美妆行业的研发实验室里，正悄悄发生着一场大变革。过去，配方师需要依靠大量试错来寻找成分的最佳组合；如今，AI开始承担起模拟、筛选甚至执行实验的工作。2026年3月，从巴黎到杭州，多家头部美妆企业密集披露了与AI技术相关的战略合作，这并非偶然。
当技术从营销端真正深入研发腹地，一场关乎美妆产业效率与创新范式的竞争，已经悄然拉开序幕。
国际美妆巨头的“技术深潜”
3月上旬，欧莱雅与英伟达宣布扩大全球战略合作，联合打造专属美妆护肤AI引擎。与以往侧重于数字营销和3D设计的合作不同，此次双方将AI的应用推进至化妆品配方研发的核心环节。根据规划，欧莱雅将利用英伟达的机器学习框架及仿真工具，实现在原子尺度上模拟成分性能，推动研发效率实现百倍级提升。
这一合作的技术意义在于，它将研发过程中的大量“实物实验”转化为“虚拟实验”。科研人员可以在数字环境中测试数千种变量组合，快速筛选出最有潜力的配方方向，再进入实物验证阶段。这种模式大幅缩短了从实验室到产品的转化周期。
欧莱雅每年在研发领域投入超过13亿欧元，拥有庞大的研发体系和丰富的配方数据库。AI的介入，本质上是将这些积累转化为系统性的效率优势。欧莱雅方面表示，这一合作正在将微观层面的原子级发现，加速转化为消费者能够实际感知的产品价值。
与此同时，其他国际美妆集团也在推进各自的AI布局。如雅诗兰黛与微软合作构建的AI生态系统，整合了旗下近25个品牌和全球150多个国家和地区的市场数据，通过智能分析工具，让市场洞察从传统的人工调研转变为即时响应。资生堂则在今年2月推出了两款自研AI智能系统，分别应用于化妆品成分的生物降解性评估与安全信息识别，显示出对研发全流程数字化管控的重视。
联合利华的布局更为系统。2025年下半年，该公司发布了“AI for Science”创新平台，涵盖六大AI模型，贯穿原料筛选、活性物发现、功效验证等全流程。据其披露，该平台可将原本需要3至5年的成分研发周期压缩至数月，研发成本显著下降。
这些动作表明，国际美妆巨头正在将AI从辅助工具提升为核心研发能力。拥有雄厚科研积累和资金实力的头部企业，正试图通过AI拉大与竞争对手的差距。
国货龙头的差异化突围
与国际巨头路径有所不同，以珀莱雅为代表的中国美妆品牌，正探索出一条更具本土特色的AI突围路径。其核心特点在于：从底层技术平台切入，打通从研发到产业化的全链路。
3月，珀莱雅的战略合作伙伴恩和科技发布了全球首个面向生物制造领域的Physical AI平台——SAION AI。与传统AI停留在计算与模拟层面不同，Physical AI的特点是让人工智能具备物理执行能力。SAION AI采用三层架构：认知层实现对生命系统的深度理解，控制层通过智能体引擎将研发意图解析为结构化任务，执行层则通过自研的生物标准协议语言直接驱动生物制造设备完成真实实验。
这一平台的突破性在于，它将生物研发从依赖经验积累的传统模式，推进到可标准化、可复现的工程科学阶段。公开信息显示，SAION AI在真实实验验证中，能够完成从文献分析到实验设计与执行的全流程科研工作，任务准确率超过90%，在多项国际生命科学AI基准测试中表现优于主流通用大模型。
珀莱雅作为拥有成熟产研体系和消费终端能力的品牌，与恩和科技形成了技术与市场的互补关系。双方围绕合成生物学与AI技术在化妆品及创新生物材料领域的应用展开协同探索，旨在打通从AI生物发现、功效原料量产到消费终端应用的高效转化链路。
3月24日，珀莱雅再次宣布与“浙江大学-未名拾光AI生物学联合研究中心”签署战略合作备忘录，成为其生物智能体前沿应用战略合作伙伴。双方将搭建以人工智能为驱动的生命科学与消费健康创新平台，系统性推进从技术突破到产业落地的全链条协同。同时，珀莱雅还与来自海内外顶尖高校的专家学者共同加入该中心联合专家委员会，探索“AI+生物学”产学研医用相结合的新路径。
这一系列的布局并非纸上谈兵。在AI辅助下，珀莱雅研发团队成功筛选出具有增强线粒体功能、实现抗皱紧致功效的活性化合物，开发出前沿复合配方——Cellergypro ，能够显著提升受损细胞的能量代谢水平，修复线粒体结构异常并改善多种皮肤老化问题。目前，Cellergypro 这一复合配方已应用于主品牌珀莱雅“能量系列2.0”产品。凭借这一成果，珀莱雅荣获有化妆品界“诺贝尔奖”之称的2025 IFSCC“十大基础研究奖”，成为该奖项历史上唯一获奖的中国化妆品企业。
潮新闻记者了解到，其他国货美妆集团也在加速行动。年初，贝泰妮与耀速科技达成战略合作，共建“AI+器官芯片”功效评价平台，将功效性护肤品研发推进至智能化、拟人化评估的新阶段。AI正在从多个维度参与到贝泰妮研发、生产和经营当中，如在原料筛选阶段，AI显著提升了新成分发现的效率与精准度。贝泰妮借助大规模AI筛选模型，从亿级分子中快速选出数十至数百个高潜力的候选目标活性成分，显著缩短研发周期。在产品开发领域，AI帮助研发人员基于精准靶点和皮肤科学数据，开发出更具针对性的创新产品。运用AI计算生物学等模型，设计出靶向抑制HMGB1（衰老关键靶点）的 Habaflair 超塑肽，该成分由青刺果黄酮与ACE-10肽配伍而成，应用于“薇诺娜银核霜”，解决了消费者既要舒敏又要抗老的痛点。
美妆产业竞争逻辑发生根本转变
这一轮AI竞赛的背后，是美妆行业竞争范式的深刻变化。
尼尔森IQ发布的《2026年美妆产业现状报告》显示，49%的消费者已通过生成式AI获取美妆产品推荐，超半数消费者正在探索AI赋能的购物工具。当消费者可以便捷地通过AI工具获取产品的成分分析、功效对比与真实评价时，传统依赖信息不对称建立的品牌优势正在被逐步消解。
有业内人士认为，未来美妆行业竞争，将不再是简单的品牌较量，而是数据积累、算法精度与生态构建能力的综合比拼。
从研发端看，AI正在重塑新品开发的路径。“预测式研发”的比重将不断提升，企业可以借助AI与网络药理学的结合，高效筛选并设计针对特定皮肤问题的全新活性分子，减少对传统经验试错的依赖。
从消费端看，个性化体验正在从概念走向现实。消费者通过智能设备上传肌肤数据，品牌借助AI生成专属配方，实现“当日定制、当日送达”的闭环，正在成为部分企业探索的方向。
从产业链看，生态竞争将成为关键。头部企业通过开放平台吸引科研机构、科技公司参与，构建技术“护城河”，而未能跟上节奏的企业可能面临边缘化风险。
在这场变革中，国内美妆市场呈现出独特的优势：在数字基础设施、消费者接受度和产业链完整度等方面有明显的综合优势。当AI技术与这些优势相结合，可能催生出更具创新性的商业模式和产品形态。
而这场美妆行业的AI革命才刚刚开始。在效率与体验双重升级的浪潮中，率先完成智能化转型的品牌，将在未来市场竞争中占据先机。而对于消费者而言，一个更个性、更科学、更高效的美妆新时代，正在加速到来。