全球制药巨头AI基础设施竞赛 - 罗氏宣布扩展其全球人工智能基础设施，在美国和欧洲部署了2176个高性能GPU，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 [2] - 礼来正式启用其医药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 [3] - 罗氏的“AI工厂”是一个高性能超级计算平台，贯穿了整个价值链，在研发领域通过英伟达BioNeMo平台连接生物实验与AI模型，在制造领域利用Omniverse库驱动数字孪生，在诊断和数字病理学领域借助加速计算和Parabricks软件 [5] AI在制药行业的应用与趋势 - 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，表明AI已从“锦上添花”变为“必选项” [3] - 根据英伟达2026年2月发布的调查报告，70%的医疗保健与生命科学企业正在积极使用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 [6] - 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年是跨国药企全面加码AI的关键窗口期 [6] 中国AI制药市场现状 - 2025年，国内AI制药领域累计融资总额超67亿元，同比大幅增长130.5% [7] - “AI制药四小龙”行业格局成型，包括晶泰科技、英矽智能、剂泰科技和深度智耀，深度智耀近日宣布完成4000万美元（约合2.76亿元人民币）新一轮融资，剂泰科技已完成D轮融资 [7] - 中国AI制药公司正从风险极高的“淘金者”转变为更稳健的“卖水人”（即CRO/技术服务模式），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 [7][8] AI制药行业面临的挑战与瓶颈 - 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Ⅲ期临床阶段，从临床前到临床试验后期的转化瓶颈依然突出 [9] - 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，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 [11] - 业内预测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 [11] 未来突破方向与行业展望 - 未来的突破方向主要在三个方面：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；二是系统重构，从单点工具升级为一体化平台；三是价值验证，在肿瘤、自免等高难度领域实现关键突破 [10] - 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，首个破局者既可能是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 [11] - 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 [12]