记账凭证和原始凭证的相同点是什么？

正文 AI拯救不了成都先导 对于凭借DEL库崛起的成都先导而言，当务之急是找到自身的第二增长曲线，有可能是向产业链上下游拓展，也有可能是开发出更多成熟的平台工具，但肯定不会是AI。 成都先导的大股东们高低得给Sam Altman敬杯酒。当OpenAI引发的又一波AI浪潮席卷全球时，A股一大批投资者盯着概念狂炒。作为高开低走的经典案例，2020年4月登陆科创板的成都先导，上市3个月后股价便一路下探，到今年2月底时仅为最高点的23.4%。命运的转折点开始于一场调研会。面对机构的好奇，成都先导大谈公司业务与AI结合的美好前景，此后公司也公开表示其DEL库是万亿级别的实体化合物库，也是一个万亿级别的高质量数据库，与AI的信息处理能力可以形成有机组合，从而提高研发效率。消息一出，公司股价快速上涨，经历多次涨停，一个月便翻了一倍。投资者很看好，但局内人已经绷不住了，公司多名股东高位大额减持合计18.95%，金额超15亿元，被戏称为“出清式”减持。被比尔盖茨誉为将带来第四次工业革命的AI，在A股只流行了个把月，热潮褪去，一大批公司被打回原形。回头来看，一个残酷的真相是，即使AI存在与成都先导引以为傲的DEL库相结合的可能，也并不会成为左右这家公司业绩的核心因素。01 DEL是什么？成立于2012年的成都先导，其主要业务是创新药的早期研发，尤其是苗头化合物和先导化合物的发现，而与市场上大多数CRO不一样的是，公司采取的是一种名为DNA 编码化合物库（DEL）的技术。DNA 编码化合物库依赖于组合化学与DNA 技术两大基础，通过均分与合并，在为骨架分子增加化学反应单元的过程中，使得化合物数量急剧增加，从而构建起亿级乃至千亿级的巨型化合物库。图：DEL构建过程更关键的是，每一维试剂与骨架连接后均采用不同且已知序列的 DNA片段进行分子水平标记，这使得每一个化合物都与一段独特序列的DNA水平相连接，相当于为每一个分子打上“条形码”，研究人员可以在后续的药物筛选中可以凭借 DNA 编码信息而识别对应化合物的结构信息。建库完成后，所要做的便是筛选。主要步骤是将大量DNA 编码化合物一次性地与生物靶点进行相互作用，通过靶点固定和洗掉去除与靶点不结合或者结合较弱的化合物，再通过DNA 测序仪对筛选出的小分子连接的DNA序列进行识别，确定编码对应的化合物分子。与高通量筛选、基于分子片段的药物设计、基于结构物理设计等药物发现及筛选手段相比，DEL技术拥有成本低、时间短、多样性强等特点。图：DEL技术应用的药物靶点目前国际TOP20 的药企几乎都布局了 DEL 技术，其中尤以GSK的技术应用最为成熟、规模*。一批专注于该项技术的CXO企业也陆续出现，如Nuevolution（2001年）、X-Chem（2009年）、成都先导（2012年）等。但作为一项新型技术，DEL也存在适用目标有限、非功能性筛选、假阳性等不足之处，更为重要的是，目前尚无一款通过 DEL 技术上市的药物分子，其实际带来的作用究竟如何依然有待进一步验证。02 AI能带来多大想象力？作为AI用于药物研发的*痛点，数据不足一直是困扰众多研发人员的难题。而能够产生海量数据的DEL技术，则天然具备与AI的“亲和力”。一方面，AI技术可以作为DEL创建的准备步骤。AI 模型可以生成任意量级和多样性的化学空间，根据目标蛋白质筛选它们，并识别与目标蛋白质结合得*的新型化学骨架和模式。以成都先导与腾讯AI Lab「云深」平台合作设计的骨架跃迁分子生成算法（GraphGMVAE）为例，该算法能在保持分子侧链不变的情况下，能有效生成具有相似生物活性但骨架不同的分子，从而减少人力以及时间成本。