2026年1月12日，随着第44届摩根大通医疗健康大会(JPM 2026)在旧金山正式拉开帷幕，一场两个不同行业的巨头合作案瞬间引发了全球舆论。

全球市值最高的半导体巨头英伟达(NVIDIA)与全球市值最高的制药巨头礼来(Eli Lilly)联合宣布：

双方将投资10亿美元，在旧金山湾区建立一个史无前例的“AI协同创新实验室”(AI Co-innovation Lab)，共创新实验室基础设施将基于NVIDIA BioNeMo平台和NVIDIA Vera Rubin架构构建，预计于2026年3月底前正式开放。

这不仅仅是一次资金的投入，更是两个领域“天花板”级别玩家的深度交融：一方是掌握着数字时代生存命脉——“算力”的霸主，另一方是凭借GLP-1等重磅药物横扫全球市场的“制药之王”。

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01

强强联合

在这场10亿美元的豪赌中，最令人关注的技术核心莫过于英伟达最新发布的Vera Rubin架构AI芯片。

作为继Blackwell之后的又一力作，Vera Rubin架构不仅是计算能力的提升，更是针对生物医药等复杂科学计算进行的底层重构。

在制药领域，最核心的痛点在于“空间搜索”，人体蛋白质的折叠方式、小分子与靶点的结合构象，其复杂程度超越了目前人类已知的所有天文数字。

根据发布会信息，Vera Rubin平台相较于前代，在处理大规模混合专家模型(MoE)时，推理成本降低了10倍。这意味着，原本需要数月甚至数年才能完成的蛋白质结构模拟，现在可以在几天内通过数字孪生技术完成高精度的预判。

礼来公司首席执行官戴文睿在发布会上坦言：“在硅片上预先模拟每一个分子的反应，比在烧杯里盲目试错要高效得多。”英伟达的算力平台，正在将药物研发从一种“基于实验的概率学”转变为一种“基于模拟的确定性科学”。

如果说英伟达提供的是“大脑”，那么礼来拿出的则是深耕医药领域150年的“躯干”与“记忆”。

此次合作最引人注目的亮点，是打造一个“干湿实验室闭环”(Closed-loop Discovery)：

在之前的研发流程中，计算机设计的药物分子(干实验)往往需要在现实实验室中通过人工合成和测试(湿实验)，这个过程存在严重的断层和时滞。而礼来与英伟达联合打造的这个“AI药厂”，旨在实现24小时不间断的自动进化。

实验室将大规模部署由英伟达Omniverse Robotics平台驱动的自动化机器人。这些机器人不再是简单的流水线机械臂，而是具备“Agent(智能体)”属性的实验室助理，它们能接收AI生成的指令，自动配置实验方案、合成化合物、并在细胞层面进行药效测试。

湿实验产生的所有原始数据，会通过高速网络实时反馈回基于Vera Rubin架构的超算中心。AI模型会根据实验结果立即优化算法，调整下一个分子的设计参数。这种“实验生成数据——数据喂养AI——AI指导实验”的闭环，将药物发现的周期从数年缩短至数月。

双方的合作不局限于前端研发，更延伸到了临床开发、生产制造及商业运营的机遇，整合多模态模型、智能体人工智能、机器人技术和数字孪生。

通过英伟达的Omniverse™库与RTX PRO™服务器，礼来正在为其全球的制造工厂建立数字孪生体。这意味着在药物获批之前，生产工艺的优化和扩产瓶颈的预测就已经在虚拟世界中完成了，这对于目前供不应求的GLP-1等重磅药物的产能释放具有极大战略价值。

02

礼来的野心

对于礼来而言，这10亿美元的投入是其战略转型的里程碑。

过去几年，礼来凭借替尔泊肽(Tirzepatide)在糖尿病和肥胖症领域的成功，市值一路飙升，成为制药界的“顶流”。然而，所有制药巨头都面临一个共同的噩梦——“反摩尔定律”(Eroom's Law)：

即尽管研发投入不断增加，但每10亿美元投入所能产出的新药数量却在不断下降。

礼来深知，单纯靠堆人、堆钱、碰运气的研发模式已经走到了尽头，接下来要走的这一步是数据资产的变现。

礼来拥有全球最庞大的临床数据库和分子库。在过去，这些数据静静地躺在服务器里;而在英伟达的BioNeMo平台的加持下这些数据变成了训练生物大模型的优质“燃料”。

礼来目前的重点是代谢疾病，但利用AI，他们可以同时在阿尔兹海默症、肿瘤免疫、罕见病等多个赛道开启“暴力破解”模式，实现管线的爆发式增长。

03

思考

作为医药行业从业人员，我们在惊叹10亿美元大单的同时，也必须保持冷峻的观察。

1. “算力平权”还是“马太效应”?

英伟达与礼来的强强联合，是否会进一步加剧医药行业的两极分化?

对于资金匮乏的中小Biotech公司来说，当AI制药变成了一场每X年投入10亿美元的算力竞赛，它们是否还有入场的入场券?未来的医药市场，是否可能会出现“算力霸权”，拥有顶级算力和大模型的公司将对小公司形成碾压式的研发优势?

2. 监管机构的审批逻辑会变吗?

AI生成的分子固然精妙，但在监管层面前，临床数据的安全性(Safety)和有效性(Efficacy)依然是金标准。

截至2026年初，AI研发药物已经从“概念验证”阶段全面进入“临床收获期”，英矽智能的INS018-055首先进入II期临床，并表现出的优异安全性和初步疗效，中国的剂泰科技后来居上，在2025年10月宣布其自研AI药物MTS-004已顺利达到III期临床研究主要终点，另外德睿智药的MDR-001和Generate Biomedicines的GB-0895也顺利进入III期临床。

但目前全球尚无一款完全由AI设计且通过III期临床获批上市的“纯血AI新药”。

英伟达与礼来的合作，能否在监管科学(Regulatory Science)上取得突破，让监管机构接受更多基于模拟和数字孪生的申报材料，将是行业发展的关键。

3. AI能否真正理解生物多样性?

尽管Vera Rubin算力惊人，但生命体系的复杂性远超物理世界。

AI模型往往是一个“黑盒”，它可能预测出一个活性极高的分子，但却无法解释为何在特定人群中会产生罕见的免疫反应。AI制药必须解决“可解释性”的问题，才能真正赢得医生的信任和临床的青睐。

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结语

我们正站在一个奇点的边缘：在这个实验室里，第一批不再由人类大脑构思、而是由硅基智慧在数亿个维度中筛选出的分子，正在悄然诞生。这不仅是一场算力的胜利，更是人类探索生命奥秘方式的根本性倒置。

对于广大医药从业者来说，变革的脚步声已经清晰可闻。未来，一位顶尖的药物研发者，不仅需要精通有机合成、分子设计及深入理解蛋白质结构与基因序列的奥秘，更要懂得如何与AI智能体对话，如何利用算力去洞察药物深处的秘密。

10亿美元只是一个开始，在这个名为“AI制药”的宏大剧目中，好戏才刚刚开场。