英伟达与礼来携手布局AI制药，2026年为何将成资本新宠？|ai制药|医药|知名企业|礼来公司|英伟达

每个月的生物医药产业都有热点话题，2026年1月，这个主角毋庸置疑便是——AI制药。说到AI，相信大家都已经不陌生了，那AI制药究竟正经历怎样的变革、为何能成为行业焦点？接下来，我们就结合2026年初的行业动态，拆解这一赛道的发展新格局！

每年的摩根大通医疗健康大会（JPM）都是全球生物医药产业的风向标，而在2026年初的这场盛会上，一则新闻几乎抢占了所有头条：全球制药巨头礼来（Eli Lilly）与算力霸主英伟达（NVIDIA）共同宣布，将投资高达10亿美元，建立专注于AI驱动的药物发现联合实验室。

这绝非一次普通的战略合作，它更像是两个时代的王者——一方握有百年积累的生物学知识与临床经验，另一方则掌控着定义未来的智能算力，在药物研发最核心的腹地，完成了历史性的“灵魂绑定”，它向世界抛出一个清晰无误的信号：AI在制药领域的角色，正在发生根本性转变！

回顾过往数年，AI赋能药物发现的故事早已屡见不鲜。但喧嚣过后，行业始终萦绕着一个核心疑问：AI带来的究竟是改变游戏规则的革命，还是锦上添花的辅助工具？

2026年，一系列同步涌现的深刻变化给出了答案。这一年，AI制药正式跨越从“赋能工具”到“核心生产力”的临界点，而这一跨越的标志，并非某一项炫酷的技术突破，而是临床验证、产业资本、国家战略与生态模式四大支柱的同步成熟与共振，它们共同重塑着全球药物研发的竞争规则与价值分配体系。

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支柱一：临床验证看数据

药物研发，最终是一场关于“疗效”的残酷考试。过去，AI制药公司大多以“缩短时间”、“降低成本”、“发现全新靶点或分子”的方式吸引关注。但资本市场与产业界的耐心有限，AI制药的终极价值，终究要落到“能否将数字世界的虚拟分子，转化为临床试验中真正惠及患者的实体药物”这一核心命题上。

2026年，AI制药正式迈入关键的临床验证深化阶段，行业领军者纷纷向市场交出阶段性答卷。Generate Biomedicines的GB-0895作为一款由生成式AI从头设计的靶向白细胞介素-2（IL-2）的创新疗法，已针对中重度哮喘患者推进至后期临床研究阶段，成为全球范围内少数进入该阶段的生成式AI设计蛋白质疗法；中国AI制药企业剂泰医药的核心产品MTS-004（用于治疗肌萎缩侧索硬化症（ALS）），也已在中美两地同步推进关键临床研究，其前期数据初步展现出延缓疾病进展的潜力。

这些进展并非孤立事件，而是行业趋势的鲜明注脚——AI设计的药物分子正以前所未有的规模和速度，涌入临床研发的冲刺阶段，行业焦点已不可逆地从“AI发现了多少新分子”，转向“AI设计的分子在临床试验中表现如何”。

这一转变在JPM大会的行业讨论中也得到印证，诺华（Novartis）首席执行官谈及研发管线战略时，虽未刻意强调AI，但反复提及的“充实高价值管线”“追求突破性疗效与研发效率”，恰好是AI技术的核心优势领域。当药企对研发生产力与创新质量的需求达到顶峰，经初步验证的AI解决方案便从“可选项”升级为“必选项”。

临床验证的深化，本质上是AI制药价值评估体系的重构。“讲故事”的能力让位于临床数据的说服力，每一次积极的临床读数，都为行业注入信心，持续推高AI制药商业模式的价值天花板。

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支柱二：从“盲目投注”到“精准布局”

资本永远都是产业趋势的“晴雨表”，2026年AI制药领域的资本流向，呈现出“产业资本重仓+公开市场承接”的双重特征，形成完整的资本闭环，标志着行业从概念炒作迈入价值认同阶段。

（1）产业资本

礼来与英伟达的联合实验室合作，正是产业资本战略转型的典型代表。不同于传统的软件授权、单项技术合作，二者的合作是制药巨头与算力龙头在研发前沿的深度绑定——礼来输出庞大的生化数据、药物研发经验与临床能力，英伟达提供顶尖AI模型、算法及超算支撑，双方共同投入资源、共享知识产权与研发成果，目标并非解决单一靶点问题，而是共建下一代药物发现的核心基础设施。

无独有偶，赛诺菲（Sanofi）与中国AI制药企业华深智药（Helixon）也达成了潜在总价值不菲的合作协议，聚焦多个肿瘤靶点的药物发现。该合作通过“里程碑付款”机制，将AI企业的收益与药物研发实际进展深度挂钩，凸显了产业界对AI产出“硬成果”的信心。这些合作清晰表明，顶级药企的战略已发生根本转变：不再将AI视为可外购的“黑箱服务”，而是决定未来十年竞争力的核心内生能力，通过深度绑定锁定顶尖AI技术与人才，筑牢行业竞争壁垒。

