文 | 医曜 文 | 医曜 随着辉瑞收购GLP-😡1减肥药开发商Metsera消息的传出，GLP-1药物下半场😴的竞争愈发激烈。对于GLP-1药物这个过去几年医药产业的最大😊风口而言，留给中小玩家的机会已经不多了。 在司美格鲁肽😂等明星产品的带动下，一批国内多肽原料药企业迎来了一轮前所未有😀的红利，财务数据呈直线上升态势。然而，在“暴利”的驱使下，越😉来越多的药企开始贪婪，它们不再满足于只做一家原料企业，而是开🤗启疯狂的产能扩张模式。 正所谓“此一时，彼一时”。国内👍产能“大干快上”之时，大洋彼岸却在上演一场捍卫司美格鲁肽霸主🔥地位的“保卫战”，这无形间让一大批药企陷入司美格鲁肽“陷阱”😅。 扩产狂欢暴露了国内药企在技术创新、成本控制和风险管🌟理上的深层短板，正在将整个行业拖入“骑虎难下”的尴尬境地。 🚀 01 暴利盛宴 全球糖尿病与肥胖症的流行病学数据😴绘制出一幅令人垂涎的市场画卷。 2025年上半年，这幅😁市场版图呈现出愈发绚丽的格局。全球GLP-1的销售额超过33😂6亿美元，其中，诺和诺德的司美格鲁肽系列销售合计收入1127🚀.56亿丹麦克朗（166.83亿美元），超过K药的销售额15🌟1.61亿美元，成为了新一届药王；礼来的替尔泊肽系列销售为1💯47.34亿美元，增速令人震惊。 在这种氛围下，中国也🙌正在上演关于GLP-1的造富神话，只不过区别于诺和诺德和礼来😊的冲锋陷阵，中国药企更多地扮演着后勤保障的角色——原料药生产😆。 根据弗若斯特沙利文数据显示，我国多肽原料药市场规模😉从2016年的34.1亿元增长到2021年的76.2亿元，预🤩计至2025年将达到237.5亿元，到2030年有望攀升至6🥳52.5亿元。对于GLP-1原料药企业而言，这段时间是名副其😜实的黄金时代。 受益的“暴发户”随随便便一抓一大把。截🙄至目前，已有药明康德、诺泰生物、翰宇药业、圣诺生物、泰德医药🤗等超10家国内药企业务涉及GLP-1原料药供应。根据2025🚀年半年报显示，诺泰生物净利润约3亿元，增长四成；圣诺生物净利😎润8895.67万元，大增3.08倍；翰宇药业净利润1.45😆亿元，暴涨约15倍并扭亏为盈。 可是，暴力之下的中国原🚀料企业并没有满足，而是开启疯狂的产能扩张竞赛。 诺泰生❤️物独创固液融合多肽合成技术，突破司美格鲁肽（44个氨基酸+脂😡肪酸侧链）公斤级稳定生产瓶颈，单批次产量超10公斤，成本较传🔥统工艺降低30%，第四代多肽车间（601/602车间）投产后😡，2025年总产能将达10吨/年，位居全球第二。 圣诺😢生物募投项目“年产395千克多肽原料药生产线项目”已顺利投产👏，募投项目“制剂产业化技术改造项目”达到预定可使用状态。以自🤩有资金建设的“多肽创新药CDMO、原料药产业化项目”107车😴间和108车间也陆续投入运营。 普利制药已经通过合成生🌟物学技术，成功开发了原料药司美格鲁肽，该产品通过基因工程菌株🙌发酵得到多肽主链，再通过两步化学反应获得，产品纯度达到98%🙌以上。其基于合成生物学的发酵车间12吨发酵已试产，后续规划会😅进一步扩展到50吨发酵体系。 展开全文 奥锐特于😢2024年6月建成300kg产能，主打差异化工艺，采用半发酵😍法生产司美格鲁肽，成本低至30美元/克。 同时，一大批😁药企跻身司美格鲁肽仿制药之争，涵盖华东医药、丽珠集团、石药集👍团、翰宇药业等多家企业。一场大战，一触即发。 这场产能😊狂欢并非偶然，而是医药产业在资本推动下盲目扩张的必然结果。但🥳与规模扩张形成鲜明对比的是，国内企业在核心技术上的投入严重不🎉足，头部企业的研发投入占比普遍低于8%，远低于国际药企15%🥳-20%的水平。这种“重产能轻研发”的发展模式，在市场红利期😂尚可维持，但在竞争加剧的背景下恐将难以为继。 02 悬👍崖边的狂欢 尽管司美格鲁肽系列在2025年上半结束时，🔥已经登顶药王宝座，但依然无法掩盖其下调全年增长预期的焦虑。 😘 今年5月，诺和诺德将2025财年全年销售额增长预期从此🤩前的16%-24%下调至13%-21%，利润增长预期从19%😉-27%调整为16%-24%；7月底，再次将2025年销售额😍下调至增长8%至14%，利润下调至增长10%至16%；9月，🥳年内第三次下调营业利润增长预期至4%-10%。 礼来双😆靶点药物替尔泊肽的强势崛起，正在改写GLP-1市场格局。头对😎头临床试验显示，替尔泊肽72周减重效果达20.2%，较司美格😁鲁肽的13.7%高出近50%。更致命的是，礼来在印第安纳州投😢入90亿美元扩建API产能，直指诺和诺德的供应软肋。 😁在种种失误之下，诺和诺德快挺不住了。9月10日，诺和诺德宣布😘，启动全公司转型，旨在精简组织架构，提高决策速度，并将资源重😎新分配至糖尿病和肥胖症领域。并计划在全球裁员约9000人，其🤔中预计将在丹麦裁员约5000人，同时暂停了位于哥本哈根的新研🚀发中心建设。 这一信号如同投入湖面的石子，在千里之外的🙄中国市场激起涟漪，仿制药企业和原料药企业的三大死亡陷阱已然显😴现。 第一重陷阱，需求结构正在发生变化。