AI制药越来越火，受益者也正不断浮出水面。
除了模型公司、制药企业，最大的受益者还有可能是“卖铲子”的人：帮所有人做实验的实验室，也就是CXO。
过去半年以来，这一观点逐渐成为一个业内共识，但关于CXO究竟受益程度如何，并没人能够说得清。就在上个月底，查尔斯河（CRL）实验室(CRL)在投资者日上，再次提出这个观点，并给出了详细测算。
在查尔斯河（CRL）看来，AI会带来两个维度的变化。
对内，是效率的提升，这是一笔不菲的效益。据查尔斯测算，基于数字化带来的效率提升，或许能把经营利润率直接抬升接近2个百分点；
对外，则是订单的增多。查尔斯河（CRL）预计，对CXO行业而言，未来3—5年，AI使药物开发湿实验项目数量平均增加12%。
也就是说，AI越火，CRO的日子也会也越过越好。
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提质增效，4年节约3亿美元
CRL先算的，是自家的账本。
投资者日上，公司抛出Create the Future转型计划：2027到2030年，通过简化流程、提升自动化与数字化赋能，预计实现超过3亿美元的累计节约。
3亿美元是什么概念？简单算一笔账。
2025年，CRL收入40.2亿美元，非GAAP经营利润率19.8%。把3亿美元平摊到四年，每年约7500万美元，相当于当年收入的1.9%。
换一种说法，仅仅是这笔内部节省，就能把经营利润率直接抬升接近2个百分点。
而CRL给自己定的2030年目标是，非GAAP经营利润率达到约24%。2025年，这个数字还停在19.8%。两者之间的差距，大约4个百分点。
也就是说，AI带来的内部效率，理论上已经能填上这段利润率差距的近一半。
公司在自己的利润率桥里，也给了同一个意思的另一个口径：Create the Future对应的贡献，是超过50个基点的经营利润率扩张。
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需求侧爆发：需求年增速12%
更值得玩味的，是需求那一侧。
CRL在投资者日引用了两组调研：TD Cowen今年6月的统计、德意志银行（DB）3月的调查都显示，生物制药研发高管预计，AI/ML投资在未来3到5年，会让新的药物开发湿实验项目数量平均增加12%。
这背后是一个被很多人忽略的逻辑。AI降低的是“提出候选分子”的成本，但没有降低“验证候选分子”的成本。模型一次吐出成百上千个分子，每一个仍然要回到动物、回到细胞、回到仪器里被验证。分子越多，要做的实验就越多。
于是出现了一个反直觉的循环。AI让研发更高效，高效带来更多候选分子；更多候选分子，带来更多受监管的药物开发机会，IND申报增加；IND增加，非临床安全性评价(DSA)和实验动物(RMS)的需求，跟着往上走。
目前，CRL已经在DSA业务里把AI用起来了。
例如，应用虚拟对照组(VCG)，用AI/ML整理的历史对照数据替代部分活体对照，每项研究最多减少约12%的实验动物使用，在20类毒理研究里实现了100%的一致性，没有观察到不良效应。
AI辅助科学报告，自动生成报告、统一格式，表格生成时间从数小时压缩到数分钟；AI辅助数字病理学，做质量控制、数字审阅，把病理时间线缩短。
这些AI应用省下的，不是CRL的订单，而是客户的时间。客户跑得越快，反过来要CRL做的实验就越多。
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嵌入药企体系，更深度的绑定
甚至于，在AI时代，CRL开始把自己，接进模型公司的链路里。
2026年6月，CRL加入礼来（LLY）的TuneLab平台，为非临床测试服务提供接口，帮礼来（LLY）构建和优化其AI与机器学习药物发现模型。
这层关系的本质是什么？
模型公司负责在虚拟空间里生成分子，CRL负责在真实空间里验证它们。模型越聪明，需要的湿实验验证就越多；而能提供标准化、可回流数据、可规模化交付的非临床实验室，全行业没几家。
CRL做的，是把实验室重做成“AI Agent的物理后端”——和Adaptyv Bio为Anthropic做的那件事，是同一个逻辑，只是规模更大、监管门槛更高。
作为平台服务商，CRL能从模型训练数据的湿实验需求里持续拿单。模型公司的订单，正在向上游实验服务传导。
模型公司轮流登场，但实验室，永远要有人做。
从CRL的账本来看，AI不仅带来效率提升，效率还提升了研发数量，再把订单还给了实验室。看起来，AI制药的淘金热里，最大的受益者，还是卖铲子的人。
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