证券之星消息，日前科创医药ETF鹏华基金公布三季报，2026年三季度最新规模2.81亿元，季度净值涨幅为2.77%。
从业绩表现来看，科创医药ETF鹏华基金过去一年净值涨幅为-23.43%，同类基金过去一年净值涨幅中位数为-11.7%。而基金过去一年的最大回撤为-25.99%，成立以来的最大回撤为-32.21%。
从基金规模来看，科创医药ETF鹏华基金2026年三季度公布的基金规模为2.81亿元，较上一期规模2.7亿元变化了1162.72万元，环比变化了4.31%。该基金最新一期资产配置为：股票占净值比99.61%，无债券类资产，现金占净值比0.47%。从基金持仓来看，该基金当季前十大股票仓位达50.41%，第一大重仓股为联影医疗（688271），持仓占比为9.67%。
科创医药ETF鹏华现任基金经理为林嵩。其中在任基金经理林嵩已从业3年又122天，2025年3月12日正式接手管理科创医药ETF鹏华，任职期间累计回报为-8.33%。目前还管理着28只基金产品（包括A类和C类），其中本季度表现最佳的基金为恒生生物科技ETF鹏华（159130），季度净值涨幅为30.1%。
对本季度基金运作，基金经理的观点如下：三季度,在AIDD的催化下,叠加二季度部分行业政策悲观预期有所缓和,医药取得较好的绝对收益和相对收益。医药(中信)行业指数上涨10.1%,大幅跑赢沪深300指数22.6%,在30个一级行业指数中位于第5位。中证800医药卫生指数上涨9.0%,大幅跑赢中证800指数22.9%。恒生生物科技指数上涨31.7%,大幅跑赢恒生指数24.1%。细分子板块上,AIDD相关性较高的CXO取得明显受益,CRO/CMO指数上涨34.0%,是医药各个子行业中表现最好的环节;港股通创新药上涨20.8%,市场对创新药的中报以及AIDD对创新药的影响给予了乐观定价;疫苗生科指数由于有一定的CXO和AIDD相关环节的暴露,也跑赢了行业指数,涨幅为11.3%。与港股通创新药形成鲜明对比,科创创新药仅上涨3.1%,明显跑输行业指数;其他的指数中,医疗器械、中药、科创生物医药指数分别上涨6.8%、5.4%、2.3%,均跑输行业;线下药店上涨20.7%,得益于中小药店的持续关店、大型连锁药店的客流量增加推动的同店恢复增长。AIDD(AI辅助药物发现)获得业界和市场的极大关注,相关方向也有较大的涨幅。要理解当前阶段和未来一段时间,AI的发展特别是近几年大语言模型在药物发现上的应用,可以从制药的流程开始。根据DaphneKoller(Coursera和insitro的创始人,概率图模型的核心贡献者)的文章,药物发现可以拆解为三个基本阶段:1)从疾病到机制。找到一种机制、对其实施干预,能够改变疾病的进程。2)从机制到药物。选择合适的治疗形式,设计/构建一种药物分子,实现预期的机制作用。3)从药物到患者。设计临床试验方案,评估该药物分子在真实患者体内是否具备良好的疗效及可接受的安全性。当前AIDD能够发挥巨大作用的主要是从机制到药物的阶段;而在未来可见的时间内,AI或许能加速科学家对疾病机制的理解,以及提高临床试验的运营效率(如患者招募、方案设计),但提高临床试验成功率的证据仍然有限。其底层原因在于蛋白质分子结构具备良好的底层物理规律、公开的标准化数据库和可接受的验证成本,而从分子到人体则存在巨大的鸿沟,如缺少体内的高质量干预数据、分子到细胞以及体外到体内存在的分布偏移、疾病机制的异质性以及人体作为复杂自适应系统对药物干预产生的动态响应。通常来说,一个新药的研发周期(从靶点发现到最终获批上市)需要8~13年、投入约25亿美元的研发费用,临床试验阶段占其中约60%~70%的时间和费用。现阶段下AIDD确实会变革传统药物发现的研究范式,但实现端到端的变革,无论是提高成药概率还是突破过往难以成药的机制,目前尚未得到验证。