保瑞（6472）與美時（1795）相繼交出令人跌破眼鏡的 Q1 財報。保瑞 EPS 0.21 元 創八年新低，美時獲利則大幅縮水 60%。這兩檔擁有獲利能力的生技股雙雙翻車，反映了生技產業目前的挑戰，更與近期 GPT-Rosalind 生命科學模型的強勢登場形成鮮烈對比。隨著 AI 讓「結構仿製」與「藥物篩選」變得輕而易舉，生技產業的舊秩序正在科技巨浪下被徹底重塑。
為何生技績優生獲利出現下滑？AI會不會影響到生技股未來獲利？
保瑞（6472）：CDMO（委託開發製造服務）與 銷售平台。
受到雙重利空同時重擊獲利，美國子公司Upsher-Smith在1至2月遇到價格與需求波動；另一邊，馬里蘭無菌針劑廠按計畫進行半年度檢修，固定成本無處分攤，整季EPS僅剩 0.21元。公司強調這兩個因素都是「已知的週期性逆風」，截至3月底在手訂單已攀升至3.15億美元。剛宣布收購MacroGenics旗下CDMO業務，若完成交易，在手訂單將跳升至3.75億美元。訂單能見度其實還在往上走，只是被一個壞季度遮住了。主力銷售產品：
- DLS（Dexlansoprazole）：胃食道逆流學名藥，美國市佔率40%，是保瑞最大單品。分子結構完全公開，沒有任何晶型複雜度保護，競爭者去年11月已進場。這條線往後只會越來越難。
- Vigabatrin（VIGAFYDE）：美國市場唯一擁有三種劑型的藥廠，孤兒藥資格加上複雜製程壁壘，是目前護城河最高的產品線。
- CDMO代工：AI 技術的普及讓眾多小型 Biotech（生物科技公司）能以前所未有的速度開發新藥候選物，這類「輕資產、無廠房」的企業湧現，正持續推升 CDMO 的外包需求。保瑞今年新簽訂單中，高達 60% 為臨床前或臨床階段案件，顯示研發漏斗正快速填滿，為長期動能釋放正面訊號。同時，保瑞亦積極跨入 ADC（抗體藥物複合體） 等高門檻生物藥製造領域，力求在 AI 時代構築更深的技術護城河。
美時（1795）：核心商業模式橫跨傳統學名藥與高技術門檻的改良型新藥
靠了多年的血癌藥Lenalidomide（Revlimid學名藥），於2026年1月正式專利協議到期，美國市場全面開放競爭，其他學名藥廠陸續進入市場，競爭加劇導致產品價格在Q1開始出現顯著下滑，高毛利貢獻急速萎縮，Q1毛利率已滑落至50.7%，EPS為 2.18元。第二層：去年斥資收購Alvogen US後，龐大的利息費用導致獲利出現明顯衰退。
主力銷售產品：
- Lenalidomide（Revlimid學名藥）：曾是最大獲利來源，2026年2月專利協議到期後，其他學名藥廠陸續進場，價格競爭加劇，高毛利時代結束，正在有序退出主角位置。
- Nintedanib（肺纖維化）：已在全球30個市場完成上市，B2B授權出貨貢獻顯著，是目前最清晰的接棒動能。
- LP757（Cabozantinib）：首項口服腫瘤505(b)(2)新藥申請已獲美國受理審查。505(b)(2)屬改良型新藥，利用既有臨床數據優化劑型或適應症，研發風險低，但護城河也相對有限。
- SLX-100（小腦萎縮症孤兒藥）：Alvogen子公司引進的真正創新藥授權，競爭者少，是美時產品組合裡護城河最高的品項，值得追蹤。
- FYB206（Keytruda生物相似藥）：切入生物藥市場的佈局，為美時打開大分子仿製藥的能力門檻。
AI巨頭全面進場！搶食醫學大餅
2026年4月17日，OpenAI正式推出GPT-Rosalind，以DNA結構發現者羅莎琳·富蘭克林命名的生命科學專用推理模型，能整合生物化學、基因組學和蛋白質工程，直接讀懂科學文獻、設計實驗路徑。首批用戶是Amgen、Moderna、Thermo Fisher Scientific等頂級藥廠。放眼整個AI產業，幾乎所有領先玩家都已進場，生醫領域正式成為下一個主戰場。
