英伟达（Nvidia）这家AI芯片制造商近期与礼来公司（Eli Lilly）和强生公司（Johnson & Johnson）建立的新合作伙伴关系，揭示了制药行业的一个广泛趋势：企业正通过与AI巨头合作来加速药物研发并简化医疗工作者的工作流程。
"我们希望一切进展极其迅速，并期望在六个月内获得能改变世界的新分子，"礼来公司首席信息与数字官迪奥戈·劳表示。尽管如此，劳也承认科学仍需时间沉淀。新药研发通常需耗时十余年，平均成本远超20亿美元，才能获得监管批准。
劳与礼来公司正押注AI能加速这一进程。10月下旬，该公司宣布计划打造由英伟达芯片驱动的"超级计算机"和"AI工厂"，预计2026年初投入使用。该设施将使科学家能够利用基于数百万次实验训练的模型来测试新疗法。部分专有AI模型将通过礼来9月推出的礼来 TuneLab 平台向小型生物技术公司开放，使其可访问基于礼来研究成果训练的AI模型。
同日，强生也宣布了与英伟达的独立合作，利用该AI公司的基础模型创建手术模拟环境，用于规划肾结石手术流程。强生表示，这种"物理AI"应用将优化手术规划流程、简化医生培训，并为患者带来更一致且更佳的临床效果。
"每天的时间只有这么多，"强生医疗科技部门高级副总裁兼全球机器人与数字研发负责人内达·茨维耶蒂奇指出，"有时先在高度逼真的模拟环境中观察疑难病例，对充分准备手术大有裨益。"
若制药行业能成功部署生成式AI技术以改进药物发现、加速临床试验与监管流程，并更精准地向目标患者推广新疗法，该领域仅通过生成式AI投资就可能释放数百亿美元价值。
然而，生命科学行业最强大的高度定制化AI应用场景与当前AI超大规模服务商提供的技术之间仍存在差距。近期，解决方案正变得更加专业化，部分体现为礼来、强生与英伟达，以及诺和诺德（Novo Nordisk）与Anthropic及亚马逊网络服务（Amazon Web Services）的合作关系。上月，Anthropic还专门推出面向生命科学的Claude模型，旨在加速研发进程。
麦肯锡生命科学与技术业务高级合伙人德尔芬·祖尔基亚表示，此前AI超大规模服务商主要服务于首席信息官。但随着AI预算扩大和应用场景激增，制药行业对业务定制化技术的兴趣显著提升。
"业务领导者对通用平台缺乏耐心，"祖尔基亚称，"他们需要针对自身需求定制的解决方案。"
"我们不仅需要生命科学知识模型，"劳强调，"还需要一个真正了解礼来的模型。"
礼来首席AI官托马斯·富克斯补充道，该公司最大的AI进步将源于三方面结合：其独有的海量专有数据、用于训练大型基础模型的算力投入，以及向数千名化学家和生物学家部署该技术，使他们能借助AI工具实现新发现。
富克斯指出，这种精准科学无法简单复制到每家大型制药公司。"这就像天文学家依赖大型零售商出售的望远镜。"他比喻道，"我们正在打造太空望远镜。"
参与强生手术AI项目的英伟达医疗副总裁金伯利·鲍威尔强调，物理AI有望融合计算机视觉与大语言模型的进展，使AI转化为实体工作者。
尽管这引发AI对医生职业影响的疑问，鲍威尔援引世界卫生组织数据指出，到2030年全球医疗工作者缺口将达1100万。她预测，新型手术室——人类外科医生与实体机器人、数字智能体协作的混合模式——将推动手术技术突破。
"我们的终极目标是实现从机器人辅助手术到机器人自主手术的跨越，"鲍威尔表示，"目前我们正为此奠定所有基础。"
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