图：利用 GraphGMVAE 进行骨架跃迁同时，研究还提出了一套对分子进行优先级排序的流程，可以缩小验证范围，从而提高效率。通过将Upadacitinib 作为参考化合物来进行骨架跃迁，GraphGMVAE算法一共生成了3万个分子，其中的 97.9%的分子具有不同于已知 JAK 抑制剂的新型骨架。最后选择了其中7个分子进行合成和实验验证，其中两个分子的活性优于参考分子。图：Upadacitinib与七个新合成化合物的结构和生物抑制活性另一方面，DEL筛选出的数据集也可用于训练AI 模型，其大小远超来自其他来源（例如临床试验数据等）的可用信息。一篇来自谷歌和X-chem合作的论文显示，团队使用两种机器学习方法对包含8800万个化合物库进行了筛选。基于DEL数据训练的机器学习模型的示意图根据筛选结果，机器学习能够有效地富集hits，应用于三种不同蛋白质靶点的图卷积神经网络（GCNN）模型，在30 μM、10 μM和1 μM下的*靶点命中率分别为72%、33%和29%。该研究表明，将DEL 与机器学习相结合，能够发现DEL之外的多样化、新颖的苗头化合物，并大大节省成本，约为传统DEL筛选成本的25%。03 左右成都先导的到底是什么？AI+DEL，乍看起来非常乐观是不是？但需要说明的是，至少就未来一段时间来讲，AI对于成都先导这类CXO的作用还十分有限。原因在于，一项技术的出现，到实际应用层面，再到成为影响公司业绩指标的要素，中间也会遭遇到各种障碍，需要时间去消化。时间则与公司的特质有关：一般而言，在生物医药行业，论新技术对公司的影响效率，Biotech要快于Pharma，Pharma则要快于CXO。根植于技术进步的Biotech，可以凭借某一点的突破推进管线开发，以迅速获得市场认可；而大药企因其人员团队、管线资产足够庞大，其经营所要考虑的因素更多，技术落地的时间更长；而CXO则由于其定制化的商业服务模式、多样化的客户需求、规模增长的目标路径等要素影响，技术真正得到全面应用且为公司业务带来实质可观提升的时间则最久。理解了这一点，才能理解为什么Biotech在生物医药中所占据的生态位不可或缺，为什么这个行业最终不会被Pharma垄断，而且Pharma要不断花重金收购Biotech的管线，为什么技术从来都不是CXO的护城河，规模、品牌、运营效率才是。技术影响效率的不同，致使市场在估值时优先级的不同，biotech无疑最受技术概念的影响，Pharma次之，CXO最后。AI制药最火的时候，估值起飞的都是与之相关的小型Biotech，而当赛诺菲宣布“All in AI”时，市场并没有做出强烈反应，AI为传统CRO公司带来的影响几乎可以忽略不计（喜欢炒作概念的A股除外）。这也是为什么当分析师提到薛定谔是一家AI制药公司时，薛定谔CEO打断说道：“薛定谔不是一个AI公司，而是一家软件 制药公司……AI并没什么特别的，对于薛定谔来说，它只是一个工具。”再进一步讲，在CXO行业，需求是关键，是需求决定了这个行业增长的起伏，而非供给。在生物医药投融资连续两年腰斩、跨国药企也需要裁员砍管线来缩减开支的当下，残酷的现实足以让许多概念黯然失色。当DEL库筛选的报价从40万美元降低至20万美元，其带来的冲击是当下任何AI技术都无法对冲的。此外，激烈的行业竞争也成为悬在成都先导头上的一把利剑，药明康德已经行动起来，进军DEL+AI领域。巨头们的一个明显优势是其能够延长服务的链条，相较于专注于某一环节的CRO而言，药明康德们能够将项目推到更后期，与公司其他业务协同开展，这无疑优于成都先导“工具式”的公司定位。对于凭借DEL库崛起的成都先导而言，当务之急是找到自身的第二增长曲线，有可能是向产业链上下游拓展，也有可能是开发出更多成熟的平台工具，但肯定不会是AI。 【本文由投资界合作伙伴微信公众号：智药局授权发布，本平台仅提供信息存储服务。】投资界处理。亲宝宝转战实体店，母婴垂直电商们还好吗？

