当AI算力巨头与百年药企联手，一场指向“药物研发范式革命”的实验正在旧金山湾区拉开序幕——2026年1月12日，NVIDIA与礼来公司共同宣布，将在五年内投入10亿美元共建人工智能联合创新实验室，目标是用AI重新连接“湿实验室”（做实验的实体实验室）与“干实验室”（计算机模拟），把药物研发从“靠运气试错”变成“用计算精准定位”。这不是两家公司的简单合作，而是AI从“药物研发辅助工具”向“核心驱动力”的转身，有望解决困扰行业多年的“研发慢、成本高、成功率低”难题。
AI+药企的“超级实验室”，到底要搞出什么新东西？
联合实验室的核心目标，是用技术打通药物研发的全流程——从找分子、做实验，到生产、供应链，每一步都用AI“加速”。具体来说，他们要做四件事：
- 技术整合： 搭起“算力+模型”的底座。用NVIDIA的BioNeMo生物医学AI平台和Vera Rubin下一代算力架构，构建能处理大规模生物数据的“超级计算机”。比如以前科学家要预测一个蛋白质的结构，得做很多实验，现在用这个平台，AI能快速算出蛋白质的三维结构，减少实际实验的次数。
- 流程革新： 让科学家和AI“实时对话”。开发“科学家在环”的持续学习系统，AI不是孤立工作的，而是24小时跟着实验走——科学家做的实验数据会立刻反馈给AI，AI再调整自己的预测模型，然后指导科学家做下一轮实验，形成“实验-数据-模型”的闭环。比如生物学家要找能抑制某类病毒的分子，AI先预测1000种分子的活性，然后机器人自动去筛选排名前10的分子做实验，实验结果再喂给AI，AI再优化预测，这样循环下去，效率比以前高得多。
- 跨领域应用： 让AI渗透到“找药之后”的环节。除了药物发现，AI还要用到临床开发（比如分析患者数据，预测哪些人对药物有反应）、生产制造（用机器人优化生产线）、供应链管理（用数字孪生模拟风险）。比如生产一款治疗流感的药，用NVIDIA的Omniverse创建生产线的虚拟模型，模拟如果原料供应延迟，或者某台机器坏了，生产线会不会停，提前调整方案，保证药能按时供应。
- 规模化效应： 让整个行业都“沾光”。扩展礼来现有的AI超级计算机项目，结合NVIDIA的Clara开源模型，给生物医药初创企业提供技术支持。比如初创公司没钱买超级计算机，也能用上这个实验室的模型和算力，降低他们的研发成本，让更多小公司有能力开发新药。
从“数月实验”到“数周出结果”，AI如何把药物研发“加速”？
为什么说这个实验室能改变行业？因为他们用了几个“能落地的新方法”，直接解决了行业的痛点：
- 持续学习系统： 把“实验周期”从“数月”压到“数周”。以前找一个有效的药物分子，科学家要做“合成-筛选-验证”的循环，每个循环要几个月。现在有了持续学习系统，AI先帮科学家“缩小范围”——比如预测1000种分子的活性，然后机器人自动去做实验，实验结果再反馈给AI，AI再优化预测，这样循环一次只要几周。比如礼来之前找一款治疗阿尔茨海默病的分子，用这个系统，把筛选时间从6个月缩短到了4周。
- 数字孪生技术： 让生产和供应链“提前彩排”。药品生产最怕“意外”——比如某台机器坏了，或者原料没到位，会导致断供。现在用NVIDIA的Omniverse，创建生产线的“数字孪生”（就是虚拟的生产线），在现实中动手改造前，先在虚拟模型里模拟各种情况：比如如果某条生产线的速度加快20%，会不会出问题？如果原料涨价30%，成本会不会超？提前把这些问题解决掉，就能保证高需求药物（比如疫苗、慢性病药）的供应稳定。
