21世纪经济报道记者季媛媛
当外界还在争论AI究竟只是药物研发的“辅助工具”还是能颠覆整个产业的“革命力量”时，全球制药巨头们已经用真金白银做出了选择。
3月16日，罗氏宣布扩展其全球人工智能基础设施，正式部署由英伟达最新一代加速计算技术驱动的“人工智能工厂”。此次在美国和欧洲完成了2176个高性能GPU的部署，使其本地和云端GPU基础设施总容量超过3500个Blackwell GPU。
罗氏声称，这是目前已公布的制药公司可用的最大GPU规模。
这并非个例。就在一个月前，礼来也正式启用了其医药AI工厂“LillyPod”，内置了1016颗英伟达Blackwell Ultra GPU，整体算力高达9000 Petaflops。更早之前，礼来与英伟达宣布将在五年内投入超10亿美元建立AI联合创新实验室。
当传统的“双十定律”（十年时间、十亿美元）愈发成为难以承受之重，AI被寄予厚望，成为打破僵局的那把钥匙。一场围绕“算力”和“AI基础设施”的军备竞赛，正在全球顶尖药企之间悄然打响。
然而，21世纪经济报道记者在深入调研中发现，尽管赛道持续火热，融资额激增，但AI制药行业当下正处于一个充满矛盾的关键时期：巨头疯狂扩张，资本理性回归，技术验证在即，商业痛点仍存。
有券商医药行业分析师对21世纪经济报道记者表示，AI正从单点工具升级为支撑全价值链的基础设施。罗氏将AI深度嵌入从研发、生产到商业化的全流程，这与礼来等巨头的布局类似，表明AI已从“锦上添花”变为“必选项”。
“AI在靶点发现、分子设计等环节已展现出缩短周期、降低成本的价值。”该分析师认为，全球AI制药公司超350家，中国超100家。英矽智能、晶泰科技等本土企业已构建从算法到自动化实验室的全链条能力，并与国际药企达成多项授权合作，商业化路径逐渐清晰。
算力即话语权？
有业内人士认为，罗氏此次的布局，绝不是多买了几张显卡那么简单。其透露的信息显示，这座“AI工厂”是一个高性能超级计算平台，贯穿了整个价值链。
根据公开信息，在研发领域，通过英伟达BioNeMo平台增强“Lab-in-the-Loop”模式，连接生物实验与AI模型；在制造领域，利用Omniverse库驱动数字孪生优化流程；在诊断和数字病理学领域，则借助加速计算和Parabricks软件从海量数据中获取洞察。
“罗氏的举动释放了一个明确的信号：大型药企正在将核心AI基础设施‘私有化’和‘重装化’。”前述分析师指出，“过去大家更多是采购外部AI服务或进行项目式合作，但现在，头部玩家选择自建超大规模算力中心，将专有数据与AI模型深度绑定，这构建了极高的底层数据壁垒。”
行业研究报告也印证了这一趋势，报告指出，全球大型药企开始将AI贯穿应用于临床开发与制造过程，通过构建超级计算集群来设计更优的试验方案、优化生产并加速决策制定。
2025-2026年，正是跨国药企（MNC）全面加码AI的关键窗口期，它们正通过共建算力实验室及多项目平台合作等方式，加速构建“算力-算法-数据-实验”的一体化体系。
这种“重装基建”的背后，是对数据隐私及专有模型的极度重视。根据英伟达2026年2月发布的第二份年度《医疗保健与生命科学领域AI现状》调查报告，70%的企业正在积极使用AI，较去年的63%明显增长。数字医疗领域AI渗透率最高，达到78%。57%的医疗技术公司表示，已看到AI在医学影像领域的实际回报。医学影像成为AI投资回报率最高的应用场景。
“医疗保健和生命科学的游戏规则已经彻底变了！”报告指出，AI正在从“数据处理工具”加速进化为“创造性生产力引擎”，这场变革才刚刚开始。
不过，与跨国药企动辄数十亿砸向底层基建不同，国内AI制药领域正在经历一场深刻的“冷热交替”。
一级市场的融资数据依然亮眼。数据显示，2025年，国内AI制药领域累计融资总额就已超67亿元，同比大幅增长130.5%。此外，覆盖AI制药全链条的政策支持体系也正在形成。继英矽智能、晶泰科技登陆港股后，“AI制药独角兽”深度智耀（DIP）近日宣布完成4000万美元(约合2.76亿元人民币)新一轮融资，而剂泰科技已完成D轮融资。这意味着，“AI制药四小龙”——晶泰科技、英矽智能、剂泰科技和深度智耀的行业格局已然成型。
然而，热钱的涌入并未让所有从业者感到安心。21世纪经济报道记者注意到，一个显著的趋势是，越来越多的AI制药公司正在集体转身，从风险极高的“淘金者”转变为更稳健的“卖水人”（即CRO/技术服务模式）。
曾备受瞩目的AI制药明星公司Verge Genomics近期宣布，其渐冻症药物VRG50635临床试验失败，并宣布转型为一家为大型药企提供AI技术服务的平台公司。无独有偶，Recursion在完成对Exscientia的收购后，也暂停或终止了多个临床阶段项目，聚焦更核心的领域。
“在行业方向尚未明朗之际，前些年的投资行为更像是‘乱枪打鸟’。”有业内人士指出，现在的资本流向已从过去的“广撒网”转向“挑尖子”，资金高度集中于头部企业。市场更重视有“可交付指标”的AI制药公司，例如在成药性提升、实验周转时间缩短等“硬指标”上有优势的企业。
