技术极客亲历：我在长三角产业链深水区的三年求索

2019年，我第一次踏进张江的生物医药园区时，满眼是实验室里忙碌的白大褂。彼时没人能想到，这片土地会在五年后成为全球创新药版图的核心变量。

从跟随到领跑：中国创新药的底层跃迁

2026年的今天，朱国广在长三角新经济年会上抛出一个震动业界的数据：First-in-class数量已占全球45%。这个数字背后，是三重结构性力量的叠加。第一重，2015至2018年药审政策改革打开闸门，大量海归科学家带着国际视野回国创业。第二重，中国庞大患者基数带来的临床效率优势，这是任何单一市场无法复制的。第三重，相较海外显著的成本优势，让商业化路径更加清晰。

站在投资视角，爆款逻辑已从模糊走向精确。肿瘤领域的TCE（T细胞衔接蛋白）和非肿瘤领域的小核酸减重药物——后者有望解决GLP-1反弹这一悬而未决的临床痛点。这两个方向，不是猜测，而是基于技术成熟度和市场缺口的理性推演。

AI产业的基础设施逻辑：光通信的确定性机会

2023年，当市场还在争论大模型参数规模时，我已经开始关注底层的通信需求。罗云扬在年会上验证了这个判断：随着大模型向全模态演进，内存和通信能力需求呈指数级上升。这个底层逻辑，让光模块和PCB成为确定性最高的受益环节。

苏州旭创科技的案例极具代表性。扎根长三角的光模块龙头，在全球AI算力扩张中占据了关键节点。这个故事告诉我们：产业研究不能只看应用层，基础设施的卡位往往更具防御性。

方法论沉淀：从Demo到商业化的四步桥接

余斌提出的核心问题刺痛了所有产业参与者：大模型通过堆叠算力追求极致性能，在局部领域已超越人类，但产业研究的核心在于寻找早期技术走向商业化的桥梁。我的实践经验是，这个过程需要四个步骤：技术验证、产品定义、成本核算、生态嵌入。

对于早期硬科技企业，创始人的大厂履历只是初筛门槛，真正的考验是从Demo到可复制商业模式的跨越。上海正在推行的中试平台，提供了低成本验证的可能性——这或许是最被低估的政策红利。