算力和芯片，在努力掌握制藥的未來走向

文 | 辛穎

編 | 王小

圖/視覺中國

進入2025年，作為全球市值最高的醫藥企業禮來，幾乎每個月都在AI方面有新布局。

11月10日，跨國藥企禮來宣布與英矽智能達成AI驅動藥物研發合作，總額超過1億美元。數日前，禮來還成功吸引了全球第一家市值突破5萬億美元的芯片公司英偉達合作，要一起打造制藥行業最強AI超級計算機。

準備深度進入醫藥戰場的英偉達，將最新推出的“算力巨獸”用在了醫藥領域。據介紹，這是全球首臺采用DGX B300系統的DGX SuperPOD超級計算機——由超1000塊B300 GPU構建，通過統一高速網絡架構實現跨設備微秒級通信，算力密度較傳統超算提升三倍，將模型訓練時間從數周壓縮至小時級。

兩家巨頭相中醫藥AI,一個重要原因是五年后，全球約有價值2360億美元的藥品面臨專利懸崖，加速研發、持續發現好藥，醫藥界新一輪的全球洗牌即將開啟。

業內已經嗅到風暴前夕潮濕的泥土氣息。但，不是所有的企業都有及時挪動的力量。

“與芯片企業的深度合作，在中國的制藥業還看不到太大的需求。”一位芯片企業人士分析，傳統的中國大藥企都是以仿制藥為主，真正做創新藥的企業普遍規模比較小，這使得藥企難以投入足夠多的成本，深入到芯片和基礎架構層面的定制合作。這也意味著，距離掌握AI制藥的先機話語權，中國企業還有距離。

然而，如英偉達創始人黃仁勛所言，“數字生物（digital biology）將成為未來最大的一場變革，將對生命科學產生深刻影響。”

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禮來的雄心比賣藥更遠

禮來無疑是時下最受關注的藥企之一，手握治療糖尿病和肥胖癥的明星藥替爾泊肽，這款藥在2025年前三季度銷售額達248.37億美元，成為“藥王”最有力的競爭者之一。

不過，決定禮來市值走向的，是未來公司能否持續拿出更好的藥。英偉達瞄準的就是這個方向，加速藥物研發進程的AI制藥。

禮來雄心勃勃，在其AI工廠配備了英偉達的“算力巨獸”，有1016個Blackwell Ultra GPU，意味著它每秒可以做超過9??1018道數學題。

“這不是簡單的算力堆砌，而是制藥行業首個自主運營的AI基礎設施。”禮來執行副總裁Diogo Rau稱，該系統將驅動AI工廠實現從數據攝入、模型訓練到推理生成的全生命周期管理，計劃于今年12月完成建設，明年1月正式投入使用。

通常一款新藥成功上市，大約需要9年-15年，平均研發費用約26億美元，投資回報率不到10%。AI、高性能計算加入新藥研發，被視為提升效率的終極解決方案。

1999年，英偉達推出全球首款圖形處理器GPU時，初衷是優化游戲和動畫渲染，彼時黃仁勛或許沒想到，自己要邁進生命科學領域。甚至在五年前，不少人還認為英偉達只是一家游戲公司。到2023年英偉達財報顯示，數據中心業務營收達37.5億美元，同比增長83%，首次超越游戲業務的36.2億美元。

?英偉達已經通過CUDA架構和GPU算力，將技術延伸至醫藥界。靶點預測、分子生成、臨床試驗，藥物研發的每一步分析需要海量的計算支撐。

找到一個合適的化合物分子，如同在浩瀚宇宙中尋找一個宜居的星球?。在原來的算力邊界中，科學界可能只是在1010次方范圍內尋找，就好像只探索了銀河系中的太陽系，實際上化合物的種類能達到1060次方之多。

傳統的CPU更擅長單線作業和邏輯推理，算力相對有限。擅長多線并行和大規模運算的GPU出現之后，科學家能探索的空間也被打開。

2020年，谷歌旗下的DeepMind開發的深度學習算法Alphafold，成功破解了困擾科學界50年的蛋白質折疊問題，實現了基于氨基酸序列的高精度3D結構預測。這是一個非常有價值的工具，它可以幫助科學家識別和設計可能成為藥物的新分子。

篩選和設計藥物新分子的過程，“包括現在各類大模型在內，都是基于GPU算力的支撐。”上述芯片企業技術人士向《財經》分析。

倫敦藥物研發公司Receptor.AI介紹，在一項化合物篩選的任務中，要從大約43億個化合物縮小到500個最有希望的候選化合物，使用單個英偉達T4GPU與16個vCPU對比，在不同具體任務中，使用GPU可持續地將性能提升1.1倍到11.3倍。

