券商分析師解碼長三角產業機遇：生物醫藥、AI下個爆款在哪

作為中國經濟發展最活躍、創新能力最強的區域之一，長三角地區也憑借前沿科技創新和產業優勢吸引著資本集聚。

在20日下午由上海長三角商業創新研究院舉辦的“2026長三角新經濟年會”的首席對話環節，四位專家圍繞長三角產業集群與資本市場能否形成良性閉環作出探討，并分享了關于生物醫藥和人工智能產業的投資觀點。

東吳證券研究所聯席所長、大消費組組長、醫藥行業首席分析師朱國廣說，中國創新藥的研發正逐漸步入“深水區”。目前中國在First-in-class的數量上已占全球45%，超越了歐美日三大主流市場。談及近年來中國創新藥BD爆發的底層邏輯，朱國廣總結了三大主因：一是2015至2018年藥審政策的變革吸引了大量海歸科學家創業；二是基于中國龐大患者基數的臨床效率優勢；三是相比海外的成本優勢。

對于未來生物醫藥的投資方向，他認為爆款將誕生在兩個領域：腫瘤治療領域的 TCE（T細胞銜接蛋白），以及非腫瘤領域中有望解決GLP-1反彈問題的小核酸減重藥物。

不只是生物醫藥，長三角在人工智能領域同樣展現出強勁的產業集群效應。

針對國家金融與發展實驗室特聘高級研究員邵宇提出的“中國AI模型收費端如何實現商業閉環”的問題，東方財富證券研究所計算機首席分析師羅云揚認為，在全球AI產業鏈需求火熱的背景下，中國有兩個環節跑在前面——光模塊和PCB，比如扎根蘇州的光模塊龍頭——旭創科技。隨著大模型參數呈十倍量級增長并向全模態演進，對內存和通信能力的需求急劇上升，這也是資本市場堅守“光通信”邏輯的底層原因。

談到國內外大模型商業化路徑的差異，羅云揚說，隨著算力成本下降越過特定閾值，Token出海及國內AI的商業閉環正逐步形成。他提出“硅基虹吸”概念，也就是越來越多的腦力環節將被納入AI處理范疇。同時，AI已從單純的“替代人類（通縮應用）”走向“創造價值”，如AI for Science在加速新藥研發、物理AI等領域的應用。

申萬宏源產業研究院首席研究員余斌補充道，在目前的架構下，大模型算法仍在不斷通過堆疊規模來消耗計算資源。大模型通過堆疊算力追求極致性能，在局部領域（如棋類博弈、生物學規則發現）已超越人類，因此產業研究的核心在于尋找早期技術（Demo階段）走向商業化的橋梁。

除了重點產業的機遇，如何讓金融更精準地賦能早期硬科技企業？這是投行與產業界共同面臨的痛點。

“現在越早期的事情越難做。投資機構看重創始人的大廠履歷或諾獎背景，但這只是可能性的初篩?！庇啾笳f，初創公司面臨的最大挑戰是從Demo（演示產品）走向商業化。在這個階段，市場最需要的是具備公信力的產品驗證。如果能依托像上海正大力推行的“中試平臺”來進行低成本的產品測試和溝通，將極大提升早期企業走向產業化的成功率。