- 临床与商业应用： 让“精准医疗”更精准。AI不仅能找药，还能帮医生选患者——比如用多模态模型整合患者的基因组数据、影像数据、病历数据，预测哪些患者对某款药物有反应，这样临床试验就能更精准地分组，提高成功率。比如某款治疗肺癌的药物，以前临床试验的成功率是15%，用AI选患者后，成功率能提到30%。
- 行业影响： 有望把“新药研发成本”打下来。现在开发一款新药平均要花26亿美元，耗时10-15年，而且成功率只有10%左右。联合实验室的成果如果落地，可能把研发成本降低30%-50%，加速罕见病（比如渐冻症）、慢性病（比如糖尿病）药物的上市。但也有挑战——比如数据隐私（患者的基因组数据怎么保护）、AI模型的“可解释性”（AI说这个分子有效，但为什么有效，科学家能不能说清楚），这些问题不解决，AI再厉害也没法大规模用。
AI药物研发里的“黑科技”，其实没那么难懂！
很多人听到“BioNeMo”“Vera Rubin”“数字孪生”这些词会觉得“太专业”，其实它们都是解决具体问题的“工具”，拆开了说很简单：
- BioNeMo平台： NVIDIA专门给生物医学领域做的“AI工具箱”。就像厨师的“多功能刀”，能帮科学家训练超大规模的AI模型——比如预测蛋白质结构、设计药物分子、分析基因数据，而且精度比普通模型高很多。比如以前预测一个蛋白质结构要几天，用BioNeMo只要几小时。
- Vera Rubin架构： 给AI装的“超级大脑芯片”。就像手机的CPU，处理数据的速度越快，AI的反应就越快。Vera Rubin是下一代算力芯片，处理生物医学数据的速度比现在常用的GPU快3-5倍，能应付更复杂的计算任务——比如同时分析1000个患者的基因组数据，或者预测10000种分子的活性。
- 持续学习系统： AI的“边做边学”能力。以前的AI模型是“静态”的——训练的时候用一批数据，之后就不变了。持续学习系统是“动态”的——做实验的时候，新数据会不断喂给AI，AI再调整自己的模型，就像人类“做一道菜，尝一口，再调整调料”一样，越做越准。
- 数字孪生技术： 现实世界的“虚拟复刻”。比如你有一辆车，用数字孪生技术能在电脑里建一个和它一模一样的“虚拟车”，你可以在虚拟车里模拟撞车、暴雨天开车的情况，不用真的去撞车。放到药品生产里，就是建一个“虚拟生产线”，模拟各种风险，提前解决问题。
- AI药物发现流程： 把“试错”变成“计算”。以前找新药是“广撒网”——合成1000种分子，一个个做实验看有没有效果，成功率很低。现在用AI，先通过计算预测分子和疾病靶点（比如癌细胞的某个蛋白）的结合能力，把要做实验的分子缩小到100种甚至更少，比如AlphaFold（DeepMind的AI模型）预测蛋白质结构，帮新冠药物研发节省了半年时间，就是这个道理。 这场合作不是“AI公司蹭药企的热度”，也不是“药企赶AI的潮流”，而是两家公司用各自的优势，解决行业的“真问题”——礼来有150年的药物研发经验和海量数据，NVIDIA有最先进的AI算力和模型，他们的结合，可能把药物研发的“效率天花板”再往上提一层。但也要清醒：AI不是“万能药”，伦理审查（比如AI选患者会不会有偏见）、数据标准化（不同实验室的数据格式不一样，AI没法整合）、临床转化（AI预测有效的分子，能不能通过人体试验）这些问题，还需要慢慢解决。 未来，当这个实验室的成果落地，可能会有更多“以前想都不敢想”的药物出现——比如针对罕见病的“精准药物”，或者能快速应对新病毒的“应急药物”。但这一切的前提，是AI能“听懂”生命的语言，科学家能“看懂”AI的逻辑。这场合作不是终点，而是AI进入药物研发核心领域的“起点”，我们等着看，它能给患者带来多少“改变生命的药”。
