生物医药，最强人工智能受益股，美股最难投资标的，你该如何投资？
2024-04-08
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前段时间，在我们的美投Pro中，我曾经对生成式人工智能行业，做了一次长期的展望。其中，我们介绍了在生成式人工智能浪潮下，4个最受益的行业。他们分别是银行，科技，零售，以及生物医药。前三个行业我们都做过系统性的分析，只是生物医药还没做过。#医疗 #生物科技 #生物医药 #AI
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前段时间，在我们的美投Pro中，我曾经对生成式人工智能行业，做了一次长期的展望。其中，我们介绍了在生成式人工智能浪潮下，4个最受益的行业。他们分别是银行，科技，零售，以及生物医药。前三个行业我们都做过系统性的分析，只是生物医药还没做过。
没做并不是因为他不重要，事实上，生物医药，可以说是最受人工智能促进的行业。没做他的原因，不瞒各位，确实是因为这根骨头，太难啃了。生物医药是一个很专业的领域，作为外行，研究起来并不容易。而且很多好公司还处于很早期，投资起来也有些无从下手。
但我也看到最近不少看官在圈内提问，对生物医药很感兴趣。我自己也很想了解一下这个行业，所以最近我花了大量时间调研，也请教了不少业内的朋友，最终才有了今天这份分析。他不能说是最专业的，但我敢说是作为外行能了解到的，最有效的知识了。不管你是否投资生物医药，我想这期Pro分析都能给你带来不小的帮助。
要说这个世界上最困难，最花时间，最昂贵的研发，那制药必须得算上一个。像是最近大火的减肥药，它自最初的研发到现在上市，已经有十几年的时间，投入的成本更是无可估量。据统计，一款新药的研发，平均要花十到十五年的时间，以及二十亿美元的成本。但即便过程如此艰难，最终能成功推向市场的药物也只有不到10%。
之所以药物研发这么困难，一方面是这个技术本身需要涉及，生物学、化学、药理学等多个学科，搞懂一个问题，常常需要长期的研究和实验。另一方面，是后期的临床测试和监管非常严格。一个药物在人体上是否具备安全性和有效性，是需要经过很多个复杂的实验阶段的，过程中还需要招募大量的患者，进行长时间的测试。即便测试结果还不错，最后还有FDA这一关要过。
整个流程可以说是相当痛苦且漫长，而这，正是制约这个行业发展的最大障碍。然而，如此一套痛苦的研发流程，在未来或许会得到大幅的改善，而这，就得益于人工智能。
人工智能和生物医药行业可以说是绝配。因为生物医药的核心是研发，这是一个技术驱动的行业，谁能制造出最先进的药，谁就能引领这个行业。研发的核心又是数据和分析，而且往往都是重复性的数据和分析。而这类重复性的数据分析，正好就是生成式人工智能最擅长的领域。
生成式人工智能，可以说完全改变了整个研发流程。在这些流程中，行业此前普遍用的是传统深度学习技术，而由于生成式人工智能具有自动识别图像等能力，它可以大幅降低整个流程消耗的时间，一些本来用几个月才能完成的任务，生成式人工智能，能把它缩短在几周之内。
那生成式人工智能是怎么做到的呢？举几个例子。比如，在最开始药物的设计和材料选择上，人工智能可以帮助药企更快的找到，目标药物的分子结构，或者自动设计一些药物的蛋白质结构。在设计药物结构的过程中，常常要用到一些量化分析。比如研究病症跟什么样的分子结构的药物最匹配，这就需要大量的数据分析。而人工智能可以大幅加速这个匹配的过程。除此之外，人工智能还可以预测药物的稳定性，和相互作用的方式，这也会大大加速药物设计和优化的流程。
当药物设计完后，人工智能还能够让后续的临床试验更加高效。他可以在模拟测试、情景分析、数据分析、以及临床测试人员的筛选上，提高效率。这些流程本来都需要大量的人工，和重复的实验的。根据麦肯锡的估计，人工智能不仅让实验节省了20%的成本和时间，还让实验成功的可能性，增加了约10%。这会让药物获批的时间提前一到两年。
