基础化工行业：AI FOR SCIENCE：化学研发的超级范式

　　AI for Science：下一个超级应用。AI For Science（ AI4S）即人工智能驱动的科学研究，2024 年的英伟达GTC 大会中，黄仁勋将大语言模型、具身智能、AI4S 并列为AI 三大关键方向。通过建立相应的AI 垂类模型，AI4S 可以对产品配方进行优化、研发出升级迭代的新品、对测试结果进行建模预测，为企业研发效率带来切实的大幅提升。数据和算法能在多维复杂问题中比人脑更好地抓住规律，一方面，AI4S 可以由原子尺度深入化学反应的本质，并通过AI 与超算结合的方式寻求合成路径、化合物结构、复配体系的最优解；另一方面，近年来快速发展的机器人“黑灯实验室”可以7×24 小时高效进行海量实验，让数据迎来质与量的同步飞跃，加速训练AI 模型，形成飞轮效应。
　　新材料是AI4S 的星辰大海。在新能源、半导体显示、化工、合金材料四大新材料领域，AI4S 具备巨大的应用潜力。新能源：随着晶泰科技签订五年10 亿元钙钛矿订单，新能源产业开始了对AI4S 如何赋能钙钛矿、固态电池等前沿赛道的加速探索；半导体显示：AI4S 在光刻胶、OLED 有机发光材料等迭代型产品方面应用潜力巨大；化工：传统化工市场巨大，不乏有子行业面临同质化竞争，亟需研发变革，而AI4S 在配方优化、过程优化、新材料迭代、自动化等领域有望全方位给化工赋能；合金材料：组合可能性极丰富，AI4S 可以从微观出发提供全新的思路，助力寻找下一代超级合金；在生物医药领域，曾困扰业界50 年的蛋白质折叠问题因AlphaFold而取得了巨大突破，晶泰将辉瑞新冠药上市时间缩短六个月亦是标志性案例，AI for 生物医药已经迎来加速渗透的“甜蜜点”。
　　商业化多级跳，AI for Science 远期拥抱万亿蓝海。受AI 技术的发展驱动，AI4S 也从早期的“科学辅助”跨越到了“范式革命”的新阶段。而DeepSeek 的问世令企业可以本地化部署DeepSeek 私域模型，解决了算力瓶颈，促使AI4S 企业专注于能提供深度与经验的垂类模型的搭建。远期，AI4S 的空间能有多大？根据深势科技创始人：AI4S 有望成长为千亿美金的巨大市场。在化工、医药、新能源、合金、显示、半导体六大领域中，AI4S 合计可覆盖的下游市场规模接近11 万亿美元。当研发渗透率达到2.5%时，AI4S 行业的规模约149 亿美元，若渗透率能提升至25%，则AI4S 将成长为年产值突破1400 亿美元 近万亿人民币）的巨大市场。
　　我国拥有诞生AI for Science 巨头最好的土壤。根据深度原理创始人：
　　“在美国去工业化的背景下，材料化学领域的中国企业，正积极从生产转向研发，故AI for Science 在中国的落地机遇更为丰富”。我们观察到，在AI4S 先行者中，不乏有晶泰科技、深度原理等海归派 均孵化自美国MIT），在美国创新药产业发达的情况下毅然决定回国拥抱更大的材料市场。我国拥有最齐全的化学制造业门类、最完备的产业链。我们认为，未来的AI4S全球龙头有望率先诞生在中国。
　　投资建议：重视立足医药基本盘正在进军新材料的AI4S 龙头晶泰控股，以及携手中科大孵化企业正进军AI4S 的行业新锐志特新材。
　　风险提示：技术路线渗透不及预期，下游盈利不及预期，计算存在误差。
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