把时间拉长看，金斯瑞在AIDD领域已经“使劲”了很久：公司三大核心业务均已接入AI智能生产与自动化创新；2025年，在金斯瑞交付的蛋白订单中，AI及复杂抗体药开发项目占比已达约70%。而9月11日，金斯瑞更是进一步配售，净筹资约23.27亿港元，其中约70%用于扩大AIDD平台产能和基础设施，包括自动化高通量湿实验室设施及设备升级，约20%用于AIDD研发、数字化流程整合及全球拓展。也就是说，钱没有砸向算法和算力，而是更多砸向了“实验验证”这道瓶颈。

康龙化成、泰格医药、药石科技等CXO也都在抢滩。

康龙化成瞄准的是“湿实验室”的智能化。今年8月，康龙化成与智平方达成战略合作，围绕化学实验、生物科学及分析实验、动物实验等真实场景开发具身智能自动化工作流。其目标，是让搭载类脑大模型的机器人真正进入湿实验室，在真实研发场景中持续获得数据回流，反哺模型迭代。

泰格医药则推进AI赋能临床。2026年4月，这家临床CRO龙头与英矽智能签署战略合作，围绕创新药产品的临床研究开展长期合作，把AI的赋能重心放在临床阶段而非前端分子生成。

事实上，当AI把分子设计的时间压到极致，临床开发反而成了决定成败的"慢变量"，泰格押的正是这一环。

药石科技同样把AI嵌进了自己最深的护城河，用“实体砌块约束”重构AI分子生成的逻辑。

据了解，其自研AI药物发现平台，不追求纯算法驱动的“无约束生成”，而是在“可合成性”和“实体砌块资源”的双重约束下推荐候选分子——回应了AI制药长期存在的痛点：算法可以生成海量结构，但大量候选分子在真实化学空间中难以合成。

不难看出，几家CXO龙头都在把AI锚定在自身已有的物理资源或验证能力上；成都先导、维亚生物等CXO也在以数据资产或算法平台为核心，构建差异化的AI竞争力。

目前，真金白银的回报也已相继显现。

2026年上半年，康龙化成AI制药收入已占实验室服务收入的7%以上，而实验室服务占公司总收入约61%，AI在康龙已进入有实际体量的收入结构。

此外，金斯瑞今年上半年AIDD相关收入已接近4000万美元，同比增长超过105%，公司给出的下半年指引是收入翻番、突破1亿美元。

有业内人士认为，AI越火、CXO越值钱。如今看来这个判断不无道理：前端每多一个虚拟候选分子，后端就多一道必须被物理验证的订单；AI让分子更新、更复杂、更难合成，反而放大了对一体化平台交付能力的依赖。

因此，谁跑得最快这个问题，或许并没有答案。AI+CXO已经不再是一道竞赛题，而是一道生态题——每家企业都在AI够不着、又绕不开的地方找准身位：有人卡住合成交付，有人卡住临床验证，有人卡住数据回流。谁能率先跑出领先身位，也许就取决于谁把自己那块“绕不开”的能力，扎得最深。