这还没完，在药物批准上市后，人工智能还能帮助药厂找到最优的制造方案，提高量产效率。在此之前，产品负责人需要做大量的评估，市场分析，供应商信息评估，和定位数据等流程，效率非常低下。而现在，药厂已经在大规模使用人工智能来替代这些工作，目前预计，当人工智能深度介入后，会带来生产率50%到80%的提升。
可以看出，人工智能对于生物医药行业来说，从起初设计，到之后的临床实验，再到最后的制造，都能带来不小的提升。而这些提升可不是未来才会发生的事情，而是现在就已经在应用了的。比如，在疫情的时候，辉瑞和Moderna就是利用人工智能技术，大大加快了疫苗的研究，他们最后只用了四个月，就完成了药物设计这一个步骤，比传统的药物设计节省了近90%的时间，也因此拯救了数千万人的生命。
可以看到，生成式人工智能正在彻底改变制药行业，重塑公司运营方式，也因此释放出大量的价值。有评估认为，生成式人工智能，能够为这些制药公司每年带来600亿到1100亿美元的经济价值。这也是制药行业近几十年来最大的一次突破，它不仅解决了行业长期存在的很多问题，还能给整个行业的商业模式带来新的可能。
正是因为人工智能对生物医药行业的促进，如此之大，所以几乎所有的生物医药公司，都在争先恐后地应用人工智能。特别是那些大型的生物医药公司，也就是我们最常说的药企。像是辉瑞，早早就和IBM进行了人工智能相关的合作。疫情时的疫苗和口服药开发，都离不开IBM提供的支持。辉瑞还和CytoReason合作，通过人工智能模型，建立了一个人体免疫系统的模拟电脑用来做研发。
诺华制药也已经和微软英伟达合作，共同研发人工智能相关的项目。根据公司披露的数据，他们现在有150多个正在进行中的人工智能项目，涉及药物研发，成本控制等一系列步骤。另一家药企，罗氏制药，也和25家人工智能相关的初创企业合作，他们还特地建立了一个人工智能 hub，专门用人工智能来解决公司的各种问题。这些不过是生物医药应用人工智能的冰山一角。可以说，现如今，谁不拥抱人工智能，谁就会被行业所淘汰。
值得一提的是，前不久，英伟达还专门推出了一个，使用生成式人工智能来加快药物研究的平台，BioNeMo。BioNeMo可以让药企拿自己的数据，用英伟达的底层技术来训练模型。这个模型最终可以被应用在，包括药物设计，药物发现，临床试验等一系列流程当中，从而加快药物研发的效率和成功率。可见，现如今这些大型科技公司，像是英伟达，微软，IBM，也都在积极的参与生物医药的人工智能进程，这也侧面证明了，该行业的人工智能需求极高，且成长空间巨大。
除了科技巨头争相入局外，还有另一个外部因素，对于生物医药行业也很重要，这就是资本。由于生物医药是一个会造福全人类的行业，所以一直以来都吸引着大量的廉价资本。像是那些慈善机构，政府部门，他们花钱最慷慨的地方就是生物医药。因此，虽然人工智能的普及，加速行业的发展，必然会有更多廉价资本进入该领域。这不仅会加速整个行业的人工智能化进程，也会让那些深度应用人工智能，并且有人工智能技术优势的公司更加受益。
不过，需要注意的是，尽管人工智能对于生物医药行业的促进是显而易见的，但是这个促进的过程却不一定有我们想象中的快。事实上，生物医药行业的人工智能应用，并非是这两年生成式人工智能大火后才兴起的，他的人工智能应用已经有年头了。生成式人工智能固然有更高的促进，但对于整个行业来说，还不算是个奇点时刻，只是加速了行业的长期发展。
生物医药本身，复杂的研发流程，严格的监管，以及社会观念和道德伦理的限制，这些都不是人工智能能够改变的了的。这就意味着，整个行业天然就很难有爆发性的增长。注意，这里说的是行业，而不是个股。对于那些小的药企来说，研发出一款新药当然会发生质变。但是整个行业不会，大型药企也很难做到。
现如今，有了生成式人工智能的促进，我们可以期待的是，整个行业会进入一个小步快跑的时代。作为技术和人工智能天然匹配的行业，作为大科技和廉价资本，如此青睐的一个行业，生物医药有足够的长期增长动能。他的确定性高，增长稳定。而与此同时，我们也要有一个合理的预期，整个行业的发展，依然会是稳中求进的状态。
