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　　舊金山的冬天有些許寒冷，但剛剛開幕的第44屆摩根大通醫(yī)療健康大會（J.P. Morgan Healthcare Conference, JPM）卻讓全球資本市場感受到了前所未有的燥熱。

　　當地時間1月12日，就在JPM大會的首日，一則重磅消息瞬間引爆了會場，也震動了從硅谷到華爾街的每一根神經：

　　全球市值第一的制藥巨頭禮來與全球市值第一的科技巨頭英偉達正式宣布，雙方將達成一項歷史性的戰(zhàn)略合作。

　　兩家公司將在未來五年內共同投入10億美元，在舊金山灣區(qū)建立一個全新的聯合創(chuàng)新實驗室。

　　這不僅是一次簡單的企業(yè)合作，更被業(yè)內視為“硅基智能”與“碳基生命”最頂層的握手。

　　截至發(fā)稿，英偉達市值已突破4.5萬億美元，穩(wěn)坐全球科技王座；而禮來憑借在GLP-1減肥藥領域的絕對統治力，市值穩(wěn)定在1萬億美元以上，是無可爭議的醫(yī)藥之王。

　　兩家市值加起來接近6萬億美元的巨無霸，決定聯手押注AI醫(yī)療，這本身就是一個巨大的時代信號。

　　這究竟是一場怎樣的“豪賭”？AI真的能打破困擾制藥業(yè)數十年的“反摩爾定律”嗎？

　　不僅是算力，更是生態(tài)

　　根據雙方披露的細節(jié)，這個聯合實驗室將不僅僅是一個算力中心，而是一個完全通過AI重構藥物研發(fā)流程的“超級工廠”。

　　具體來說，包括以下三大方式。

　　首先，是硬件：首發(fā)Vera Rubin芯片。最引人注目的技術細節(jié)在于，該實驗室將率先部署英偉達最新一代的AI芯片架構——Vera Rubin。

　　如果說2024年的Blackwell芯片讓大模型訓練成為可能，那么2026年登場的Rubin架構則是專門為極大規(guī)模、極高精度的科學計算而生。

　　對于藥物研發(fā)中涉及的蛋白質折疊、分子動力學模擬以及復雜的基因組學分析，Rubin芯片提供了前所未有的算力密度。

　　禮來并沒有選擇等待云服務商的分配，而是直接將“核武器”搬進了自己的后院。

　　其次，是軟件：BioNeMo與TuneLab的合體。

　　硬件只是基礎，真正的護城河在于數據與算法的融合。

　　英偉達將全面開放其BioNeMo生成式AI平臺，這是一個專門用于生物學的“ChatGPT”。它能夠理解氨基酸的語言，像生成文本一樣生成全新的蛋白質結構。

　　而禮來則拿出了其壓箱底的寶藏——TuneLab平臺。

　　作為一家擁有150年歷史的老牌藥企，禮來積累了海量的、高質量的實驗數據。

　　在AI時代，這些標注清晰、經過驗證的實驗數據比黃金更珍貴。

　　通過聯邦學習技術，雙方試圖解決AI醫(yī)療最大的痛點：科技公司有模型沒數據，制藥公司有數據沒模型。

　　最后，是“AI工廠”與數字孿生。

　　除了研發(fā)，這次合作還延伸到了制造端。利用英偉達的Omniverse平臺，禮來計劃建立其制藥產線的“數字孿生”。

　　這意味著在現實世界中擰緊一顆螺絲之前，AI已經在虛擬世界中模擬了數百萬次生產流程，以確保供應鏈的絕對高效與穩(wěn)定。

　　對于像Zepbound（替爾泊肽）這樣全球供應緊缺的“藥王”級產品，產能的優(yōu)化直接意味著數百億美元的營收增量。

　　禮來的焦慮與野心：站在巔峰尋找下一條曲線

　　為什么是禮來？

　　在外界看來，禮來正如日中天。憑借替爾泊肽在糖尿病和肥胖癥領域的橫掃之勢，禮來現金流充沛，股價屢創(chuàng)新高。

　　但恰恰是這種巔峰狀態(tài)，讓禮來的管理層感受到了更為深層的焦慮。

　　原因在于，制藥行業(yè)長期受困于“雙十定律”——研發(fā)一款新藥需要耗時10年，花費10億美元（甚至更多）。

　　更可怕的是“反摩爾定律”：隨著時間推移，研發(fā)新藥的成本不僅沒有下降，反而在指數級上升。

　　盡管GLP-1藥物為禮來贏得了未來十年的船票，但下一個“藥王”在哪里？是阿爾茨海默癥？是癌癥？還是自身免疫疾??？

　　傳統的“試錯法”研發(fā)效率太低了。禮來CEO Dave Ricks曾多次表示：“我們不能指望運氣，我們需要工業(yè)化的發(fā)現能力。”

