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礼来携手英伟达,剑指AI

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发表于 2025-11-3 07:57 | 显示全部楼层 |阅读模式

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作者:微信文章
在人工智能 (AI) 技术席卷全球的背景下,制药行业正迎来一场深刻的研发范式变革。近期,美国制药巨头礼来公司与芯片霸主英伟达宣布携手打造医药行业的AI“超级计算机”,标志着AI与药物研发的融合已进入快车道,其速度远超业界预期。

01

强强结合:制药巨头会师算力霸主

礼来公司于2025年10月28日宣布,将与英伟达合作打造制药企业自有并运营的算力最强“超级计算机”。该系统基于英伟达DGX SuperPOD架构,整合超过1000块B300图形处理器,并全部采用可再生能源驱动。礼来计划将其作为“AI工厂”的核心基础设施,用于处理海量数据、训练实验模型并生成推断结果,最终在分子发现等关键环节实现突破,大幅缩短药物开发周期。

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图1. 来源于礼来官网

公司高层表示,此举意味着礼来正将AI从辅助工具提升为“科学合作者”,旨在实现对生物学的规模化探索,深化对疾病机制的理解。从辅助科学家推理的AI智能体、先进医学影像分析,到机器人系统协同的数字化孪生技术,礼来正将AI深度融入关键流程,并计划通过TuneLab平台向早期生物技术公司开放部分模型,构建开放协作的研发生态。

02

AI应用:从自动化到认知拓展

纵观历史,AI技术与应用的发展,可以用“三波浪潮”形容。

第一波AI浪潮以“知识工程”和优化程序为核心,能够计算高级数学问题。弗拉明翰风险评分计算器利等工具用AI技术预测心脏病风险,是AI在医疗风险预测领域的典型应用。然而,这一阶段的AI局限于预设规则,难以处理复杂、非结构化的生物数据,在制药研发中应用范围较窄。

第二波浪潮以机器学习为主导,可以分析复杂的统计数据。临床决策支持系统、药物有效性预测、新化合物发现等场景开始受益于此。其优势在于能够从大量标注数据中学习规律,但仍高度依赖高质量、结构化的数据集,对生物医学研究中常见的多源异构数据处理能力有限。

当前,我们正处在以“语境一体化”为特征的第三波AI浪潮。这一阶段的AI不仅能够分析海量非结构化数据、识别模式并生成解释性算法,还能生成全新的假设。例如,辉瑞、强生等公司已运用此类技术显著加快药物发现流程、降低研发成本与风险。第三波AI的关键突破在于能够实时整合文本分析、自然语言处理与机器学习,能直接处理未经人工清洗的原始生物数据,极大扩展了可分析数据的广度与深度,使研究人员能从重复性高、认知层次低的事项中解放,专注于处理需要更高认知层次的任务。

03

AI效应:引发 “群雄逐鹿”

面对AI技术带来的变革机遇,多家全球领先药企积极调整组织架构与研发策略,多维度推进AI融合。

礼来不是英伟达在制药领域唯一的合作伙伴。2025年6月,诺和诺德宣布签约使用丹麦首台超级计算机“Gefion”,该系统基于英伟达同类技术构建,旨在通过处理大规模数据集加速药物发现。公司高层强调,AI将深度渗透至研发全流程,尤其在基于AI的蛋白质工程、生物模型构建等计算密集型任务中发挥核心作用。早在同年3月,诺和诺德重组早期研发体系,设立三大治疗领域单元,并成立”AI与数字创新“团队,旨在提升数据与AI驱动的新型研发能力。公司明确表示,这一调整并非短期成本削减,而是为面向2030年代的长期技术战略提前铺路。

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图2. 来源于诺和诺德基金会官网

阿斯利康则通过外部合作强化AI应用。2025年10月,公司与匈牙利AI企业Turbine再次合作,利用其“模拟细胞”平台优化ADC药物的开发流程。该平台通过“实验室在环”模式,推荐实验细胞系并预测结果,以减少大规模筛选成本,提升开发效率。同期,阿斯利康亦与美国生物技术公司Algen达成价值5.55亿美元的合作,利用AI平台加速免疫学新靶点发现。

武田制药在收缩细胞疗法研发战线后,于2025年10月与AI药物设计公司Nabla Bio签署价值超10亿美元的协议,聚焦于早期项目中的抗体与多特异性药物设计。武田希望借助Nabla的联合原子模型技术,实现多靶点治疗药物的同步开发,进一步巩固其在胃肠疾病、神经科学等核心领域的优势。

这些动向表明,AI正从部门层面的技术工具转变为企业层面的战略核心。通过自建算力设施、重组研发流程、广泛开展跨界合作,制药企业正试图将数据资产转化为可指导研发决策的智能模型,从而在效率与创新层面构建新质竞争力。

结语

人工智能正在重塑药物研发的底层逻辑——从自动化辅助工具演进为能够驱动科学发现的战略资产,礼来与英伟达的合作正是这一趋势的集中体现。而诺和诺德、阿斯利康等企业的积极布局则进一步表明,AI技术已成为全球药企不可或缺的核心能力。未来,能否有效整合数据、算法与算力,将直接影响企业在创新效率与研发成功率上的竞争差距。对于投资者与行业从业者而言,关注AI技术落地深度与企业数字化转型进度,将是把握医药行业未来十年发展脉络的关键。

参考资料来自网络公开信息,包括新闻资讯、企业官网、政府文件等。

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