那具体到投资上，我们应该怎么做呢？投资这个行业确实很复杂，也有不少投资策略。我这里，为各位看官总结出了两种，最主要的投资策略。这两种策略，在我看来，是最适合咱们外行散户的。一种是投资人工智能相关的大型药厂，另一种是投资为药厂服务的人工智能科技公司。我们分别来介绍一下。
先来看投资人工智能相关的大型药厂的逻辑。投资这种企业的逻辑并不复杂，我们看中的是他的确定性和稳步增长的能力。它更适合长期价值投资者。
事实上，在人工智能没有出现之前，这些大药厂本就是稳定的价值投资了。受益于人口老龄化，美国医疗费用的增加，以及最近减肥药大火的促进，大药厂未来长期的业绩增长本身就极具确定性。而且和一般的行业不同，由于生物医药有大量的前期投入，因此入门门槛很高，大药厂的地位非常稳固。美股最大的几个药厂，几乎都面世几十年甚至一百年了。
而人工智能的出现，将会给这个看似传统的行业带来焕然一新的变化。人工智能会让新产品发布越来越快，成本越来越低，数量也会越来越多，这最终都会反映在业绩上。而且，和其他的行业容易出现人工智能的搅局者不同，这些药厂由于专业性强，技术壁垒高，而且都愿意接纳新技术，所以几乎不可能像当年的电商之于传统零售一样，突然来一个人工智能初创企业就能把整个行业都给推翻了。这就让投资这些大药厂更加安全。
可以看出，人工智能之于生物医药公司，就有点类似于高科技之于制造业一样。在物联网，大数据分析等技术出现后，制造业的生产流程，明显变得更加高效和灵活。与此同时，这也促进了相关技术的发展。比如智能制造，定制化生产，智能化供应链管理等各种新应用。但即便如此，制造业的基本制造流程，和物理生产的本质，并没有发生根本改变。实体工厂、生产线和人力劳动，仍然是制造业的核心组成部分。技术更多是改善了效率和产出，让现在的游戏参与者都能受益，而不是破坏了行业原有的平衡。
而人工智能之于生物医药公司也是一样。它不仅能够给制药公司带来降本增效的效果，同时能够促进周边产业和技术的发展。但与此同时，他也很难打破原有的行业生态。只要药厂们愿意融入人工智能技术，那么他们的竞争力就很难被打破。这让我们投资着这些药厂会更加安心。
不过虽然说行业整体确定性很强，但落地到个别公司身上，即便是大型药企身上，也存在着不小的不确定性。由于现在人工智能应用尚处于早期，我们现在还不知道，未来谁能够成为人工智能应用领域，最终的赢家。而且药企本身在研发新药上，天然就具有很高的不确定性。就像本轮减肥药的竞争中，礼来和诺和诺德就跑了出来，而过去在这条赛道上称王称霸的辉瑞，则在一次又一次的失误中败下阵来。作为外行，你是很难提前预判到这些因素的。这是我们投资药企的个股，所不得不承受的风险。
不过，也正因为个股风险高，而行业风险低，所以布局生物医药行业，我认为ETF会是一个更好的选择。它能够让你分散化几乎所有的个股风险的同时，还能吃上人工智能对于整体行业的促进。典型的药厂ETF有IBB，PPH，和IHE。这三个ETF的投资逻辑大同小异，大家可以对比一下他们的基本信息，以及前十大持仓，自己判断哪只ETF更适合自己。
要注意的是，在现在这一刻，这些ETF最大的影响因素还不是人工智能，而是减肥药和大选。减肥药的话题我在之前的视频中有分析过，感兴趣的看官可以去看一看。而大选也会是一个短期的风险，因为药企本身受到很强的政策影响，而政策风险在大选年又是最高的。
不过，如果拉长周期来看，这两个风险都不足为惧。长期来看，人工智能所带来的动能是很强的，而且现在才刚刚开始，再加上美国老龄化的趋势，大药企整体的业绩稳定性是很不错的。而且目前行业的估值也还算合理，除了那几家减肥药公司以外，其他药厂现在的估值基本都在低位，算是一个还不错的买入点。
聊完了大药厂，接下来咱们来看看第二类投资，也就是那些给大药厂提供人工智能服务的公司。我们前不久刚刚给咱Pro会员，分析了两家提供人工智能服务的公司，PLTR，和Snowflake，他们是给那些大企业提供人工智能数据分析的公司。而生物医药作为一个极其特殊的领域，他们是有自己的生态系统的，也专门有给生物医药公司提供人工智能服务的公司。而且由于该领域人工智能需求量巨大，也带来了大量优质的人工智能公司。