　　此外，與英偉達的合作，標志著禮來試圖將藥物研發(fā)從“Discovery”（發(fā)現）范式轉變?yōu)椤癉esign”（設計）范式。

　　以前，科學家像是在大海撈針，從成千上萬個化合物中篩選可能的有效分子。而有了AI，科學家可以像建筑師畫圖紙一樣，根據靶點結構，定向設計出具有特定功能的分子。

　　這不僅能將藥物篩選的時間從幾年縮短到幾個月，還能大幅提高臨床試驗的成功率。

　　更關鍵的是，谷歌旗下的Isomorphic Labs（也就是開發(fā)AlphaFold的團隊）正在大舉進軍藥物研發(fā)；微軟、亞馬遜也在瘋狂布局。

　　作為“舊世界”的霸主，禮來非常清楚，如果不主動擁抱AI，未來很可能會淪為科技公司的代工廠。

　　與其等著被顛覆，不如主動聯手最強的科技伙伴，將主動權掌握在自己手中。

　　英偉達的“第二增長極”：黃仁勛的生物學夢想

　　對于英偉達來說，這筆合作同樣意義非凡。

　　雖然英偉達靠賣GPU賺得盆滿缽滿，但黃仁勛一直有一個觀點：“數字生物學將是下一場驚人的技術革命。”

　　背后的原因是，模型訓練的算力需求雖然旺盛，但遲早會進入平臺期。英偉達需要找到一個能夠像互聯網一樣消耗無盡算力的新領域。

　　生命科學正是這樣一個完美的場景。人體的復雜度遠超任何語言模型。一個細胞內的生化反應網絡，其數據量和計算復雜度是天文數字級的。

　　如果能用算力模擬生命，那么醫(yī)藥行業(yè)對GPU的需求將是無底洞。

　　同時，英偉達雖然有最強的算法和算力，但它沒有生物數據。

　　通過與禮來合作，英偉達得以接觸到頂級的藥企內部數據（盡管是通過聯邦學習等隱私保護方式），這將極大地反哺其BioNeMo模型的進化，使其在與Google AlphaFold的競爭中獲得差異化優(yōu)勢。

　　一個更隱秘的細節(jié)是，過去英偉達只是向藥企兜售顯卡和服務器。但通過與禮來的深度綁定，英偉達開始深入到藥物研發(fā)的核心業(yè)務流中。

　　BioNeMo平臺的推廣，實際上是英偉達在構建生物醫(yī)藥領域的操作系統。

　　一旦全球的藥企都習慣了在英偉達的軟件棧上開發(fā)藥物，英偉達在醫(yī)療領域的地位將如同微軟在PC時代的Windows一樣不可撼動。

　　見證歷史：AI for Science 的分水嶺時刻

　　禮來與英偉達的這次牽手，大概率會成為AI制藥行業(yè)的一個分水嶺。

　　在此之前，AI制藥賽道主要由兩類玩家主導。

　　一類是TechBio初創(chuàng)公司（如Recursion, Schr?dinger, Insilico Medicine等），它們懂AI，但往往缺乏后期臨床開發(fā)能力和商業(yè)化管線。

　　另一類是大型藥企的內部IT部門，它們有錢有數據，但往往受限于傳統體制，難以吸引頂級的AI人才，技術迭代緩慢。

　　禮來與英偉達的模式，創(chuàng)造了第三種可能：“頂級藥企+頂級科技巨頭”的深度捆綁。

　　詳細來說，有三大趨勢：

　　第一，行業(yè)洗牌加速。

　　對于那些僅僅靠“講故事”或“賣SaaS軟件”的AI制藥初創(chuàng)公司來說，日子要難過了。當英偉達直接向禮來這樣的巨頭提供最底層的原子級能力時，中間商的生存空間將被極度壓縮。

　　第二，“干濕閉環(huán)”成為標配。

　　這次合作反復強調了“實驗室”的概念，而不是“數據中心”。

　　其意味著AI不再是單純跑在服務器上的代碼，而是要與實驗室里的移液管、顯微鏡、合成機器人緊密連接。

　　AI設計的分子，必須能迅速在自動化實驗室中被合成、測試，并將結果反饋給AI進行迭代。這種“干（Dry Lab）濕（Wet Lab）閉環(huán)”的能力，將是未來藥企的核心競爭力。

　　第三，對其他巨頭的倒逼。

　　禮來動了，諾和諾德怎么辦？輝瑞、強生、羅氏怎么辦？

　　可以預見，在JPM大會之后，全球排名前十的藥企都將加速尋找自己的科技盟友。微軟、亞馬遜AWS、谷歌云將成為被爭搶的對象。

　　醫(yī)藥行業(yè)的“軍備競賽”，從比拼管線儲備，升級到了比拼“算力+數據”儲備的維度。

　　當然，盡管巨頭們的愿景宏大，但我們必須保持冷靜：AI并不是魔法。

　　這是在于，生物學的黑盒依然存在。大語言模型在處理自然語言時非常出色，因為語言是人類創(chuàng)造的，有明確的語法和邏輯。

　　但生命之書不是人類寫的，其規(guī)則充滿了混沌、冗余和未知的相互作用。

　　目前AI在預測蛋白質結構方面已經做得很好了，但在預測蛋白質功能、預測藥物在人體內的復雜代謝及臨床療效方面，準確率依然不夠高。

　　特別關鍵的是，雖然禮來有海量數據，但生物數據的標準化程度遠低于文本數據。不同實驗條件、不同批次的數據往往存在巨大的噪音。如何清洗這些數據，讓AI能“吃得進去、消化得了”，是一個巨大的工程挑戰(zhàn)。

　　但不管怎樣，全球第一藥企和全球第一科技公司的握手，證明了AI不再是制藥業(yè)的點綴，而是成為生存和發(fā)展的必需品。

　　我們尚不知道這個聯合實驗室何時能誕生第一款“重磅炸彈”級藥物，但可以確定的是：

　　當硅基智能開始解碼碳基生命的奧秘，人類對抗疾病的方式，已經徹底改變了。

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