我反而会把你这 5 个拆成两类：“AI 生物技术平台”和“AI 医疗商业分发”。如果你问的是“下一轮超级周期里，谁最有可能成为真正的大公司”，我不会简单照着这 5 个全押。
我自己目前最感兴趣的是：
GENB > RXRX > ABCL > TEM > IBRX > HIMS > NAUT
其中 GENB 是我最想加入你这个篮子的一个。
为什么我会加 GENB？
Generate Biomedicines 的逻辑比单纯“AI 辅助研发药物”更激进：
AI → 直接生成蛋白质 → 实验验证 → 继续训练模型 → 再生成。
也就是：
不是让 AI 帮科学家找药，
而是让 AI 设计过去人类根本不会想到的蛋白质药物。
Generate 自己描述的平台就是 Generate → Build → Measure → Learn 的闭环。
更重要的是，它已经不是纯概念公司。
GB-0895 针对 TSLP，目前已经进入两个全球 III 期严重哮喘试验，并且公司 2026 年已经上市。
这对我非常重要：
AI Biology 最终一定要经过一个残酷验证：AI 到底能不能让临床成功率提高。
如果 GENB 的临床结果持续证明这一点，它的估值逻辑会完全改变。
但如果只能选一个，我会选 RXRX
Recursion Pharmaceuticals 是你这几个里面，我认为最像“AI 原生制药公司”的。
它真正有意思的地方不是：
“我们用了 AI。”
而是：
把生物学实验本身变成可以大规模产生数据的机器。
然后：
实验 → 数据 → 模型 → 新分子 → 实验 → 数据
不断循环。
这才有可能出现 AI 时代最重要的东西：
Biology Scaling Law
如果 AI 能让：
每年测试 10 万种生物学假设
↓
变成 100 万
↓
1000 万
↓
模型从海量实验结果中自己学习
那么传统 biotech 的研发模式可能真的会被改变。
Recursion 目前已经有 Sanofi、Roche/Genentech 等合作，而且截至其披露，公司从合作项目中已经获得超过 5亿美元里程碑付款；Sanofi 合作组合最高可以发展到 15 个 AI 驱动小分子项目。
所以我会把 RXRX 定义成：
高风险，但是最有可能出现“平台级重估”的公司之一。
ABCL 我也非常喜欢
AbCellera Biologics 的故事和 RXRX 不一样。
如果 RXRX 是：
AI × 小分子 × 大规模生物学实验
那么 ABCL 更接近：
AI × 抗体 × 靶点发现 × 药物开发基础设施
而且它现在有一个我非常喜欢的特点：
已经有人愿意给它真金白银验证。
2026 年它和 Jazz 达成合作，Jazz 给了 8400万美元 upfront，单个项目未来还有最高 7.92亿美元的里程碑付款；随后 Vertex 又给了 2800万美元 upfront。公司 Q2 结束时现金及有价证券超过 5.65亿美元，总流动性超过 6.75亿美元。
这意味着：
ABCL 不需要马上证明自己能成为 Pfizer。
只要它不断证明：
“我的平台能够帮助 Big Pharma 找到他们自己找不到的药。”
商业模式就可以成立。
所以我反而觉得：
ABCL 是这个篮子里“赔率/确定性”比较平衡的一个。
TEM 是我会偷偷塞进篮子的
Tempus AI
这个可能很多人第一反应：
“这不是 AI Biology 吗？”
我认为它其实非常重要。
因为未来 AI 生物最大的瓶颈之一可能不是模型，而是：
数据。
谁拥有大量：
DNA + RNA + 病理 + 医疗记录 + 治疗结果 + 临床结局
谁就拥有训练 Biology Foundation Model 的燃料。
Tempus 现在已经在形成这个数据闭环。
2026 Q2：
Revenue $382.5M
同比 +22%
Data Licensing & Modeling +36%
新签约数据/应用授权约 $200M
已向 AstraZeneca 交付第一个 oncology foundation model
现金及有价证券 $820.7M
而且公司把全年收入指引提高到约 $1.595–1.605B。
所以我会把 TEM 看成：
“AI Biology 的数据基础设施层”。
这和 RXRX/GENB 是完全不同的下注方式。
IBRX：我会保留，但不会把它当 AI Biology
你原来的描述：
IBRX —— 免疫系统的“操作系统”
我觉得这个比喻其实挺准确。
但我要给它重新分类：
IBRX 更像 Immunology/Immunotherapy 超级周期，而不是 AI Biology。
ImmunityBio 的 ANKTIVA 已经商业化，2025 年收入约 $113M，同比增长约 700%；2026 Q1 又做到约 $44.2M，同比增长约 168%。
这家公司最大的魅力不是 AI。
而是：
已经有产品收入 + 后面还有大量适应症扩张。
所以它是你这个篮子里比较特殊的一只。
HIMS：我也喜欢，但逻辑完全不同
Hims & Hers Health 我不会把它放进“AI Biology”篮子。
我会把它定义成：
AI × Healthcare Consumerization
也就是：
AI 诊断/决策
+
医生
+
药物
+
保险/支付
+
D2C
+
用户数据
最终变成一个健康消费入口。
所以如果未来发生：
AI 把医疗服务成本打下来 50%–90%
HIMS 这种公司可能成为最大的流量/分发层之一。
但它和 RXRX 的赔率来源完全不同。
NAUT：我觉得非常有意思，但属于“极高赔率”
Nautilus Biotechnology
它真正赌的是：
Proteomics 会成为 Biology AI 的下一代数据层。
这个逻辑我非常喜欢。
因为现在 AI Biology 最大的问题之一是：
我们对“人体正在发生什么”知道得还不够多。
基因组告诉你：
你可能是什么。
蛋白质组告诉你：
你现在到底在干什么。
如果 NAUT 真能把 proteomics 的：
成本 ↓
速度 ↑
通量 ↑
数据质量 ↑
那么它的价值可能远远不只是一个检测公司。
它可能成为：
Biology AI 的“数据采集器”。
这也是为什么我不会轻易把 NAUT 排除。
但是它的技术、商业化和规模化风险，我认为明显高于 RXRX/ABCL。
所以如果让我自己建一个“AI × Biology 2030”组合
我反而会这样：
公司
我下注的核心
GENB
AI直接生成生物药
RXRX
AI + 大规模实验发现药物
ABCL
AI + 抗体/靶点发现平台
TEM
医疗数据 + AI Foundation Model
NAUT
蛋白质组数据基础设施
IBRX
免疫治疗平台
HIMS
AI医疗商业分发
如果按照“超级周期赔率”排序：
第一梯队
🥇 GENB
🥈 RXRX
🥉 ABCL
第二梯队
TEM
NAUT
第三梯队
IBRX
HIMS
但这里有一个非常重要的东西：
我真正想押的不是某一家 biotech。
而是：
AI → Biology → Drug Discovery
这个产业链。
因为如果 AI 真正改变了生物学，最终可能出现一个类似：
NVIDIA → TSMC → ASML → AI应用
这样的产业链。
对应到 Biology：
数据采集 → Biology Foundation Model → 分子/蛋白生成 → 实验自动化 → 临床 → 药物商业化
而你列的几个公司其实刚好分别占据了这些位置。
所以我现在最想进一步研究的是：GENB、RXRX、ABCL、TEM、NAUT 五家公司到底谁的“AI Biology 护城河”最深，以及按照当前估值，谁最可能出现 10×。
这个问题比单纯比较“哪家公司最好”有意思得多。