合作核心与愿景 - 英伟达与达索系统宣布了双方超过25年合作中规模最大的一次合作，旨在融合技术，让工程师能够以比以前大100倍、1000倍，最终是100万倍的规模进行工作 [2] - 合作的核心是共同描绘基于物理“世界模型”的工业AI蓝图，这些系统旨在产品、工厂甚至生物系统建造之前就进行仿真模拟 [2] - 目标不是取代工程师，而是通过AI智能体伙伴承担探索性和重复性任务来增强工程师的能力，使其获得杠杆和创造力 [5][6] 技术融合与平台架构 - 新的合作伙伴关系将英伟达的加速计算、AI库（如CUDA-X、Omniverse物理AI库）与达索系统的虚拟孪生平台（3DEXPERIENCE）相结合 [2][4] - 合作将加速计算、AI和数字孪生技术结合，让工程师既能设计几何形状也能设计行为，并在开发早期探索更大的设计空间 [3] - 达索系统正通过其OUTSCALE主权云在三大洲部署英伟达驱动的AI工厂，使客户能够在满足数据驻留和安全要求的同时运行AI工作负载 [4] 应用领域与具体方案 - 在生物学和材料研究领域，通过英伟达BioNeMo平台和BIOVIA科学验证世界模型加速新分子和下一代材料的发现 [4] - 在AI驱动的设计和工程领域，使用英伟达AI物理库的SIMULIA基于AI的虚拟孪生体，帮助设计师和工程师准确即时地预测物理行为结果 [4] - 在制造领域，与DELMIA虚拟孪生体集成的英伟达Omniverse物理AI库，旨在实现自主的软件定义生产系统，为每个工厂提供虚拟孪生体 [4] - 通过结合英伟达AI技术（如Nemotron开放模型）与达索系统行业世界模型的3DEXPERIENCE智能体平台，为虚拟伙伴提供深度工业背景支持，提供可信的可操作智能 [4] 行业影响与范式转变 - 人工智能将被视为像水、电力和互联网一样的基础设施 [2] - 虚拟孪生体被定义为“知识工厂”，是知识创造、测试和信任的场所，价值向上游转移，在物理建造之前完成验证 [3][5] - 工厂本身正在从静态的物理资产转变为作为虚拟孪生体进行设计、仿真和操作的活系统 [4] - 这一转变被定义为计算堆栈的重新发明：从手动指定的结构化数字设计转向能够在工业规模上生成、仿真和优化的软件系统 [2] - 达索系统的3DEXPERIENCE平台服务全球超过4500万用户和40万客户，是虚拟孪生技术的领导者 [3] 未来展望 - 合作被定义为不仅仅是性能提升，而是一个开启新可能性的努力，帮助公司在坏选择变成昂贵错误之前就消除它们，并创造全新的产品类别 [5] - 成功不在于自动化过去，而在于发明未来 [5] - 世界模型作为基于物理学的科学验证AI系统，将成为生物学、材料科学、工程和制造等领域的关键任务平台 [3][7]

文章核心观点 - AI正在全方位重构生命科学，引发医药研发效率的革命，并延伸至手术机械臂、医学影像、数字化诊疗等多个领域，是全新的医疗新质生产力 [3] - AI医疗通过破解生命密码，旨在拓展人类的生命长度与质量，重塑生命极限 [3] 全球AI医疗加速爆发，创新药领跑 - 全球AI医疗市场规模加速扩容，行业呈现三大特征：科技巨头入场、IT与BT深度融合、应用场景从单点走向全面 [3][4][5] - 科技巨头如英伟达、谷歌、微软从底层重构医疗基础设施，例如英伟达的BioNeMo平台和谷歌DeepMind的AlphaFold 3 [3] - 跨国药企与AI初创公司达成巨额合作，例如赛诺菲与Earendil达成250亿美元合作，与Atomwise达成超100亿美元合作，与Dren Bio达成170亿美元合作，与韩国ADEL公司达成104亿美元协议 [5] - 科技公司通过AI大模型切入临床诊疗，例如微软的Dragon