前面说过，英伟达，微软这些大科技，都有跟这些药企合作。但事实上，在这个领域中最活跃的还不是这些大科技，而是那些初创企业和小公司。这跟整个行业的历史有关。生物医药运用这些新技术的时间并不长，更不用说生成式人工智能只是最近几年才出现，所以大部分、真正掌握着人工智能前沿技术的，都还是一些很早期的公司。很多都还处于不盈利的阶段，甚至一些公司连客户都没有几个。
不过，这样的初创型人工智能公司也蕴藏着巨大的增长潜力。在这样一个对新技术需求量巨大，又不差钱的行业里，人工智能初创公司的发展是非常迅速的。我曾经参与过一个创业营，当时一起的公司里有一半都是生物医药公司，而这些公司多数都跟人工智能相关，可见人工智能之于这个行业的重要性。我也清楚的看到了这些公司的发展潜力。尤其是未来，在人工智能风口吹来后，这种类型的企业是最先受益的公司。如果你想要投机行业内爆发性的增长，这类公司会是更好的选择。
必须要承认的是，对于我们一般散户来说，找到该领域值得投资的公司非常困难，这比押中好的大型制药公司还要难。不瞒各位，我在筹备这期内容的时候，看了至少30家这样的公司。本来是想给各位找一些值得了解的公司的，但实话讲，对于我这种外行来说，搞懂这些公司实在是太难了。很多公司的价值根本无法从财报中看出来，他们的技术我又无法分辨，所以就不在视频中跟各位分享了。
也正因如此，我认为，对于咱们一般散户来说，如果想要布局这类前沿人工智能技术公司的话，我还是建议直接投资ETF。这会是一种收益风险比更优的选择。这其中，有两家ETF我认为最值得关注，他们分别是，XBI，和木头姐的ARKG。这两个ETF都是集中投资这些初创型的生物医药公司的。
不过，要注意的是，即便是投资ETF，也是一个风险较高的选择。因为整体生物医药的人工智能技术公司，几乎都处于初创阶段，失败率极高。事实上，现在大部分的生物医药人工智能技术公司，都没有被市场炒作起来。这一方面可以理解为人工智能技术还在被低估，毕竟他们未来的上限很高。但另一方面，也可以理解为市场对于现阶段的人工智能应用，还没那么有信心。至少现在，该领域还没有展现出足够令人信服的应用。所以说你既可以把它当成是提前布局的机会，也可以把它当成是一个高风险的赌博。万一这个行业出现了类似ChatGPT时刻，那么你就能够获得不俗的收益。但过程中，你会承担很长一段时间的高风险。
到这里，两种生物医药的投资方式，就跟各位看官介绍完了。投资大型药企，你就是看中了他长期稳定的盈利能力，并且能够确定性的受到人工智能降本增效的利好。但这种促进毕竟是缓慢的，你很难期待爆发性的收益。而如果你想要投机人工智能给生物医药行业带来的突破，那么人工智能服务公司会是更好的选择。如果说人工智能应用会率先在哪里落地，我想可能就会是生物医药了。因为他们太匹配，而且资本也太重视了。但即便如此，现阶段投资这类公司风险仍然是很高的。我们无法预测技术奇点的来临，只能在过程中承担可能的风险。
视频最后，再给大家送个彩蛋。之前说过，我在准备这期内容的时候，看了很多人工智能技术公司，由于种种原因我没有放到视频里。不过，我知道很多看官，有很强的分辨能力，也不介意多看一些内容。所以我就把一些，我看到的，没有太大把握的，但我觉得可能是有帮助的内容，总结成了文字补充材料。大家可以在置顶评论中找到链接。
其中，我给各位看官介绍了两家人工智能技术公司。一家是英伟达投资的，应用人工智能技术来帮助大企业做药物发现的公司。另一家是应用人工智能技术做生物仿真的公司。他们都蕴含着巨大的增长潜力，当然，也有巨大的不确定性。这些公司，我个人是不会投资的，但也分享给各位做个参考。绝不是股票推荐，大家量力而行。
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