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因此，在盈利模式尚未完全跑通，企业自主造血能力尚未有效形成的情况下，以自研管线作为破题方向或将面临较高风险，对融资的依赖度或将持续处于高位。
隐忧二：尚无二期临床数据读出，投资者得“开盲盒”
事实上，AI制药企业选择自研管线的意义不仅仅在于希望获取其上市后的利润，对于能够基于自身平台推进管线和外包项目的公司而言，自研管线的成功无疑是对平台产品的可复制性、重复性的最好证明，这也是目前许多AI制药创企的重点放在相关管线的原因之一。目前英矽智能已有三款在研管线进入临床，但其中进展最快的也正处于临床二期，尚无二期临床数据读出，而这也为公司的发展埋下了隐患。
二期临床是对临床治疗效果的初步探索试验，能为新的干预措施初步提供有效性的证据以及有关安全性的进一步试验数据，进而判断一种治疗措施是否值得进行更大规模的三期试验。在新药临床的各环节中，虽然每个流程都会有自己特定的里程碑，用于证明技术在当前环节的有效性，但整体性的技术证明仍需临床二期结果来证明。
由于二期临床在整个研发周期中重要性强，且淘汰率高，因此素来被称为新药研发的“死亡之谷”，核心管线临床失败导致公司经营受阻，市值暴跌在海外市场已有前车之鉴，例如Relay Therapeutics在AACR2023会议上披露了选择性PI3Kα抑制剂RLY-2608临床数据有效性不佳，随后股价股价狂泻36%；BenevolentAI在主要候选药物失败后裁员180人，裁员人数几乎是其员工总数的一半。
英矽智能尚无二期临床数据读出，这也意味着投资者将不得不面临“开盲盒”的窘境，二期临床如能达到主要终点，公司不仅证实了管线的未来市场潜力，更是进一步论证了公司自有平台的技术实力，或将呈现皆大欢喜的局面。但是，如果二期临床未达预期，公司价值的不确定性将在高基数下进一步加剧，类似Relay Therapeutics的股价踩踏事件或将再度重现。
隐忧三：数据孤岛之下，管线研发是否可持续？
另外一个需要关注的点是，在AI制药企业普遍面临的“数据孤岛”挑战之下，英矽智能的管线研发是否可持续？
英矽智能的核心竞争力来自于其专有Pharma.AI平台，而AI的三要素包括数据、算法和算力，其中数据项是当下制约行业发展的核心痛点。在药物发现和开发中使用AI的前提，是使用算法来搜索海量数据（维权），包括化合物的结构、动物研究和患者信息等。没有这些海量数据，AI则无法提供准确的结果。
但现阶段国内AI制药产业生态仍处于发展初期，数据壁垒普遍存在，药物分子库通常集中于经营已久的头部药企，因此AI制药企业主要通过购买商业库及通过公开数据库拿到的药物研发数据，这样的研发数据量少质低，无法满足训练AI模型的数据需要，往往需要通过自建化学生物实验室产生数据并积累。
正如英矽智能在招股书中所述，“由于AI驱动的药物研发服务行业的数据源分散、格式不一致且往往不完整，因此医疗行业收集或可得的数据的整体质量通常会受到质疑，已知或未知的数据缺失或遗漏的程度或数量可能属重大，我们在监测和审计数据质量时经常发现数据问题及错误。”
相比于国外，国内AI制药企业与传统药企的合作形式在种类和数量上都相对较少，以提供CRO服务居多，涉及到数据合作的案例较少。经查询招股书，英矽智能在与复星医药、赛诺菲的合作中也并不涉及数据互换。
而国外市场中数据孤岛现象已通过合作互惠的方式有所缓解，例如拜耳与Recursion Pharmaceuticals，Recursion提供人工智能药物发现平台，拜耳提供小分子化合物库及专业性知识。阿斯利康和BenevolentAI，阿斯利康提供基因组学、化学和临床数据，BenevolentAI提供靶标鉴定平台和生物医学知识图谱。
结语
从所选择的赛道以及已经取得的成就来看，英矽智能的确具备较大发展潜力。但从落地的维度考量，英矽智能目前价值的不确定性也极高，很难给出一个合理的估值区间。结合海外市场的前车之鉴来看，公司未来的发展仍然道阻且长，估值、业绩与业务发展在未来数年之内或将持续面临更大不确定性。
来源：新浪财经上市公司研究院 新浪证券 作者：天利 共2页 上一页 [1] [2]
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