Copilot集成进Epic电子病历系统 [5] - 中国创新药出海在2025年表现强劲，交易总额达1356亿美元，首付款70亿美元，交易总数157起，较2024年的519亿美元大幅增长161% [7] - AI创新药针对病种范围广泛，涵盖肿瘤、神经系统退行性疾病、代谢与慢病、自身免疫与炎症、感染性疾病及罕见病六大领域 [7][8] - AI创新药应用空间大，正从早期的靶点发现、化合物筛选向临床试验设计、患者入组筛选等后端环节全产业覆盖 [8] - AI创新药效率高，有望改变传统药物研发“三个十定律”（耗时10年、花费10亿美元、成功率仅10%）的局面 [8] 政策鼓励AI技术应用到医疗领域 - 国家顶层战略设计支持，2025年五部门联合印发《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，2024年7月《全链条支持创新药发展实施方案》明确提出利用AI等技术赋能药物研发，2025年4月七部门发布《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》 [9] - 政策打通创新药从研发到用药的闭环，2025年12月落地的“基本医保+商保”双目录模式建立了“三除外”机制，为高价值AI创新药提供独立支付通道 [10] - 地方政府提供真金白银补贴，例如北京对AI制药平台算力成本给予直接补贴，最高可达实际算力费用的20%，单家企业最高补贴3000万元；上海提供最高500万元模型补贴，算力租金补贴市区协同最高可达100% [11] - 政策鼓励创新药出海，支持本土企业开展国际多中心临床试验，例如上海部分区对取得美国FDA或欧盟EMA注册批件并实现销售的创新药最高给予1000万元支持 [11] 中国领军的AI创新药企业案例 - 英矽智能的全球首款AI设计的特发性肺纤维化药物在2025年完成2a期临床研究并取得积极结果，公司于2026年1月在港交所上市，2025年11月与礼来达成潜在价值超1亿美元的合作 [12] - 晶泰科技旗下AI双抗研发平台Ailux实现了向大分子抗体AI研发的拓展，2025年11月与礼来达成最高总价值345亿美元的合作 [13] - 恒瑞通过自建AI药物设计中心优化ADC药物结构，2025年成功将多款AI辅助研发的ADC创新药授权给默克 [13] AI创新药的科学原理和客观挑战 - AI通过深度学习、生成式模型等技术，将药物发现从实验驱动转向大数据驱动 [16] - AI在三个环节发挥革命性改变：1）利用如AlphaFold等模型高准确性预测蛋白质3D结构，解决“找准锁”（靶点）问题 [17]；2）利用生成式AI进行“药物从头设计”，生成全新分子结构，解决“配钥匙”（先导化合物）问题，跳过传统3-5年筛选期 [18]；3）利用深度学习预测新分子的ADMET性质，早期淘汰90%不合格分子，降低研发失败率 [20] - AI创新药的本质是将生物学问题转化为数学问题，通过构建数字孪生模型在虚拟空间筛选验证，与传统模式（成功率仅0.01%）相比效率极大提升 [21] - AI制药面临三大挑战：1）制药数据质量不高，公开数据库不完整、一致性差 [21]；2）AI模型多为“黑箱”，难以确定因果性，行业正向可解释性AI演进 [22]；3）AI目前主要加速前期发现，药物能否通过临床试验仍需时间检验 [22] 未来AI医疗的四大突破性机遇 第一大机遇：AI制药、创新药 - AI辅助药物发现是医药领域壁垒最高、最具爆发力的应用场景 [25] - AI制药具有万亿级经济空间，有望攻克癌症、阿尔茨海默症等绝症，延长人类寿命，衍生巨大抗衰老与健康管理市场 [26] - AI改变了制药行业的生产逻辑，使其向高效流水线转变 [26] - AI制药供应链分为三个关键环节：算力与算法基建（如晶泰科技、英矽智能、华为）、创新药Biotech企业、CXO研发外包 [27] 第二大机遇：AI精准诊断、医疗影像与基因测序 - AI赋能医疗影像能解决医疗资源不均问题，其阅片准确率已媲美专家，未来设备将集成诊断功能成为智能终端（如联影医疗、迈瑞医疗） [29] - AI重构基因测序，加速流程并提升精度，例如谷歌DeepVariant算法与华大智造平台结合，将复杂区域错检位点数量降至近乎为零 [29] 第三大机遇：AI医疗信息化，超级医疗APP - 医疗信息化正向深度数据价值挖掘转变，AI全面渗透至电子病历整合、个性化健康咨询、医院精细化管理等环节 [30] - AI能推动临床决策智能化，实时辅助医生制定诊疗方案 [30] - 2026年是全球AI医疗商业化落地关键年，OpenAI推出垂类应用，国内互联网大厂（百度、腾讯、阿里）积极布局，例如蚂蚁阿福截至2025年12月月活跃用户突破1500万，单日用户提问量超1000万 [31] 第四大机遇：AI手术机器人，精准医疗 - 手术机器人进入AI时代，例如直觉外科的达芬奇Da Vinci 5(DV5)系统算力是上一代的10000倍，旨在搭载实时AI模型实现术中导航、自动组织识别及智能手术分析 [32] - 强生的Monarch平台实现AI融合，在支气管镜手术中生成虚拟路径引导导管；美敦力收购Digital Surgery公司，专注于手术视频的AI分析 [33] - AI辅助手术机器人能突破人类操作极限，实现微米级操作精度，并作为远程医疗的物理载体，结合5G/6G网络重构医疗服务地理边界 [33]

英伟达与礼来成立AI联合创新实验室 - 英伟达与礼来宣布合作成立一家AI联合创新实验室，致力于运用人工智能技术解决制药行业挑战 [2] - 该实验室将整合礼来在药物发现、开发及制造的专业能力与英伟达在人工智能、加速计算及AI基础设施的技术优势 [2] - 未来五年内，双方将在人才、基础设施和算力方面联合投入高达10亿美元以支持该实验室 [2] 合作细节与目标 - AI联合创新实验室将设立于旧金山湾区，采用共址办公模式，推动双方专家的紧密协作 [3] - 团队将通过生成大规模数据，并依托英伟达BioNeMo平台构建AI模型，从而加速新药研发 [3] - 合作初期将重点构建一个持续学习系统，将礼来的智能湿实验室与计算干实验室紧密连接，实现全天候AI辅助实验 [4] - 团队将重点开发面向生物学和化学领域的下一代基础模型与前沿模型 [4] - 除药物发现外，双方还将探索在临床开发、生产制造及商业运营等领域应用人工智能的机会，整合多模态模型、代理式AI、机器人技术及数字孪生 [4] - 此次合作将进一步拓展双方去年10月宣布的共建AI超级计算机的合作，并引入包括英伟达Vera Rubin在内的下一代英伟达架构 [4] 行业趋势：AI重塑药物研发 - AI技术可高效处理多组学数据加速靶点挖掘，优化化合物虚拟筛选，精准推进临床试验，预判药物安全风险，同时助力个性化与罕见病药物研发，大幅提升创新药研发效率与成功率 [5] - 现阶段AI在药物研发需要大数据分析和高通量测试的阶段优势最为明显，例如在根据海量文献筛选靶点、专利追踪、批量性质预测等方面，可帮助药企降低大量制药成本 [5] - 据麦肯锡预测，长期来看AI制药全球市场规模有望达到280亿至530亿美元 [6] - 据预测，2025至2030年中国智能制药行业将迎来高速发展期，市场规模预计突破5000亿元大关，年复合增长率维持在15%以上 [6] - AI与制药的深度融合已成行业共识，全球药物研发正加速迈入技术驱动的高效创新新阶段 [8] 行业巨头广泛布局AI制药 - 除礼来外，默沙东、辉瑞、罗氏、诺华、阿斯利康、BMS等头部药企均在AI制药领域有所布局，涵盖战略合作、技术授权、收购与联合研发等多种形式 [3] - 去年11月，默沙东与ValoHealth开展超30亿美元的合作，借助其人工智能平台从超1700万份帕金森症及相关疾病数据库中分析疾病潜在发病模式并挖掘潜在药物靶点 [6] - 去年10月，Insitro宣布与百时美施贵宝延长合作以推进对肌萎缩侧索硬化症新疗法的发现，该协议可能提供高达2000万美元的新资金，合作的总潜在价值超过20亿美元 [6] - 2025年，全球AI制药相关投融资事件近80起，其中我国至少有30起，全球AI制药BD交易至少有12项 [7] 礼来在AI制药领域的密集合作 - 除了与英伟达合作，礼来近期在AI制药领域合作动作密集，覆盖算力基础设施、模型开发、药物发现与生物技术平台等多个维度 [4] - 去年11月，礼来与晶泰科技达成多靶点战略合作及平台授权协议，协议总价值最高可达3.45亿美元 [5] - 去年11月，礼来与英矽智能达成总额超1亿美元的研发战略合作，加速创新疗法发现与开发 [5] - 今年1月6日，Nimbus与礼来签署一项为期多年的研发与授权协议，合作开发由人工智能技术驱动的新型口服疗法用于治疗肥胖症及其他代谢性疾病 [5] - 今年1月9日，礼来达成与Chai Discovery的合作，加速生物制剂研发进程 [5] 行业战略转变与未来展望 - 制药行业在自主研发AI工具方面的思维模式发生重大转变，目前只有30%的公司打算继续沿用自主研发方式，40%的公司倾向于混合战略，30%的公司优先考虑外部优先的解决方案 [6] - 晶泰科技、英矽智能等中国AI制药公司已成为全球药企合作的重要选择，其中晶泰科技已与全球前20大药企中的17家建立长期合作关系 [7] - 随着AI制药行业奇点来临，首个重要时点将是人类首个AI驱动研发的药物的获批上市 [8] - 2026年有望迎来AI+制药赛道领军企业业绩估值双击，以晶泰科技、TEMPUS为代表的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 [8]

合作概述 - 英伟达与礼来在2026年摩根大通全球医疗健康峰会上宣布，将合作成立一家面向未来的AI联合创新实验室 [4] - 该实验室旨在通过人工智能、加速计算与自动化技术，系统性解决制药行业在药物发现、开发及制造过程中的核心瓶颈 [4] - 双方计划在未来五年内，在人才引进、基础设施建设及算力资源等方面联合投入最高可达10亿美元 [4] 实验室定位与目标 - 实验室将组建世界一流的跨学科团队，汇聚顶尖科学家、生物学家、化学家、AI研究人员与工程师 [4] - 目标是探索人工智能在生命科学领域的下一阶段应用 [4] - 实验室设立于旧金山湾区，采用共址办公模式，以深度融合礼来的药物研发专业能力与英伟达的AI及计算优势 [6] - 双方希望通过高频协作与实时反馈，共同推进新一代药物研发工具和工作流程的落地 [6] 技术架构与核心平台 - 实验室将以英伟达BioNeMo平台为核心，结合英伟达下一代Vera Rubin架构，构建面向生命科学的先进AI基础设施 [6] - 团队将通过持续生成和利用大规模高质量数据，训练覆盖生物学与化学领域的基础模型和前沿模型 [6] - 此举旨在显著加速新分子的发现、优化与验证过程 [6] - 英伟达创始人黄仁勋表示，合作旨在计算环境中大规模探索生物学与化学空间，使科学家能在实际合成分子前更高效评估潜在路径 [6] 合作愿景与战略意义 - 礼来董事长戴文睿指出，合作将礼来近150年积累的专有数据和科学洞察与英伟达的计算能力和模型工程经验结合 [7] - 合作有望从根本上改变传统药物研发的节奏和方式 [7] - 通过在协同环境中汇聚全球顶尖人才，双方将突破单一组织能力的边界，探索前所未有的创新空间 [7] 研发体系与工作模式 - 合作初期将重点打造一个贯穿实验与计算的持续学习系统，将礼来的智能湿实验室与计算驱动的干实验室紧密连接 [8] - 该系统旨在实现全天候AI辅助实验，将实验设计、数据生成与模型训练纳入持续迭代的闭环 [8] - 生物学家和化学家将能在AI支持下快速调整假设、优化实验路径 [8] - 项目将拓展礼来此前公布的AI超级计算机计划，并引入包括英伟达Vera Rubin在内的最新硬件架构 [8] 应用扩展至全价值链 - 除药物发现外，合作计划将人工智能进一步引入临床开发、生产制造及商业运营环节 [9] - 将探索多模态模型、代理式AI、机器人技术与数字孪生在制药全价值链中的应用 [9] - 通过在AI工厂中引入物理AI和机器人系统，礼来旨在提升高需求药品的生产能力并增强供应链稳定性 [9] - 借助英伟达Omniverse平台与RTX PRO服务器，礼来可构建生产线与供应链的数字孪生模型进行模拟与优化 [9] 生态建设与行业影响 - 联合创新实验室将成为双方创新生态的重要支点，为科研人员和初创企业提供深度专业支持与大规模计算资源 [10] - 英伟达通过Inception项目为初创企业提供技术指导及算力支持 [10] - 礼来的Lilly TuneLab平台基于公司数十年专有数据为生物技术企业提供定制化药物发现模型，未来将整合英伟达Clara生命科学开源模型 [10] - 相关研发工作预计将于今年年初在南旧金山正式启动 [10]

合作概览 - 全球市值第一的制药巨头礼来与全球市值第一的科技巨头英伟达宣布达成历史性战略合作 [1] - 双方将在未来五年内共同投入10亿美元，在旧金山湾区建立全新的联合创新实验室 [1] - 截至发稿，英伟达市值已突破4.5万亿美元，礼来市值稳定在1万亿美元以上，两家公司市值总和接近6万亿美元 [1][2] 合作模式与架构 - 联合实验室定位为通过AI重构药物研发流程的“超级工厂”，而不仅仅是算力中心 [2] - **硬件层面**：实验室将率先部署英伟达最新一代AI芯片架构Vera Rubin，该架构专为极大规模、极高精度的科学计算而生，适用于蛋白质折叠、分子动力学模拟等药物研发环节 [2] - **软件与数据层面**：英伟达将全面开放其BioNeMo生成式AI平台，礼来则提供其TuneLab平台及积累的海量高质量实验数据 [3] - 双方通过联邦学习技术融合数据与算法，旨在解决科技公司有模型没数据、制药公司有数据没模型的行业痛点 [4] - **制造与供应链层面**：合作延伸至制造端，礼来计划利用英伟达Omniverse平台建立制药产线的“数字孪生”，通过虚拟模拟优化生产流程，以提升如Zepbound（替尔泊肽）等紧缺产品的产能 [5] 礼来的战略动机 - 尽管凭借GLP-1药物（如替尔泊肽）在糖尿病和肥胖症领域取得成功，公司仍面临深层焦虑，源于制药行业长期受困于“双十定律”（研发一款新药需耗时10年、花费10亿美元）及“反摩尔定律”（研发成本随时间指数级上升） [6][7] - 公司CEO多次表示需要“工业化的发现能力”，旨在将药物研发从“发现”范式转变为“设计”范式，利用AI根据靶点结构定向设计分子，从而将筛选时间从几年缩短到几个月，并提高临床试验成功率 [7][8] - 面对谷歌Isomorphic Labs、微软、亚马逊等科技公司大举进军药物研发，公司选择主动联手最强科技伙伴以掌握主动权，避免未来沦为科技公司的代工厂 [8][9][10] 