輝達攜手禮來砸10億美元　共建藥物研發AI實驗室

在摩根大通年度醫療健康大會（J.P. Morgan Healthcare Conference）期間，輝達（NVIDIA）以「生醫Transformer時刻」為題，揭示其以「lab-in-the-loop（實驗室參與）」驅動的新藥研發路線圖。輝達宣布與禮來成立AI共同創新實驗室，未來5年在人才、基礎設施與運算資源上最高共同投入10億美元，鎖定藥物探索與後續開發流程的關鍵瓶頸；二是同步擴展BioNeMo平台，並攜手賽默飛世爾（Thermo Fisher）推進自動化實驗室基礎設施，目標把「資料生成—模型訓練—實驗驗證—再回饋模型」的研發閉環做大做快，讓AI更直接落地到藥物探索與製造流程中。

AI實驗室座落灣區、以BioNeMo與Vera Rubin為底座

輝達表示，AI共同創新實驗室將設立於美國舊金山灣區，匯聚禮來在藥物探索、開發與製造的專業，以及輝達在AI、加速運算與AI基礎設施的能力，由跨領域團隊共同生成大規模資料並打造更強的AI模型，加速新藥研發。該實驗室的基礎設施將建構於NVIDIA BioNeMo平台與NVIDIA Vera Rubin架構之上，並延伸禮來既有的AI超級電腦與「AI工廠」布局。

輝達創辦人暨執行長黃仁勳指出，「AI正在改變每個產業，而其最深遠的影響將體現在生命科學領域」，並強調雙方要打造新的藥物探索藍圖，讓科學家「能在製造任何分子之前，先以電腦模擬方式探索龐大的生物與化學空間。」

禮來董事長暨執行長David A. Ricks也表示，若能把禮來累積的大量資料與科學知識，結合輝達的運算能力與模型建構專業，就有機會重新定義藥物探索；他並形容在「新創般的環境」中匯聚世界級人才，目標是創造任何一家公司都難以單獨完成的突破。

把濕式與乾式實驗室接起來　打造24小時不間斷的「持續學習系統」

依據雙方合作規劃，輝達、禮來將把重點放在建立「持續學習系統」上：讓禮來採用代理型濕式實驗室（wet lab），與運算導向的乾式實驗室（dry lab）緊密串接，使AI輔助的實驗流程得以24小時不間斷運作；再將每一次實驗產生的新資料，回饋到模型訓練與推論，再導引下一輪實驗設計，以縮短反覆試錯的時間成本。

值得注意的是，雙方也明確把AI的應用邊界往「製造與供應鏈」延伸：除藥物探索之外，亦將探索把AI擴展至臨床開發、製造與商業營運，並整合多模態模型、代理型AI、機器人與數位孿生。

輝達強調，透過NVIDIA Omniverse函式庫與NVIDIA RTX PRO伺服器，禮來可為製造產線建立數位孿生，用於建模、壓力測試與最佳化；同時在AI工廠中導入物理AI與機器人，提升高需求藥品的製造能力並強化供應鏈可靠性。 （相關報導： 物價漲不停背後有人搞鬼？施俊吉揭商人「貪婪心理」：政府應該讓勞工擔的起生活 ｜ 更多文章 ）

BioNeMo平台同步擴展　強化「lab-in-the-loop」全生命周期

輝達同步宣布大幅擴展BioNeMo平台，好用於上述閉環研究系統的技術基礎。輝達指出，生命科學每天產生龐大的科學資料，BioNeMo提供從資料生成與處理、模型訓練、最佳化到部署的開發平台，協助產業把資料轉化為推動藥物探索的競爭引擎，在提高成功機率的同時降低研發成本。並估計，生命科學產業每年研發支出約3,000億美元。

在本次擴展內容上，輝達將重點放在三個面向：其一，推出NVIDIA Clara開放模型，並新增用於RNA結構預測的RNAPro模型，以及用於確保AI設計藥物可實際合成的ReaSyn v2模型；其二，推出BioNeMo Recipes，讓生物學基礎模型的訓練、客製化與部署能更快速、有效率擴展；其三，強化資料處理函式庫，例如nvMolKit，主打以GPU加速分子設計的化學資訊學工具。

輝達醫療業務部門副總裁Kimberly Powell形容，生物學與藥物探索正迎來屬於自己的「Transformer時刻」，關鍵在於把實驗資料轉化為AI可用的智慧，讓一次實驗的資訊能延續至下一次實驗，形成持續學習循環，加快探索速度並協助研究人員打造新的前沿模型。

攜手賽默飛世爾　把「儀器」變成智慧化資料工廠

隨實驗室端的AI落地，輝達也把「讓科學儀器具備智慧、讓實驗室更自主化」列為主軸之一。輝達此次與賽默飛世爾合作，目標是把科學研究實驗室轉型為可規模化、可自動化的資料工廠，並點出三類關鍵能力：以NVIDIA DGX Spark桌上型超級電腦協調自動化工作流程，提供從實驗室邊緣到雲端的整合運算架構；以NVIDIA NeMo軟體套件打造多代理系統，使其能自動產生實驗流程、執行實驗並進行即時品質控管；再整合BioNeMo工具，即時、自動化解讀儀器輸出，加速從原始資料走向可採取行動的科學洞察。

賽默飛世爾科技執行副總裁Gianluca Pettitti指出，AI結合實驗室自動化將改變科學工作的進行方式，透過賽默飛世爾的儀器能力與輝達AI解決方案，可協助客戶提升效率、改善精準度，並讓每一次實驗產出更高價值，最終加速帶來重大人類影響的發現與突破。

從模型開發者到AI科學家與機器人數位孿生　生態系加速成形

在平台與自動化基礎設施之外，輝達也同步「點名」多家夥伴正在把BioNeMo、代理型AI與物理AI結合到研發流程。模型開發者方面，包括Basecamp Research（EDEN系列藥物設計模型）、Boltz PBC（Boltz Lab分子設計平台）、Chai Discovery、Natera，以及Apheris、Dyno Therapeutics、OpenFold、Terray Therapeutics等。

朝「AI科學家」方向延伸，Edison Scientific發表Kosmos系統，主打可在一個晚上完成相當於6個月的工作；另有Tetrascience、Owkin，以及Benchling、CytoReason等公司採用NVIDIA NeMo或NVIDIA NIM微服務，建構科學領域代理型工作流程。

在機器人與自動化端，輝達亦列出Multiply Labs、HighRes Biosolutions、Opentrons Labworks等業者，正透過NVIDIA Isaac Sim進行機器人數位孿生、模擬優先設計與訓練；並提到 Amgen、Roche等公司使用Omniverse與Isaac Sim建立數位孿生，把物理AI導入實驗室與製造設施。 （相關報導： 物價漲不停背後有人搞鬼？施俊吉揭商人「貪婪心理」：政府應該讓勞工擔的起生活 ｜ 更多文章 ）

整體而言，輝達這一波在J.P. Morgan Healthcare Conference期間，呈現其策略不只停留在「用AI做新藥」，而是更進一步把資料、模型、實驗、自動化與製造串成閉環，試圖把生命科學研發從以人力為主的線性流程，推向可規模化、可持續學習的運算與實驗協作系統。