NVIDIA 與禮來攜手設立 AI 藥物研發實驗室，押注資料與算力重塑新藥開發流程

晶片大廠 NVIDIA 與美國製藥巨頭 Eli Lilly（禮來）近日宣布，雙方將成立一座共同創新的 AI 藥物研發實驗室，以長期合作模式，嘗試加快藥物發現與臨床開發的速度。

這項合作並非單一專案，而是一項為期 5 年、總投入最高可達 10 億美元的承諾。

雙方計畫在美國灣區設立新據點，讓工程、研究與資料科學團隊能夠實體共置、即時協作，預計於 3 月底前正式啟用。合作的核心目標，是建立一套加速、封閉式回饋的研發流程，讓 AI 模型能真正被「工業化」，成為藥物研發管線中的關鍵工具。

NVIDIA 醫療事業副總裁 Kimberly Powell 指出，這座實驗室的規劃，已與 NVIDIA 未來硬體藍圖緊密連動。她表示，Eli Lilly 新部署的 AI 工廠，預期將逐步擴展為混合雲架構，未來會由 NVIDIA 下一代 Vera Rubin 系統提供運算能力，並搭配 NVIDIA 的 DGX 雲端算力。

對 NVIDIA 而言，這代表合作不只是短期展示，而是一個橫跨多個硬體世代的長期布局。

Powell 表示：「透過結合 Lilly 在藥物研發上的深厚領域專業，以及 NVIDIA 在 AI 與加速運算方面的專長，我們正在打造藥物設計與開發的未來。」

資料生成成為 AI 藥物研發關鍵

Powell 多次強調，實驗室的重點不只在模型本身，而在於資料的生成與品質。

她指出，團隊將透過大規模實驗室作業，產出「令人驚豔的訓練資料」，並在實驗室中建立可被驗證的「真實基準資料（ground truth data）」，再以多模態資料訓練生物學基礎模型，縮短從假設到驗證的距離。

這背後的邏輯是：更好的實驗，能帶來更可靠的資料；更可靠的資料，能訓練出更有說服力的模型；而更好的模型，則能讓下一輪實驗更精準。整體設計，是一個以效率與產能為導向的正向回饋迴圈。

禮來：研發流程正進入新階段

Eli Lilly 首席資訊暨數位長 Diogo Rau 將這座實驗室定位為藥物研發模式的轉折點。

他透過新聞稿表示：「我們將其視為定義下一個藥物研發時代能力的催化劑。」他進一步指出，透過與 NVIDIA 合作，Eli Lilly 能夠同時結合龐大的運算資源、專業人才，以及在極大規模下塑造資料的能力。

Rau 同時說道：「我們正邁向一個由快速實驗與日益客製化模型所驅動的研發未來。」

從研發延伸到製造與營運

這項合作的範圍並未侷限於早期藥物探索。

Powell 表示，雙方也將評估把加速運算與先進 AI 技術，延伸應用至 Eli Lilly 的製造與商業營運流程。這樣的策略，與 NVIDIA 過往在其他產業的作法相似：先從最受矚目的應用切入，再逐步擴大到整個企業技術架構。

Powell 也提到，NVIDIA 將運用其 Nemotron 開放模型的成果，協助挖掘臨床相關知識，「讓臨床開發能在可行範圍內，盡可能被強化與簡化」。

AI 熱潮下的實質考驗

這座實驗室的成立，也是在 Eli Lilly 既有基礎設施之上再度擴張。去年 10 月，該公司已宣布採用 NVIDIA 的 DGX SuperPOD 平台，打造被稱為「AI 工廠」的藥物研發超級電腦。如今再加碼投資，意味著 Eli Lilly 願意承擔更高的成果壓力。

對製藥投資人而言，真正關心的並非技術名詞，而是研發週期是否縮短、是否有更多具潛力的候選藥物進入臨床試驗，以及能否降低多年投入卻無疾而終的風險。

AI 過去已多次描繪這樣的藍圖，而這次，Eli Lilly 等於公開表態，願意讓市場以實際研發成果來檢驗承諾。

成功或失敗，都將成為產業指標

不過，風險同樣明確。藥物研發的困難，往往不在於創意不足，而在於生物學本身的複雜、法規流程的冗長，以及驗證標準的嚴格。

即便模型是以「真實基準資料」訓練，仍必須通過重複驗證、量產規模化，以及主管機關的審查；自動化工具，也必須取得長期以懷疑精神著稱的科學家信任。

若這座實驗室運作順利，可能為製藥產業提供一套可複製的新藥研發範本；若成果不如預期，則也可能成為一個昂貴的提醒——再強大的算力，終究無法替生物學本身妥協。

核稿編輯：Claire

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