1. OpenAI（GPT-Rosalind）：
在BixBench生物資訊評測中得分0.751，在Grok、Gemini等競爭模型中表現領先，在分子複製工程（CloningQA）任務上尤為突出。已和Novo Nordisk建立戰略夥伴關係，並推出「ChatGPT for Clinicians」支援臨床工作流程。
2. Anthropic（Claude for Life Sciences）：
2025年10月進入生命科學領域，在Protocol QA實驗室規程理解評測中得分0.83，超越人類專家基線0.79。2026年1月擴展至Claude for Healthcare，整合HIPAA合規工具與電子病歷連接器，策略偏向嵌入科學家的日常工作流程，而非單一模型的火力展示。
3. Google DeepMind（Gemini + Isomorphic Labs）：
目前布局最深的玩家。AlphaFold 3已解析2億個蛋白質結構，供全球190個國家逾300萬名研究人員免費使用。旗下生技公司Isomorphic Labs在2026年2月推出IsoDDE模型，蛋白質與配體結合預測精準度號稱較AlphaFold 3提升一倍，與Eli Lilly和Novartis的合作潛在里程碑付款接近30億美元，第一批AI設計的藥物預計2026年底進入人體臨床試驗。
4. xAI（Grok）：
Elon Musk旗下xAI推出「Grok for Government」，明確鎖定醫療保健與基礎生命科學為核心應用場景，並與多個機構合作建立腫瘤學領域的因果推理語料庫，走政府與科研機構合作路線。
5. NVIDIA + Arc Institute（Evo 2）：
這是目前全球規模最大的生物AI模型，以9.3兆個核苷酸、涵蓋超過12萬8千個物種的基因體訓練而成，2026年3月正式發表於Nature期刊。不只預測蛋白質結構，更能從零設計全新基因序列，在BRCA1乳癌基因變異分類上達到90%的預測準確率。完全開源，透過NVIDIA BioNeMo平台供全球研究人員免費使用。
6. Meta（ESMFold）：
這是Meta在生醫領域少見的溫暖一頁。2022年，Meta AI推出ESMFold，建立了全球第一個超過6.17億個蛋白質結構的預測資料庫，模型權重、訓練資料、程式碼全部開源放上GitHub，任何研究人員都可以免費下載使用，不需要申請、不需要付費。然而2023年8月，Meta以「聚焦商業化生成式AI」為由，解散了整個ESMFold開發團隊，正式退出生醫領域。但這份開源遺產沒有跟著消失，至今仍在學術界廣泛使用，抗菌肽研究、孤兒蛋白質預測、藥物設計前期篩選，全球各地實驗室都還在用Meta留下來的這批資料。
年初軟體股重挫時，生技股也同步演出
AI讓許多軟體功能被平民化、定價被壓垮，這套邏輯如今也開始滲透製藥業。在小分子化學藥領域，AI已經讓以下三種攻擊手段的門檻大幅降低：
- 晶型專利繞路（Crystal Form）：統計顯示，2024年FDA核准的新小分子藥物中，60%至80%都採用了晶型專利策略延長市場保護期。以往仿製藥廠要試錯幾千次才能找到不被專利覆蓋的新晶型，現在AI能在幾天內算出所有可能的晶型。香港上市公司晶泰科技（XtalPi）就是靠這個生意在2025年上半年營收暴增400%，主要客戶包括輝瑞和Eli Lilly。
- Scaffold Hopping（骨架躍遷）：保留原藥物與靶點結合的功能性基團，只改換中間骨架結構，既保住藥效，又設計出不被原有專利覆蓋的新結構。這以前只有少數大廠有能力做，現在AI讓中小型藥廠也負擔得起。