当国内仿制药企🙌业还在为司美格鲁肽仿制药的上市争分夺秒时，市场主流已开始向新😴一代产品迁移，这种技术代差可能使大量仿制药面临“上市即落后”😜的尴尬局面。 第二重陷阱，专利壁垒将造成极致“内卷”。😴司美格鲁肽的核心专利保护在不同市场存在差异，非法规市场专利到😂期预计在2026年，而欧美日等主要法规市场则要等到2031年🌟。这意味着国内仿制药企业在未来5-6年内难以进入最具价值的欧🔥美市场，只能在竞争激烈的本土市场和部分新兴市场争夺份额。国际😜原料药巨头也不会坐视中国企业侵蚀其市场地位，多家行业巨头正通😢过技术升级和产能优化应对中国企业的成本竞争。 第三重陷😍阱，产能过剩将引发连锁反应。上游原料药企业为消化过剩产能，可😀能采取低价倾销策略，短期内看似有利于仿制药企业降低成本，但长🔥期来看将导致整个行业利润水平下降，削弱研发投入能力。更严重的🌟是，无序扩产造成的资源浪费已开始显现，大量资金投入到低水平重🥳复的产能建设中，当产能过剩与研发滞后、需求波动等问题相互叠加😎，国内GLP-1原料药行业将一地鸡毛。 无奈的是，原料🤗药企疯狂扩产的行为，背后是时代的洪流，身不由己。 首先🙄，这是一场时间的赛跑。此前，不论是司美格鲁肽还是替尔泊肽都曾😢出现产品短缺问题。原研厂被迫外包，药明康德TIDES业务18🤯7.6%的增速即受益于此。原料药企业扩产实为抢占原研产能空窗🤩期的“时间套利”。但随着礼来和诺和诺德自建原料供应链，可套利😉的时间不多了。 其次，便是为即将到来的司美格鲁肽仿制药😍时代抢占上游制高点。司美格鲁肽中国专利2026年到期，国内药😎企的仿制药即将蜂拥而至。仿制药的利润不在终端销售，而在原料药🌟供应链的提前垄断。因此，谁占有上游的原料药供应，谁就能在即将🚀到来的司美格鲁肽仿制药时代呼风唤雨。 只不过，身处日新🙌月异的创新药时代，这种奋不顾身的竞速，不知道该说是时代的幸运⭐，还是时代的悲哀。 03 不可避免的价值重构 司😆美格鲁肽的市场红利期眼见着已经到头，供需关系的变化将重新定义🌟这个赛道的价值。 从市场供需来看，当前司美格鲁肽市场的🤯供给增长速度远超需求增长。2023年全球司美格鲁肽原料需求量😘仅约1.2吨，而仅仅两年后的2025年，国内企业规划产能就已😘飙升至20吨，是当前全球需求的16倍之多。 但替尔泊肽🙄的崛起，已经使得这些产能逐渐变成负资产的可能。更为要命的是，😢属于替尔泊肽的专属时代，或许也只有很短的一段时间，因为更多“⭐参赛选手”即将抵达战场。 针对GLP-1类药物在减重过🙌程中暴露出的显著的肌肉流失效应，礼来已布局了两款ActRII🎉靶点的单抗Bimagrumab和LAE102。临床试验数据已😁验证，靶向ActRII的单抗既可达到顶级的肌肉保护作用，又能👍达到顶级的减重效果。 罗氏则是于2025年3月以最高总😍金额53亿美金重金买下Zealand管线，押注曾被忽视的Am😘ylin通路。Amylin也是一个多肽，类似GLP-1和GI😜P，不同的是它主要由胰岛分泌。在动物实验和人体的I、II期实🎉验中展现出了保存肌肉的潜力，并且自身也能达到相当强的减肥效果🌟，单药可以跟司美格鲁肽取得几乎一样的减重效果，正逐渐受到重视😂。 信达生物的玛仕度肽作为全球首个GLP-1/GCGR🎉双靶点激动剂已获批上市，礼来的Retatrutide（GLP😆-1/GIP/GCGR三靶点）进入临床III期，减重效率较单💯靶点提升30%-50%。 再加上即将进入战场的辉瑞，如🥳此之多的技术路线和在研产品，未来战场的方向也变得愈加扑朔迷离👍。 另一方面，监管层对GLP-1产能无序扩张的态度，也😂正在加速GLP-1原料药市场的重构。2024年11月，国家药❤️监局和医保局发布《高风险原料药动态监督指引》，将GLP-1类😅原料药纳入重点监测；2025年初，多省医保将部分GLP-1制😁剂纳入带量采购续约清单，倒逼上游API降本让利。 这一🙌切，无不在提醒GLP-1价值重构的预期下，不论是扩张还是参与😍，都需要慎之又慎。GLP-1原料药正在遭遇的处境，本质上是中🥳国医药产业发展逻辑的又一个缩影。 当市场从短缺走向过剩🙌，当竞争从增量分享转向存量争夺，企业的核心竞争力必然会发生变😘化。如果要往好的方向变化，则必须建立在技术进步和价值创造的基😉础上，而非简单的规模扩张，否则将使整个原料药行业集体陷入“产😉能即王道”的恶性循环。 【本文系基于公开资料撰写，仅作🤔为信息交流之用，不构成任何投资建议。】返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

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秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

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保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多