正文 海外大储修罗场，外资巨头也卷不动了 尽管海外大型储能的利润率一直显著高于国内，但市场竞争同样十分激烈。一个突出的表现是：不少国外储能系统集成商还尚未实现盈利。 全球排名第四的储能系统集成商正考虑出售其储能业务。近日，据多家外媒报道，芬兰电力解决方案企业Wartsila瓦锡兰集团正对其储能与优化业务进行战略审查，考虑采取剥离或出售等方案。这是一个令不少业内人士颇为意外的消息：全球范围内，储能业务是不可多得的高成长赛道之一，万亿级的市场还未打开，瓦锡兰也已经在储能领域占据了可观的市场份额，理应进入某种意义上的“安全区”。机构S P Global数据显示，截至2023年7月，瓦锡兰的全球已安装储能项目数量位于全球第4位，仅排在阳光电源、Fluence、特斯拉之后。全球排名前列的储能巨头，为何对储能业务产生犹疑？一位国内头部储能电池企业的市场部人士告诉36碳，据他了解，原因是瓦锡兰管理层对储能业务长期的盈利能力持悲观态度。尽管海外大型储能的利润率一直显著高于国内，但市场竞争同样十分激烈。一个突出的表现是：不少国外储能系统集成商还尚未实现盈利。就连装机量全球排第二的集成商Fluence，也是在今年第三季度才首次实现季度盈利。（注：大储，即大型储能，主要指用于电力系统中发电侧与输配电侧的储能系统产品。）随着国内储能厂商不断入局海外大储市场，这一市场的竞争程度正在不断加剧。上述市场人士认为，像瓦锡兰集团一样萌生退意的厂商可能不是个例。“这（瓦锡兰考虑退出）是海外大储市场洗牌的开始，后续会有更多类似的消息传出来。”该市场人士表示。01 海外大储也是“修罗场”长期以来，海外大储市场一直被认为是一个更优质的储能细分市场。这一市场发展更为成熟，竞争态势也相对和缓，厂商的平均利润率也高于国内。相比国内，海外储能市场有一定的门槛，需要企业熟悉当地的电力市场环境，掌握渠道资源，国内此前能拿到欧美大储订单的系统集成商数量也并不多。但要在海外大储市场上赚钱也并不容易。一位接近华为的人士告诉36碳，由于海外大储利润低，华为一度不碰大储业务，只做了部分示范性项目。直到目前大储业务在华为的储能业务占比中仍然很低。另一个典型的代表就是全球排名第二的集成商Fluence。这家公司成立于2018年，由电气巨头西门子和美国爱依斯电力公司（AES）共同组建，但直到今年第三季度才首次实现了季度盈利，此前一直处于亏损状态。阳光电源是国内布局海外大储业务的代表企业，储能业务海外占比在80%以上，且产品类型以大储为主。今年上半年阳光电源储能系统业务毛利率达到30.66%，且该部分收入同比增长高达257.2%。这给不少人留下了海外大储利润率高、容易赚钱的印象。但实际上，前文大储行业市场人士告诉36碳，上半年阳光电源储能系统业务利润提升，主要是因为海外大储PCS（储能变流器）短缺、利润较高。阳光电源不光做储能系统集成，也自研储能PCS，因而整体利润率得到提升。换句话说，单就储能系统集成环节而言，海外大储系统集成的利润率也并不算高。作为对比，在大储PCS未出现短缺的2022年，阳光电源的储能系统毛利率仅为23.24%，仅略高于以国内储能系统集成为主业的海博思创的毛利率（23.05%）。