本篇报告是首篇合成生物学深度报告发布半年后对行业的再思考，将合成生物学企业细分为 1.0~3.0 阶段去理解其背后内涵与投资价值。明确要成为可能“创造万物”的合成生物学 3.0 公司首先需要从第一性原理出发构建项目，更进一步，讨论各企业在向合成生物学 3.0 阶段进发过程中的技术路径，最后总结出向合成生物学 3.0 阶段进发过程中的投资机会与相关标的。
合成生物学 1.0~3.0——合成生物学定义、内涵及投资价值的再思考。超越判断“是否属于”合成生物学公司，不纠结“反应发生在菌株内外”，投资角度我们将合成生物学公司分类进一步明确：合成生物学 1.0：有产品技术路径符合合成生物学定义，但无法体现合成生物学生产方式的比较优势。投资逻辑应该更关注产品本身，而不是合成生物学标签。合成生物学 2.0：合成生物学优势尽数体现在产品生产过程中，替代原有生产方式过程正在进行中。投资逻辑在于通过合成生物学优势带来的竞争壁垒与市场增长确定性，可以给予管线估值。合成生物学 3.0：以合成生物学思维构建平台，旨在完成多品类产品落地并创造新需求。投资角度空间极大，平台化估值，赔率更高。我们认为合成生物学 3.0 公司或可实现“创造万物”愿景。
如何实现向合成生物学 3.0 的跨越：从第一性原理出发。向合成生物学 3.0跨越我们认为首先需要改变思维方式，在立意上从第一性原理出发指导项目完成。菌株天然进化的方向不是为人类所用，因此代谢通路可以参考但不能依赖。例如以成本优势为导向的合成生物学项目，第一性原理应为“原子经济性”，从“原子经济性”出发，具体例如在合成 PHA（聚羟基脂肪酸酯）过程中，以油脂为原料的理论质量转化率上限为 134%，相较于以葡萄糖为原料的质量转化率上限 47.7%，油脂为原料原子经济性更高，将从根本上原料端降低成本，同时成本的降低将打开 PHA 广阔的应用空间。
向 合 成 生 物 学 3.0 出 发 过 程 中 技 术 路 径 讨 论 ： 数 字 化 加 速 DBTL（Design-Build-Test-Learn）循环。生命体系的复杂性决定构筑过程难以从理性指导完成，以第一性原理为指导而并非天然菌株参考加大了构筑难度，DBTL 循环效率决定最终成功率。自动化实验平台背后是数字化数据积累，以Ginkgo Bioworks 与蓝晶微生物为例，平台建设具体涉及自动化实验流程，软件适配与数据基础设施支持。Ginkgo Bioworks 数字化平台正在验证合成生物学领域的“摩尔定律”（单位时间运行测试数量每年翻三倍，每年的单位研发/运营成本降低 50%），整个体系能够体现显著的“飞轮效应”。
投资建议：向合成生物学 3.0 进发过程中，可以发掘投资机会共有两大类：1）合成生物学3.0公司本身或具备3.0潜力的公司（如蓝晶微生物、华恒生物等）；2）合成生物学 3.0 公司的“卖水人”：产业链上可以为合成生物学 3.0 公司提供服务的企业，如 DNA 合成、单细胞多组学表征等服务的公司（如金斯瑞生物科技等）；或合成生物学 3.0 公司的设备仪器耗材供应商（华大智造、纳微科技、森松国际等）。
风险提示：研发不及预期风险、产业化进程不及预期风险、生物安全风险、供应链风险。
