI 製藥賽道。這釋放了一個強烈信號：MNC（跨國藥企）不僅認可英矽智能的技術平台，更在為其未來的管線合作鋪平道路。

同樣，這也是騰訊首次作為基石投資者參與 Biotech IPO。這代表了科技巨頭對 “AI+Science” 跨界融合趨勢的確認。AI 製藥對算力和雲基礎設施的需求巨大，騰訊提供的不僅是資本，更可能是算力基礎設施上的深度協同。

另一方面，橡樹資本（Oaktree Capital）也是年內首次重回港股 Biotech 市場。橡樹資本以擅長困境投資和價值發掘著稱。英矽智能被其選為重返市場的 “第一槍”，可能意味着公司的風險收益比已具備足夠吸引力。

此外，淡馬錫、施羅德、瑞銀、易方達與泰康人壽也在基石名單之中。

這種 “狂熱” 的認購熱度，使得其 AI 溢價得到確認，自 ChatGPT 引爆生成式 AI 浪潮以來，AI 概念股享有極高溢價，英矽智能承接了這種溢價預期。

上市首日，英矽智能開盤價較發行價升 45%，這一表現説明，即便在生物醫藥資本寒冬中，市場對於 “硬科技” 依然願意給予高估值容忍度。

02 商業模式重構：“雙引擎” 驅動的飛輪效應

市場對英矽智能的追捧，核心在於其獨特的 “雙引擎” 商業模式：人工智能 + 創新藥物發現。

英矽智能將其專有的生成式 AI 平台 Pharma.AI 授權給製藥公司使用，並收取訂閲費。這不僅帶來了可預測的經常性收入（ARR），更重要的是建立了極高的客户粘性。

一旦藥企習慣了使用 Chemistry42 進行分子生成，其遷移成本極高。這為後續的管線合作提供了天然的客户池。同時，軟件的廣泛部署使得英矽智能能夠收集大量的外部用户反饋數據，反哺算法模型，形成了 “數據 - 算法 - 產品” 的閉環。

自 2020 年起，Pharma.AI 平台以模塊化軟件形式上線並實現商業化，合作網絡遍佈全球，截至最後實際可行日期，已與全球前 20 大製藥公司中的 13 家達成軟件授權合作。

創新藥物發現是爆發性增長的真正引擎。

這是典型的 Biotech 模式，但效率更高。英矽智能利用自有平台開發創新藥物，通過對外授權（License-out）或自主開發至臨牀階段獲取收益。

這一板塊目前貢獻了超過 90% 的營收。

其核心邏輯在於：利用 AI 的高勝率，批量製造臨牀前候選藥物（PCC），並在價值高點進行變現。這種 “SaaS + Biotech” 的混合體，解決了傳統 Biotech 企業上市初期零收入、高風險的痛點，也保留了巨大的估值彈性。

這是英矽智能區別於傳統 CXO 和純 Biotech 的關鍵估值溢價來源。

03 AI 製藥的威力：12-18 個月 vs 4.5 年

AI 製藥賽道並不缺乏故事，缺乏的是臨牀數據的驗證。英矽智能最大的護城河在於：用臨牀數據證明了 AI 的有效性。

根據弗若斯特沙利文報告，傳統藥物發現流程從靶點確定到 PCC 提名，平均耗時約 4.5 年。而英矽智能利用 Pharma.AI 平台，將這一過程大幅壓縮至 12-18 個月，每個項目僅需合成和測試 60-200 個分子。

在同樣的資金和時間預算下，英矽智能可以嘗試更多靶點，擁有更多試錯機會。對於藥物研發這種 “高風險、高回報” 的賭局而言，AI 實際上是在通過增加下注次數和提高單次勝率，來系統性地改變賠率。

ISM001-055（Rentosertib）是這一邏輯的最佳註腳。

作為全球首款由 AI 發現靶點並設計分子的進入臨牀 II 期的候選藥物，ISM001-055 針對特發性肺纖維化（IPF）。PandaOmics 識別出 TNIK 作為潛在靶點，Chemistry42 生成了全新的分子結構，這一過程形成了完整的閉環。

2024 年 10 月公佈的 IIa 期頂線數據顯示，藥物在患者中展現出積極的療效信號，並在劑量依賴性上表現優異，FVC（用力肺活量）的改善趨勢驗證了 AI 預測的準確性。

ISM001-055 的成功，完成了 AI 製藥行業的 “圖靈測試”——證明了 AI 不僅能生成分子結構，生成的藥物在人體中真的安全且有效。

除此之外，公司還構建了深厚的管線梯隊。

ISM3091（USP1 抑制劑）已授權給 Exelixis，總交易額達 9.55 億美元；ISM5043（KAT6 抑制劑）已授權給美納里尼旗下 Stemline；ISM5411（PHD1/2 抑制劑）作為自主開發的 IBD 藥物，也已處於臨牀 I 期。這些管線不僅證明了 AI 平台的可複製性，更為公司提供了持續的造血能力。

04 結語

過去十年，我們見證了摩爾定律在芯片行業的奇蹟。未來十年，我們或許將見證 “Eroom 定律”（反摩爾定律，即藥物研發成本隨時間指數級增加）被 AI 打破。

在黃仁勳 “In Silico” 的預言下，英矽智能邁出了關鍵一步。這一步能為全球患者帶來真正可及、可負擔、且具有突破性的治療方案，時間會給出答案。