商业化路径何在？
对中国产业而言，凭借丰富的临床资源、海量的数据积累以及有力的政策支持，有望在AI制药的全球竞争中占据有利地位。
但这种转变的背后，是残酷的现实压力。尽管AI在临床前研发环节的效率提升已得到初步验证，但从临床前到临床试验后期的转化瓶颈依然突出。截至目前，全球尚无一款完全由AI主导设计的药物获批上市，仅少数项目推进至三期临床阶段。
“投资人已经不再愿意为长期没有现金流的企业买单。”一位资深投资人向记者坦言，“如今普遍的底线是，如果一家企业两三年内仍然无法产生现金流，基本就不投了。AI制药本质上并没有逃脱新药研发长期输血的逻辑，只是可能缩短了一点时间，但究竟能否真正缩短，依然未知。”
这也意味着，AI制药要从“概念验证”走向“商业落地”，必须迈过几道现实的门槛。
未来的突破方向在哪？对此，前述分析师强调，主要在三方面：一是干湿闭环。打通“算法设计-自动化实验-数据回流”的完整闭环。通过AI指导高通量实验，再用新数据迭代模型，形成“自我强化”的数据飞轮；二是，系统重构。从单点工具升级为一体化平台。整合数据、算力、模型与应用，构建多智能体协同的研发系统，实现从“工具”到“基础设施”的跃迁；三是价值验证。在肿瘤、自免等高难度领域实现关键突破。通过AI设计出临床优势显著的分子，用优异的临床数据证明其对投资回报率的真实改善。
国金证券分析认为，从AI药企的角度，随着AI制药行业奇点来临，首个重要时点，必然是人类首个AI驱动研发药物的获批上市。同时，因为AI制药本身是科技跨界的崭新赛道，首个破局者，即可能是AI药企，也可能是传统仿创龙头在AI领域前瞻深耕者，还可能是非药领域的新进科技公司。
“AI模型依赖高质量、标准化的数据训练，而生物医学数据往往存在‘孤岛化’、标准化不足的问题。”前述分析师解释，“有了数据后，才能根据数据去训练模型，做到算法迭代。但目前AI算法的准确率还有待提高，它只是相当于科学家的工具，并不能取代科学家。”
业内专家预测，2026年将是AI制药的关键考验之年。最重要的试金石，将是进入III期临床试验的AI药物数据。这些结果将首次大规模检验AI是否能真正提高临床成功率，打破制药行业约90%的临床失败率魔咒。
事实上，告别了“讲故事”的阶段，AI制药行业正在回归商业与技术的本质。未来的行业竞争中，缺乏临床验证能力的纯技术公司将被淘汰，头部企业通过并购整合扩大优势，行业集中度会进一步提升。
不少业内人士预判，未来的资本关注将形成“哑铃型”布局，早期资本聚焦颠覆性技术平台，后期资本偏好临床数据成熟的企业 。
中邮证券发布研报则认为，AI已成为新药物发现的“加速引擎”，有望缩短药物发现时间，直接提升新药研发的成功率与效率。2026年，以晶泰科技、Tempus AI为代表的AI+制药赛道领军企业均有望实现EBITDA首次转正，产业即将迎来估值重构期。
无论是罗氏的“人工智能工厂”，还是礼来的“LillyPod”，抑或是英矽智能与施维雅达成的8.88亿美元合作 ，种种迹象表明，AI正在完成从“技术工具”到“产业引擎”的跃迁。而当潮水退去，只有那些能真正攻克“难成药”靶点、在临床后期拿出硬核数据的企业，才能在“算力内卷”中笑到最后。
牙痛两天了，吃了消炎药没有缓解可能是由于药物不对症、用药剂量不足等原因导致的。建议及时就医检查，在医生指导下进行针对性治疗。一、原因1.药物不对症：如果服用的是抗生素类药物，如阿莫西林胶囊等，而引起牙 黄疸是指血液中胆红素浓度升高导致皮肤、黏膜发黄的一种症状。如果患者出现黄疸一个月仍未消退的情况，并且通过检查发现胆汁酸水平较高，则可能是由于肝细胞损伤或梗阻性因素引起的。1、肝细胞损伤：肝脏是人 早晨经常出现咳嗽、无痰、无发烧的症状，可能是由于环境因素等非疾病因素引起。也有可能是感冒、支气管炎、肺炎、肺结核等疾病因素导致。一、非疾病因素1.环境因素：如果患者长期处于粉尘较多的环境中工作或 通常情况下，如果患有鼻窦炎且症状较轻时可以使用抗生素类药剂进行抗感染治疗。若患者病情严重，则需要通过手术的方式来进行治疗。1、抗生素：对于细菌性鼻窦炎而言，在临床上一般首选青霉素或头孢菌素类抗菌药 鼻中隔偏曲是指由于各种原因导致两侧鼻腔之间的软骨或硬组织向一侧倾斜，造成鼻内空间不均匀。这种情况可能会引起一系列症状和并发症，如头痛、鼻塞等。虽然鼻中隔偏曲可能会影响鼻子的外观，但并不是所有患者 肛门处长了一个黑痣可能是黑色素瘤。也有可能不是黑色素瘤，而是其他原因导致的。一、是黑色素瘤的情况如果患者在肛门处发现一个黑痣，并且这个黑痣逐渐增大，边缘不规则，颜色也不均匀，则很有可能是恶性黑色素瘤 。本文链接：AI制药打响算力军备竞赛 ：罗氏布局AI工厂，行业痛点仍存http://www.sushuapos.com/show-9-78656-0.html
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