禮來的“次世代”之戰

本文系基于公開資料撰寫，僅作為信息交流之用，不構成任何投資建議。

在第44屆摩根大通醫療健康大會（JPM 2026）上，AI制藥出人意料的成為引入矚目的焦點。在眾多重磅發布中，制藥巨頭禮來（Eli Lilly）與科技巨頭英偉達（NVIDIA）宣布聯合成立AI聯合創新實驗室，未來五年將共同投入超10億美元，全面重構藥物研發全鏈條。

這項里程碑式的合作，預示著醫藥行業正邁向“硅基智能+碳基生命”協同創新的新紀元。當AI技術從研發輔助工具向核心引擎跨越，醫藥研發領域的“次世代戰爭”已然拉開序幕。

01

搶占AI技術高地

禮來與英偉達的合作，看似是兩大巨頭組成的商業聯盟，實則揭開了醫藥行業從“經驗摸索”向“精準工程”轉型的大幕。這并非簡單的技術疊加，而是旨在構建覆蓋藥物研發、生產、商業化全流程的AI驅動體系，實現研發范式的根本性變革。

從合作內容來看，雙方搭建了“算力+數據+研發”的三維協同框架，形成優勢互補的閉環生態。

算力與技術支撐層面，合作實驗室將率先部署英偉達最新一代AI芯片架構Vera Rubin。相較于前一代Blackwell架構，該平臺訓練性能提升3.5倍，推理成本卻壓縮至原來的十分之一；同時配套部署專為生物醫藥場景設計的BioNeMo生成式AI框架，可精準預測分子活性、毒性及藥代動力學特性，為藥物設計提供核心技術支撐。禮來則貢獻其積累數十年的海量專有數據，涵蓋糖尿病、腫瘤、神經科學等關鍵治療領域的化合物庫、電子病歷及臨床試驗數據，這些高質量數據成為AI模型訓練的核心“燃料”。

在具體落地場景上，雙方將優先打造持續學習系統，深度融合禮來的智能化濕實驗室與英偉達的計算型干實驗室，實現AI輔助下的全天候實驗運轉，為生物學家、化學家提供實時技術支撐。此外，雙方將重點推進機器人技術與物理AI（融合物理定律與機器學習，模擬分子相互作用、藥物生產等真實物理過程）的落地應用，加速藥物發現與生產的規模化推進。

這場合作的本質，是雙方優劣勢的精準互補與戰略訴求的高度契合。

禮來的核心優勢在于深厚的生命科學積淀與海量高質量臨床數據，其臨床數據積累規模在行業內處于領先水平，但短板也十分突出——AI算力支撐不足、前沿模型構建能力有限，難以實現大規模數據的高效轉化。而英偉達作為全球AI芯片龍頭，憑借Vera Rubin架構、DGX Cloud算力平臺及BioNeMo模型平臺，構建了AI在生命科學領域應用的完整技術底座，恰好彌補了禮來的短板。

與此同時，英偉達亟需將AI技術從科技領域延伸至高價值的生物醫藥場景，打開千億美元級的增量市場空間，雙方的合作形成了“各取所需、協同共贏”的格局。

這場合作并非偶然。早在2025年10月，禮來就已部署搭載超1000顆Grace Blackwell芯片的超級計算機，搭建“AI工廠”核心基礎設施；此次聯合實驗室的落地，標志著雙方合作從“遠程技術協同”升級為“貼身深度共創”，進入實質性落地階段。

02

禮來的戰略底氣

禮來敢于豪擲10億美元布局AI制藥，核心底氣源于其在核心賽道的絕對領跑優勢：替爾泊肽的成功，奠定了其在代謝領域的統治地位，也為前沿布局提供了充足的資金與數據儲備。

作為雙重作用機制的GLP-1受體激動劑，替爾泊肽2025年前三季度憑借降糖與減重雙適應癥，合計實現收入248.37億美元；按此增速估算，其全年收入將突破330億美元，有望超越現有“藥王”，登頂全球藥物銷售額榜首。

更關鍵的是，禮來并未止步于單一產品的成功，而是構建了多層次、全維度的GLP-1管線矩陣，筑牢競爭壁壘。

圖：禮來在研管線一覽，來源：公司官網

在核心產品迭代上，三重作用機制的Retatutide在特定人群中實現高達28.7%的減重效果，2026年將有多組III期臨床研究數據公布，有望成為替爾泊肽的核心接力者；口服GLP-1藥物Orforglipron已提交上市申請并啟用優先審評券，預計2026年第二季度正式獲批，填補口服劑型的市場空白。

聯用療法方面，禮來雙線布局ActRII賽道，通過收購Versanis獲得Bimagrumab（ActRIIA/B單抗），并引入來凱醫藥的LAE102（抗ActRIIA單抗）；在胰淀素領域，布局長效Amylin激動劑Eloralintide與替爾泊肽的聯合療法，形成覆蓋不同靶點、不同劑型、不同適應癥的GLP-1全生態布局。

除GLP-1領域的絕對優勢外，禮來在研發效率與全球化布局上的能力，進一步強化了其行業領跑地位。

一直以來，禮來秉持“速度差異化”戰略，候選藥物從靶點選擇到首次上市的周期較行業平均水平快約3.5年；其獨特的BD策略“Catalyze 360”，通過向Biotech企業開放實驗室、算力資源與專業技術，換取創新成果的優先合作權，構建了開放共贏的研發生態。