（2）公开市场

一级市场的产业资本布局，需要二级市场提供价值出口以形成闭环。2025年底以来，头部AI制药企业陆续开启公开市场融资进程，部分企业凭借AI驱动的核心研发管线获得资本市场青睐，上市后股价表现稳健。这一趋势具有里程碑意义：它向全球资本市场证明，以AI平台为核心、拥有自主管线的生物科技企业，能够获得主流市场的认可，不仅为企业自身提供了持续研发的资金支持，更为整个行业树立了估值标杆与退出路径，极大提振了创业者与早期投资者的信心。

JPM大会的资本圈讨论中，这种务实转向愈发明显。Biogen研发主管明确表示，其投资合作将聚焦“优质科学成果”，而非刻意追逐AI概念；知名生命科学投资机构Sofinnova Partners合伙人也指出，市场正进入整合阶段，资金将向“尖端技术+深厚生物学洞察”的团队集中。资本正用真金白银投票，淘汰空有技术外壳、缺乏医学内核的玩家，推动行业向高质量方向发展。

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支柱三：国家战略加持

当一项技术足以重塑关键产业格局时，国家力量的介入便成为必然。AI制药作为人工智能与生物医药两大战略领域的交汇点，其发展已超越企业间的商业竞争，上升为关乎国家生物科技竞争力与公共卫生安全的系统性战略竞赛。

在中国，2026年工信部等八部门印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，虽以制造业为核心，但“推动AI与实体经济深度融合”的核心精神，为AI在生物医药等高端制造业的应用筑牢了政策基础，将AI从鼓励探索的“方向”，升级为驱动产业升级的“核心引擎”。

上海、苏州、北京等生物医药产业高地，也纷纷出台配套细则，通过搭建AI创新平台、设立专项基金、探索数据共享机制试点等方式，系统性培育AI制药生态。

全球范围内，这场战略竞速早已拉开帷幕。美国通过《国家生物技术和生物制造计划》，持续强化在AI for Science（科学智能）领域的领先优势，鼓励国立卫生研究院（NIH）与产业界合作，推动医疗数据合规用于AI模型训练；欧盟及成员国则通过“欧洲共同数据空间”等计划，破解数据壁垒，为AI制药创新提供数据支撑。

国家战略的加持，为AI制药注入了强劲的宏观动能：一方面推动重大科研项目、算力设施、数据资源向该领域倾斜；另一方面，中国国家药监局（NMPA）、美国FDA等监管机构，在已有指导文件基础上持续优化适配AI研发的审评审批路径，同时鼓励产学研医协同，构建从基础研究到产业落地的完整创新链条，让企业技术突破融入国家产业竞争力构建的宏大叙事。

支柱四：生态模式成型

技术的终极价值，在于融入并改造现有工作流程。AI制药发展初期，多以靶点发现、分子生成为主的“点状工具”存在，而2026年，一个深度融合、循环迭代的全新生态模式正在成型，其核心是“AI设计-自动化实验验证-数据反馈优化”的闭环体系。

（1）虚拟与现实的快速迭代

成功的AI制药企业已不再是单纯的软件公司，而是实现了“干实验”（计算模拟）与“湿实验”（生化实验）的紧密耦合。例如，通过AI生成候选分子后，借助高通量自动化实验平台（如机器人实验室）快速完成合成、表达与活性测试，测试数据即时反馈至AI模型，用于下一轮分子优化与模型迭代。这一闭环大幅缩短了“假设-验证-学习”的周期，成为AI提升研发生产力的核心引擎。

（2）超越交易的深度共生

礼来与英伟达的联合实验室模式，标志着AI制药领域新合作范式的兴起。这种模式既非简单的技术买卖，也非一次性项目外包，而是“共同投资、联合研发、风险共担、收益共享”的战略联盟。合作伙伴成为创新共同体，目标一致、利益捆绑，有效降低了合作摩擦，促进了知识与数据的深度共享，有望成为巨头与创新企业合作的主流方向。

（3）挑战与机遇

行业普遍认为，高质量、标准化生物医药数据短缺，尤其是“数据孤岛”问题，是制约AI制药发展的核心瓶颈。但挑战背后亦藏着新的生态机遇：多家药企与科技公司开始探索基于隐私计算、联邦学习等技术的合作模式，在保护核心数据安全的前提下联合训练AI模型；专业数据服务公司崛起，提供结构化数据库、数据标注与治理服务，价值持续凸显；行业组织与监管机构也在推动实验数据采集、存储、报告的标准化，为AI研发提供高质量“数据燃料”。

生态的成熟意味着AI不再是外挂的“插件”，而是深度融入药物研发全流程，从靶点评估到候选分子优化进行全链条重塑，同时催生出新的数据基础设施、服务业态与合作关系。