因此,我们认为,AIDD在短期内不会对普遍意义上的创新药(制药)构成催化或冲击,对于绝大部分CXO环节(如临床CRO,CDMO)同样如此。而对于临床前CRO的影响,则可以从这个问题出发:相比于传统的药物发现,这一轮AIDD到底有哪些本质的变化我们尝试从技术和资本两个维度去理解。技术层面,药物发现的产出物是临床前候选分子(PCC),对应的是药物发现的第二阶段(从机制到药物)。传统的药物发现有两条互补的筛选路径:高通量湿筛选用自动化实验对实体化合物进行测定,计算机辅助药物设计(CADD)中的虚拟筛选用计算模型对化合物打分排序,其本质是在已知的化合物中逐步过滤和缩小搜索空间,保留正向的、高置信度的结果。而这一轮AIDD本质上是要构建干-湿实验闭环(干实验通常指计算机模拟生成,湿实验通常是在实验室合成或表达分子),以大分子为例:设计蛋白质序列、进行结构预测->根据序列合成基因、表达蛋白质分子->湿实验测定分子结合力等数据->数据回流更新模型。在这个闭环中,近年来蛋白质序列设计、结构预测等模型的发展使得从头设计蛋白质分子的成本大幅降低,产业链瓶颈转移到湿实验的验证(产能和效率);而湿实验本身也在产生新的训练数据(失败的负数据对训练模型也有价值)。资本层面,最大的变化在于以Anthropic为代表的前沿AI公司进入AIDD的方向(如公司计划将中低个位数比例的ARR投入到AIDD方向、2024年诺贝尔化学奖获得者JohnJumper从GoogleDeepmind离职加入Anthropic)。随着大量的资本和人才涌入,AI公司除了向业界提供模型工具外,也可能进一步向下游延伸、把PCC往临床阶段推进。总结来看,AI模型(以及更广义的机器学习)需要构建反馈闭环,模型的进展很大程度取决于反馈信号的精度和成本。因此,当前AIDD更多在临床前药物发现环节取得突破,并在产业链上带来了基因合成和蛋白质合成环节的巨大需求增量;进一步往下游传导,在临床前试验环节(毒理药效,典型的如动物试验)也应该能看到需求的增量。而制药的全流程包括发病机制研究、药物发现以及临床试验,整个反馈闭环的时间长、成本高,实现端到端的AI制药仍需跟踪和观察。其他子行业的观点。医疗器械二季度收入延续增长、而单季度利润增速近四年来首次转正,26H1收入、利润增速分别为8.0%、7.9%。细分板块上,低值耗材的业绩较好,主要得益于手套的大幅涨价;医疗设备26H1收入增长8.6%但利润同比降低11.4%,主要受到设备集采影响下部分公司的毛利率下滑,同时汇率影响下的汇兑损失以及税率提高也影响了净利率;高值耗材整体的经营仍面临集采和行业合规政策压力;IVD行业的利润大幅增长,主要是基数影响和部分公司在AI相关公司的投资收益带来的公允价值变动贡献。中药行业整体收入、利润低于预期,26H1分别下滑6.0%、14.4%,仅有少数公司有环比增长,核心拖累因素是院内的压力和宏观消费环境的影响;往后看,渠道库存出清和基数效应下,板块整体收入、利润增速下滑的幅度有望收窄。疫苗特别是高值疫苗仍面临较大的库存压力;8月份个体化mRNA疫苗联用K药在手术切除后的黑色素瘤辅助治疗III期试验取得阳性结果,有望成为全球首个获批的治疗性肿瘤疫苗,这是疫苗领域具备极大市场空间的新产品方向,但国内公司在肿瘤疫苗领域的布局都相对偏早期。血制品行业的经营持续承压,仍需持续跟踪价格的变化。本基金跟踪的标的指数为上证科创板生物医药指数(000683)。在投资运作上,本基金秉承指数基金的投资策略,力争跟踪指数,并将基金跟踪误差控制在合理范围内。
本文数据来源于科创医药ETF鹏华2026年三季报，仅供参考不构成投资建议。
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