英伟达的战略动机 - 公司CEO认为“数字生物学将是下一场惊人的技术革命”，生命科学领域因其极高的数据量和计算复杂度，被视为能够像互联网一样消耗无尽算力的新领域，是GPU需求的潜在无底洞 [11][12] - 通过与礼来合作，公司得以接触顶级药企内部数据，反哺其BioNeMo模型的进化，并在与Google AlphaFold的竞争中获取差异化优势 [13] - 合作标志着公司从单纯销售硬件深入到药物研发核心业务流，BioNeMo平台的推广实质是在构建生物医药领域的操作系统，旨在确立其在医疗领域如同Windows在PC时代般的统治地位 [13] 行业影响与趋势 - 此次合作被视为AI制药行业的分水岭，创造了“顶级药企+顶级科技巨头”深度捆绑的第三种模式，区别于TechBio初创公司和大型药企内部IT部门主导的原有格局 [14][15] - **行业洗牌加速**：当英伟达直接向礼来等巨头提供底层能力时，依赖“讲故事”或“卖SaaS软件”的AI制药初创公司的生存空间将被压缩 [16] - **“干湿闭环”成为标配**：合作强调AI需与实体实验室设备紧密连接，实现AI设计、自动化合成测试、结果反馈迭代的闭环，这将成为未来药企的核心竞争力 [17] - **倒逼其他巨头**：预计全球排名前十的药企将加速寻找科技盟友，微软、亚马逊AWS、谷歌云将成为争抢对象，行业竞争从比拼管线储备升级到比拼“算力+数据”储备 [18] 挑战与展望 - AI并非魔法，生物学本身存在黑盒，生命规则充满混沌与未知相互作用 [19] - 当前AI在预测蛋白质结构方面表现良好，但在预测蛋白质功能、药物复杂代谢及临床疗效方面准确率依然不够高 [20] - 生物数据的标准化程度低，不同实验条件和批次的数据噪音大，数据清洗是巨大的工程挑战 [20] - 此次合作证明AI已成为制药业生存和发展的必需品，标志着人类对抗疾病的方式正在发生根本性改变 [20]

市场整体表现 - A股三大指数集体回调 沪指跌0.64%收报4138.76点 深证成指跌1.37%收报14169.40点 创业板指跌1.96%收报3321.89点 沪指终结17连阳 [2] - 沪深京三市成交额达36991亿元 较昨日放量541亿元 再创历史天量 [2] - 行业板块涨少跌多 贵金属、医疗服务、采掘行业、生物制品板块涨幅居前 航天航空、通信设备、计算机设备、船舶制造、半导体、电子化学品板块跌幅居前 [2] - 个股方面 上涨股票数量超过1600只 逾70只股票涨停 [2] 午后电力板块突然爆拉 - 电网设备股午后异动拉升 三变科技、特变电工直线涨停 双杰电气、中国西电、保变电气亦涨停 亿能电力、科润智控、新特电气涨幅居前 [3] - 特变电工在短短十分钟内从水下一路涨停 收盘报27.37元 涨幅10.01% 成交额119.13亿元 总市值1382.95亿元 [4] - 电网设备板块指数收涨1.03% 报12406.25点 成交额940.81亿元 [5] - 消息面上 AI爆发导致数据中心耗电量激增 影响电网稳定性并推高部分地区电费 引发对电力基础设施的关注 [6] - 北美市场正迎来电网老化更新与AI数据中心建设的双重驱动 推动变压器市场需求爆发 [6] - 根据伍德麦肯兹估算 北美电力变压器和配电变压器的供应缺口已分别达到30%和6% 进口产品预计占美国电力变压器供应量的80%、配电变压器供应量的50% [6] - 银河证券研报认为 北美AI数据中心变压器供不应求 变压器出口高景气 [6] AI医疗新消息 - AI医疗概念反复活跃 多股大涨 泓博医药、博济医药20CM涨停 诺思格涨超11% 嘉和美康涨超10% 美年健康涨停 尔康制药涨超9% [8] - 兰卫医学涨19.96% 