储能系统集成商链接上下游图片来源：安信证券对于国外大储系统集成商来说，它们中的大部分核心零部件并非自研，而是依靠外购。在行业“卷价格”时，国外集成商的利润率更容易受到挤压。Fluence就是一个典型代表，其电芯采购自宁德时代、远景动力等厂商，PCS也依赖外采，仅BMS（电池管理系统）和软件OS实现了自研。财报显示，截至2023年6月30日，Fluence前三个财报季的净利润为-1.1亿美元，毛利率仅为4.2%，与阳光电源的30.66%毛利率有着巨大差距。在此背景下，全球排名第四的瓦锡兰集团要考虑采取剥离或出售储能业务，也就并不意外了。上述市场人士表示，虽然瓦锡兰的储能业务已勉强实现了盈利，但可能对于瓦锡兰集团整体的盈利能力造成拖累，因此才考虑剥离甚至出售。02 中国厂商地位提升放在更大的视角来看，瓦锡兰集团在储能业务上犹疑的动作，其实也是外资企业在全球储能市场上“收缩战线”的标志性事件。由于欧美市场发展储能行业较早，占据先发优势、市场渠道优势的外资企业，曾一度是全球储能市场的*主力。不过，随着越来越多中国厂商进军海外市场，将激烈的竞争从国内卷到国外，中国厂商在这一市场的占有率正在提升。2021年时，根据机构IHS Market数据，全球新增装机量排名前8位的储能集成商中，仅有阳光电源一家中国企业，市占率为6%。图片来源：36碳制图2022年，根据机构伍德麦肯兹统计，全球出货量前五的储能系统集成商中，中国企业占据了三席，分别是阳光电源（16%）、华为（9%）和比亚迪（9%）。尤其是阳光电源，已超越Fluence成为全球出货量*的储能系统集成商。图片来源：伍德麦肯兹中国储能势力在全球市场攻城略地背后，全球布局的中国储能厂商在不断增多，正“从国内卷到海外”。今年以来，随着国内储能市场内卷和海外户储市场步入寒冬，越来越多过去更多专注国内市场或者单一海外市场的中国储能集成商，将目光投向全球市场。以晶科储能、阿特斯、科陆电子、南都电源、德业股份等代表的厂商纷纷布局海外大储和工商业储能市场。此外，国内锂电池产能过剩，越来越多锂电企业也开始进军储能系统集成环节。如宁德时代就在今年9月签署合同，为澳大利亚Kwinana电池二期项目和Collie电池项目提供集装箱式液冷电池系统。如前文所言，海外的储能系统集成商，尤其欧美集成商一般不自研零部件，而是依赖中国的电芯和PCS供应商，因此在成本上处于劣势。而中国厂商凭借供应链优势和成本优势进军海外，既可以消化部分过剩产能，也可以打开新的增量市场，在全球储能市场格局中的市占率和地位有望得到提高。当然，价格是影响业务的重要因素，但不是*因素。长期的安全性和可靠性也非常关键。上述市场人士告诉36碳，储能的海外客户在合同上会要求每年的验收，对容量、RTE（系统循环效率）以及每年的平均在线率进行考核，一旦不符合，罚则上限可以达到合同额的100%。因此，海外储能集成的表面利润可能比国内要高，但合同刚性很强，在交付上面风险也比较大。这些因素会在更长期的竞争中体现出来。此外，值得注意的是，随着入局者的增多，部分中国厂商在海外市场也开始用低价策略竞争。这是一场“伤敌一千自损八百”的博弈。一位储能企业高管告诉36碳，海外大储市场跟国内不同，一般不会公开储能招标价格，但据他观察，海外储能市场整体上的竞争正变得越来越激烈。“就像如今的风电一样，国内外市场利润率已相差不多，海外储能市场将来也迟早会内卷，现在就是打个时间差。”该高管表示。 【本文由投资界合作伙伴36碳授权发布，本平台仅提供信息存储服务。】投资界处理。年末疯抢最后一波！京东服饰美妆12.12保暖服饰每满200减30