- Paragraph IV專利挑戰：研究顯示，55%的新小分子藥物在取得藥證資格後一年內就遭到至少一次學名藥的專利挑戰。AI讓仿製藥廠能精準選擇勝訴機率高的目標，有效縮短進入市場的時間。
一個你沒想到的風險：多家AI同時盯上相同靶點
目前全球有超過950家AI藥物研發公司，都在用大致相似的工具篩選靶點。當資料庫和演算法高度同質化時，不同的AI系統很可能指向同樣的「最佳」標靶，就像當年的GLP-1減肥藥，多家大廠同時鎖定這個機轉，最終在市場上形成激烈競爭。
眼下已有170個以上的AI起源新藥候選物在臨床開發中，大量集中在腫瘤學、纖維化、免疫領域。當這些管線在未來2至3年陸續讀出數據，市場將面對大量「同質性創新藥」的供給壓力，就像學名藥市場的競爭邏輯，只是發生在「創新藥」這個層級。
GLP-1：同質化競爭的最鮮明縮影
GLP-1減肥藥，是「站在別人地基上蓋房子」這件事最血淋淋的現實案例。
諾和諾德（Novo Nordisk）是GLP-1的先行者，旗下「瘦瘦針」在2021至2022年於美國爆紅，讓它一度成為歐洲市值最大的公司。大量藥廠靠人類的市場嗅覺看到這塊大餅，紛紛跟進開發GLP-1類似物。但2023年底，禮來（Eli Lilly）的猛健樂（Mounjaro）獲FDA核准減肥適應症——它不是單純的GLP-1，而是在GLP-1基礎上加入GIP受體的雙重促效劑，減重效果平均超過20%，直接把整個競爭基準拉高了一個檔次。
結果是大屠殺。那些跟在後面開發GLP-1單一受體藥物的60幾家藥廠，管線競爭力瞬間大幅削弱——你還在跑臨床，遊戲規則已經被人改掉了。連先行者諾和諾德也未能倖免，股價從2024年中高點至今重挫約75%，每月藥價從逾千美元暴跌至299至350美元。
禮來沒有停下來享受勝果。2025年底，它的第三代藥物retatrutide（三重受體促效劑，同時作用於GLP-1、GIP、升糖素）在TRIUMPH-4三期臨床試驗中達到平均28.7%的減重效果，再次把標準拉高。這三代藥物－瘦瘦針、猛健樂、retatrutide，是傳統藥物研發加上大數據學習與預測的成果，AI還沒有真正介入這場戰局。
禮來、諾和諾德結盟 AI巨頭，生技股壓力大增！
但今年1月，禮來與輝達共同創立AI實驗室，要用算力加速設計下一代分子；諾和諾德則在4月宣布與OpenAI建立深度合作夥伴關係。兩家都用行動說清楚了一件事：過去靠人類直覺和傳統研發慢慢改良還能找到新商機，但下一場戰爭，將是AI模型下的速度比拚。
改良型新藥走的是505(b)(2)路徑，可以引用既有臨床數據，省去從零開始的大規模三期試驗，僅需補做銜接性試驗確認改良版的療效差異，審查週期因此大幅縮短。當AI設計改良分子的速度大幅提升，每一代藥物之間的時間差會越來越短，先行者的優勢視窗也會越來越窄。誰的AI跑得快，誰就能在對手反應過來之前，先把下一代市場鎖住。
創新新藥的護城河還在嗎？
護城河並沒有消失，在於三個關鍵：
1. 生物數據的獨家性：有話語權的公司，是那些擁有最多高品質專有數據的人，不只是演算法最強的人。2. 臨床試驗的物理壁壘： 無論AI模擬得多完美，FDA依然要求Phase I、II、III完整走完。OpenAI推出GPT-Rosalind時也坦承，AI目前無法獨立提出新的疾病治療方案，人類仍要負責最終的臨床決策。3. 生物藥與複雜製劑的製造壁壘：AI設計得出來，不代表製造得出來，這正是保瑞的無菌針劑業務、抗體藥物複合體（ADC）代工能力在AI時代反而變得更有價值的原因。
生技股結盟AI模型，進入資本比拚！
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