在全球化層面，禮來已在30多個主要國家完成核心產品上市，2025年自付需求超預期增長，中國、印度、巴西等新興市場成為收入增長新引擎；而口服GLP-1藥物的低成本優勢，將進一步加速其在新興市場的滲透，拓寬增長邊界。

這種穩固的行業領導地位，為禮來布局AI制藥提供了雙重支撐。一方面，GLP-1領域的持續高盈利的為AI研發注入充足資金，10億美元的合作投入對年營收超500億美元的禮來而言，不會對核心業務造成壓力；另一方面，GLP-1管線積累的海量臨床數據、化合物數據，可直接作為AI模型訓練的優質素材，加速AI技術在代謝領域的落地應用，形成“核心業務反哺未來布局”的良性循環。

從更深層次來看，禮來的AI布局也是應對行業競爭與風險的戰略考量。當前全球GLP-1賽道競爭日趨激烈，已有179個在研管線同臺競技，且替爾泊肽核心專利將于2032年到期，現有優勢面臨被稀釋的風險。

在此背景下，通過AI技術開拓新靶點、設計新分子，打造下一代“爆款藥物”，成為禮來維持長期競爭力的核心動因。

03

AI將成為制藥行業的α？

傳統邏輯中，AI在制藥行業的定位始終是“效率提升工具”，主要用于優化實驗流程、縮短數據處理時間，本質上是對傳統研發模式的補充。即便在2024年Deepseek爆火引發的AI熱潮中，AI制藥也多停留在概念炒作階段，尚未形成規模化落地路徑。

從現有行業實踐來看，AI+制藥的規模化路徑主要分為三類，但均存在明顯短板：其一，AI+SaaS模式，AI淪為單純的技術平臺，核心競爭力聚焦算力、數據、算法等IT能力，與醫藥場景的深度融合不足，更偏向IT行業范疇；其二，AI+Biotech模式，本質是AI化的CRO服務，業務局限于臨床前研究，難以延伸至臨床階段與商業化環節，規模化空間有限；其三，AI+CRO模式，對資金的需求遠超傳統CRO業務，從當前Biotech企業融資數十億仍難見成果的現狀來看，疊加AI基礎設施搭建成本，投入產出比相對較低，商業化前景不明朗。

但禮來與英偉達的10億美元合作，徹底顛覆了這一認知。AI正從輔助工具升級為帶動研發范式變革的核心力量，有望成為制藥行業的α因素。

這場合作的核心突破，在于實現了上述三種模式的深度融合，大概率將成為AI制藥行業的分水嶺。雙方構建的“干濕結合”閉環模式，為AI制藥的規模化落地提供了可復制的行業模板：AI模型指導濕實驗室開展實驗，實驗產生的真實數據反哺干實驗室優化模型，形成“模型-實驗-數據-迭代”的持續學習閉環，打破了傳統研發中“計算與實驗脫節”的核心瓶頸。

這種閉環模式的價值，在分子設計等核心環節體現得尤為明顯：AI可快速生成數千種潛在活性分子，機器人實驗員自動完成分子合成與活性測試，數據實時反饋至模型并指導下一輪分子優化，將原本需要數月的研發循環壓縮至數天。更重要的是，該模式不僅適用于小分子藥物，還可延伸至抗體藥物、細胞治療、基因治療等多個領域，具備廣泛的行業適用性。

AI對制藥行業的變革，更體現在研發范式的根本性轉變——從“試錯式探索”轉向“預測性設計”。通過對海量生物分子數據、臨床數據的深度學習，AI可在分子合成前精準預測其療效、安全性及藥代動力學特性，大幅降低盲目實驗的比例，這種范式變革的價值，遠超過單純的效率提升，將重構藥物研發的核心邏輯。

與此同時，AI還正推動制藥行業生態重構與競爭格局重塑。目前全球TOP20藥企中已有半數布局AI制藥，但禮來與英偉達的合作在規模、深度與模式創新性上均屬首次，這必將引發制藥巨頭間的“軍備競賽”，默沙東、羅氏等制藥巨頭大概率會跟進類似跨界合作，加速AI技術在行業內的滲透。

對于中小型Biotech企業而言，這場合作也帶來了新的發展機遇。英偉達的開源模型與禮來的TuneLab平臺，大幅降低了AI制藥的技術門檻，使中小企業能夠借助外部技術資源提升研發能力，無需投入巨額資金搭建自有AI基礎設施。未來行業有望形成“巨頭構建生態、中小企業聚焦細分場景”的新格局，中小企業可深耕罕見病、特色靶點等細分領域，與巨頭形成差異化競爭。

不可否認，AI制藥的規模化落地仍面臨多重挑戰。目前全球范圍內，AI設計的藥物尚無完全獲批上市的先例，多數處于臨床前或早期臨床階段，其最終療效與安全性需經過長期臨床驗證；各國監管機構對AI生成藥物的審評標準、審批路徑尚未明確，監管不確定性可能延緩商業化進程；同時，復雜疾病靶點識別難度大、醫藥數據隱私保護合規要求高、AI模型可解釋性不足等問題，也亟待行業共同解決。

但這些挑戰無法阻擋技術變革的大趨勢。禮來作為全球制藥行業的標桿企業，從GLP-1領域的絕對領跑，到AI制藥的前瞻性布局，每一步都展現出穿越行業周期的戰略遠見。禮來與英偉達的合作，不僅是企業層面的強強聯合，更是計算科學與生命科學的深度融合，為AI制藥的規模化落地提供了清晰路徑。

這場布局“次世代戰爭”的行動，或許將重新定義未來數十年的制藥行業格局。

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