在虛擬篩選流程中，使用高性能GPU運行時間會大幅減少，成本總體下降99%，從每實例小時0.43美元降至0.22美元。

2018年，英偉達基于GPU推出了Clara系統，專門為醫療場景提供AI解決方案軟件和服務。目前，Clara系統已經能提供諸多具體場景的服務，用于藥物研發的BioNeMo、用于醫療設備的Holoscan、用于基因組學的Parabricks以及用于醫學影像的MONAI。

可見黃仁勛瞄準的，不僅是醫藥市場的局部優化，而且是參與到全流程的覆蓋。

盡管部分細分領域在AI和算力的加持下會立竿見影地提升效率，“但現在還看不到AI對醫藥產業的真正意義上的變革。”一位醫藥行業人士指出，AI能引發市場結構與需求變化，將是更大的沖擊，這會決定整個行業的發展方向。

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英偉達的“朋友圈”，大小通吃

在禮來之前，英偉達已經與拜耳、羅氏、諾華等跨國藥企合作，這些都是全球藥企收入排行榜上前十名的常客。

“英偉達的核心目標是賣芯片，但它和產業深度綁定，是依靠不斷鞏固在軟件和服務上打造的生態護城河，把行業巨頭綁定在英偉達的生態里，能夠讓它始終走在AI發展中規則制定的前沿。”上述芯片企業人士說。

有業內人士指出，英偉達的算盤一直是做AI時代的“水電煤”——掌握算力的調度權、定價權，甚至規則制定權。

一家醫療AI大模型公司的負責人告訴《財經》，目前公司一半是英偉達的芯片，一半是國產的。

基于編程模型CUDA的生態圈，是英偉達進入產業最重要的護城河。

CUDA的本質是一座“橋梁”——它將GPU底層復雜的硬件邏輯封裝成簡單易用的接口，讓開發者無需深入了解芯片架構，就能快速應用。

“這是英偉達幾十年的積累，在它的庫里已經有成千上萬的基礎產品，可能稍作調整和組合就能優化出針對某一個產業的產品，這是任何其他企業無法替代的。”上述芯片企業人士說。

在產業鏈中，英偉達始終與眾多科技巨頭維持著微妙的平衡，在壟斷GPU底層算力的同時，通過Clara數字健康平臺，不斷降低醫療科技公司的開發門檻。

Clara系統就相當于英偉達專門為醫藥界定制的接口，藥企甚至無需額外適配即可高效開發，形成極強的用戶黏性。

黃仁勛主張在非核心領域，提供開源服務，降低中小藥企與初創公司的算力門檻，以此擴大朋友圈。

2022年，英偉達發布開源藥物研發框架的BioNeMo，專為加速生物分子語言模型的訓練與部署設計。到2025年9月，已經有超過200家生物技術公司、初創公司和大型醫藥公司將BioNeMo集成到自家的計算機輔助藥物發現平臺和工作流程中。

雖然近年來，還未見英偉達公開與中國醫藥企業的戰略合作。但在英偉達的官網上，百圖生科、深原質藥、科亞醫療等都分享了借助英偉達平臺提高藥物研發效率的經驗。阿里、百度、華為、字節跳動都在加大AI醫藥的布局，“大部分的芯片企業目前都是在做英偉達生態的兼容。”一位業內人士對《財經》說。

英偉達還在不斷把醫藥巨頭綁得更牢。2025年3月，英偉達與GE醫療合作，重點開發自主X射線技術與超聲應用，通過引入物理AI推進自主診斷成像；6月，英偉達宣布與丹麥藥廠諾和諾德合作，創建可用于藥物早期研究和臨床開發的定制化AI模型和AI代理；10月底，強生宣布，將借助英偉達的物理AI和模擬技術，推進一種機器人輔助支氣管鏡檢查的創新技術，在美國也已獲準用于機器人輔助泌尿科手術。

同時，全球超過4000家醫療健康行業的企業加入了英偉達的初創加速計劃（NVIDIA Inception）中，英偉達免費為這些公司提供技術工具、市場宣傳、融資對接等。

據國信證券，醫療保健板塊人工智能解決方案的全球市場規模預計將由2022年137億美元增至2030年1553億美元。

2024年12月，黃仁勛親自現身越南，宣布英偉達已收購越南醫療保健初創公司 VinBrain，其主打產品AI醫生助理DrAid?，能夠提供影像篩查、腫瘤診斷、病例分析等服務，已在越南、美國的 100 多家醫院投入使用。

很快，“你可能發現，你用的是一款谷歌的工具來研發藥品，實際上是基于英偉達已經開發好的芯片和產業軟件去進一步優化的，這就是掌控。”上述業內人士說。

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