四川
一覺醒來，醫藥圈+科技圈同時炸鍋了。
全球醫藥盛會JPM2026上，AI算力霸主英偉達與醫藥巨頭禮來正式官宣，未來5年將共同投資10億美元，共建全球首個"AI藥物共創實驗室"，以提升藥物發現水平。
英偉達是全球市值最高的公司，市值約為4.54萬億美元，而禮來則是全球市值最高的藥企，長達150年歷史，市值1.02萬億美元。
兩家總市值超過5.5萬億美元公司，正在解決人類最大的挑戰之一：新藥研發。
要知道，當前藥物研發陷入了“雙十定律”的怪圈。
隨著低垂的果實已經被摘下，開發一款新藥平均需超過10年、耗資數十億美元，成功率卻很低。
而AI正在通過學習大量藥物數據，在靶點識別、化合物篩選、晶型預測等諸多方面輔助傳統人工藥物研發流程，進而大幅加快藥物研發速度。
針對這場合作，英偉達CEO黃仁勛表示："AI正在改變各行各業，影響最深遠的是生命科學。"
兩大頂流，頂峰相見
一句話總結這場合作，禮來出數據、研究靶點、推進管線；英偉達出算力、出算法。
實驗室直接落在舊金山灣區，將禮來的生物學知識、科學家們和英偉達的AI模型和工程師一起協作，生成大規模醫藥數據，為新藥發現按上加速鍵。
此次合作的首要重點，是打造一個7x24小時的“干濕試驗循環系統”，減少新藥研發的成本。
最初，藥物分子篩選靠科學家手搖試管，后來變成機器大量篩選，但仍然費錢又費時。
如今有了AI和算力，能夠通過計算的“干實驗”，淘汰99%的廢柴分子，再通過濕實驗只驗證，直接將時間、成本瞬間大幅降低。
如此一來，藥物篩選實驗室直接變成可復制的數據工廠，實驗、喂數據、訓模型、再實驗，再循環......
該系統不僅能夠幫助篩選出高質量藥物，還能夠構建下一代生物學和化學基礎模型，探索廣闊的生物和化學空間，開發更好的藥物。
在算力方面，禮來已經有制藥行業最強大的AI工廠，由超過1000塊NVIDIA Blackwell Ultra GPU構建。
此次合作進一步建立制藥業最強的AI超級計算機，基于英偉達最新的Rubin平臺，建成后可以說是“制藥界最強大腦”。
除了藥物發現，英偉達和禮來還將探索將人工智能應用于臨床開發、制造和商業運營的機會，以整合多模態模型、智能人工智能、機器人技術和數字孿生。
以及在AI工廠中運用物理AI和機器人技術，也將幫助禮來提升高需求藥品的制造能力，并加強供應鏈可靠性。
多年布局，優勢互補
事實上，兩家公司為了這場合作各自做了長久的準備。
作為AI的原油，禮來在數據方面做了充分的整合。
AI藥物研發方面，公開數據既少且雜，成為整個行業繞不過去的痛點，最珍貴的知識、經驗和數據基本藏在大藥企里。
以禮來為例，公司成立于1876年，迄今已有近150年的歷史。
多年來，禮來專注于代謝、腫瘤、免疫等領域，內部積累了大量珍稀而寶貴的研發數據，包括各種靶點、藥物分子、臨床、以及實驗數據。
從2024年開始，禮來開始組建團隊整合公司內部數據，最終形成 Lilly TuneLab平臺，擁有10億美元專有數據的藥物發現模型。
該數據集包含完整的藥物處置、安全性和臨床前數據集提供支持，還收集了使用數十萬個獨特分子獲得的實驗數據。
此次與英偉達的合作也將基于禮來的TuneLab平臺開展。
其次是算力和模型。
為了搶灘生命科學，英偉達則從算力、平臺、投資到合作全線出擊，形成了“硬件+軟件+生態”三板斧。
2022年，英偉達發布BioNeMo，成為進軍生命科學領域的關鍵平臺。
該平臺不僅支持生物分子模型的訓練和部署，還集成了NVIDIA NIM微服務和BioNeMo Blueprints，優化了從模型開發到推理部署的整個流程，顯著縮短了藥物研發時間并降低了成本。
不僅如此，BioNeMo還集成了世界頂級生物化學模型：蛋白質結構預測（AlphaFold2、ESMFold 和 OpenFold）、蛋白質生成（ProtGPT2）、蛋白質嵌入生成（ESM-1nv、ESM-2）、分子生成（MegaMolBART、MoFlow）和分子對接（DiffDock），并且可以部署英偉達DGX云服務中。
不僅如此，不差錢的英偉達正在全球搜尋具有成長潛力的AI+生物制藥公司，以培養新興制藥公司對于算力的需求。
據智藥局不完全統計，英偉達已經投資了超13家AI制藥公司，涵蓋小分子藥物、蛋白質、單細胞、疾病研究等多個領域。
全球AI巨頭，密集進軍生命科學
對于科技巨頭來說，生命科學是下一個AI變革的核心陣地，更是一個黃金賽道。
全球AI巨頭密集進入生命科學領域，預示著新一輪技術和產業變革的方向。
數據顯示，全球醫藥1.64萬億美元市場，商業變現周期長、研發成本高海外頭部企業研發費用率普遍超過20%。
因此，頭部藥企研發預算雄厚，能負擔高昂的算力、模型和合作費用。
據測算，以臨床前33%價值量占比測算，AI僅在臨床前研發市場可觸達市場規模約1082億美元。
不僅如此，生命科學的數據非常專業且多樣，細分領域繁多，一個AI模型或一家算力公司難以獨占市場。
頭部制藥企業往往會與多個AI公司進行合作，使得AI巨頭之間可以在同一個領域共存，形成“共生共贏”的局面。
根據智藥局不完全統計，僅2025年內禮來就進行了十次對外的AI制藥領域合作，合作方中包括英偉達、OpenAI等AI領域龍頭。
同樣對于制藥業而言，AI不再僅是輔助工具，而是能帶來研究范式變革的關鍵力量。
以AlphaFold為代表的模型解決了蛋白質結構預測的世紀難題。而下一代技術，例如Chai-2、GeoFlow已能從頭設計自然界不存在的全新蛋白質和分子，用于治療或工業用途。
生物數據爆炸下，AI大模型能夠統一學習和挖掘DNA、RNA、蛋白質之間的內在聯系，并能解析單細胞級別的基因表達數據，這為理解疾病本質提供了全新可能。
這場“生命科學+計算”融合仍在繼續，其最終影響可能遠超我們的想象。
—The End—
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