迪安诊断涨11.90% 新赣江涨10.13% 澳洋健康涨10.05% 百花医药涨10.00% 贝瑞基因涨9.97% [10] - 消息面上 英伟达与礼来宣布达成五年战略合作 计划投入10亿美元在旧金山湾区建设联合实验室 礼来提供药物研发数据 英伟达提供算力与平台 旨在将新药研发转向精准计算 [10][11] - OpenAI正式推出ChatGPT Health 这是一个专用的健康管理空间 支持连接用户的电子医疗记录和可穿戴设备数据 并能结合实时健康背景给出建议 [11] - Anthropic宣布其AI产品Claude将上线符合美国HIPAA法案的医疗服务 用于处理受保护的健康数据 并已整合多种科学数据库 增强对生物医学研究的支持 [11] - 财信证券认为 AI医疗产业正迎来黄金发展期 医学影像AI辅助诊断、智能手术机器人、药物研发AI平台等创新成果加速落地 产业链形成完整生态 [12] 商业航天回调 - 商业航天概念股集体跳水 商业航天主题指数下跌5.83% 盘中一度跌超8% 航天电子、航天科技、北斗星通、航天长峰、中天火箭等十余股跌停 [14] - 航天电子收盘跌10.01% 报28.40元 成交额212.48亿元 [16] - 消息面上 1月12日晚间 中国卫星、航天环宇、航天电器等10余家上市公司发布股票交易风险提示或股价异动公告 航天动力、航天工程、星环科技、航天长峰等公司明确表示主营业务不涉及商业航天 [14] - 回溯板块走势 开年以来商业航天板块是A股市场明星赛道 截至1月12日 万得商业航天主题指数今年累计涨幅高达33.38% 1月12日当天板块内超40股涨停 多只商业航天ETF同步涨停 中国卫通、超捷股份、航天环宇等核心个股近一个月涨幅超130% [17] - 天风证券研报指出 国内商业航天正处于政策孵化向规模化落地过渡阶段 卫星数据利用率低、下游应用技术与需求脱节、终端门槛高、标准割裂 多数企业依赖政企客户 大众市场可持续盈利模式尚未成熟 [17] - 广发基金策略研究员表示 商业航天概念股市场热度的核心驱动力是政策利好带来的预期升温 叠加板块内公司市值偏小、易被资金撬动 属于典型的主题炒作 [17]

英伟达与礼来的战略合作 - 英伟达与制药龙头礼来公司达成合作，共同投资10亿美元建立联合AI实验室，旨在融合顶尖科学家与AI研究员，共同推进从实验室到计算范式的根本性转变 [3] - 该合作将在未来五年投资10亿美元，合作范围涵盖临床开发、制造和实验室自动化，以加速科学新范式和药物发现 [25] - 合作基于一个信念：药物研发模式将从90%湿实验室/10%计算，在未来几年彻底翻转，从而加速突破 [25] 行业趋势与市场背景 - 2025年被视作代理式AI（Agentic AI）的爆发之年，其推理、工具调用及与遗留系统交互的能力已成熟 [5][7] - 医疗健康行业正率先大规模“雇用”AI Agent，以应对全球数千万的医护人力短缺，其技术部署和应用速度是美国经济整体速度的三倍 [5][12] - 美国医疗健康是一个价值4.9万亿美元的市场，正在以惊人规模部署AI [12] - 全球市值超过1万亿美元的公司共11家，英伟达（市值4.49万亿美元）和礼来（市值1.02万亿美元）占据两席，分别为全球最高市值公司和医疗健康板块市值最高公司 [5] 英伟达的医疗AI战略与产品布局 - 公司将其在医疗健康领域的AI模型和智能体产品组合开源，允许任何人进行修改和定制 [6] - 英伟达在2025年成为全球最大的开源AI贡献者，在Hugging Face上贡献了超过650个语言模型和250个数据集，涵盖生物学、化学、机器人技术和视觉等领域 [9] - 公司通过Clara模型系列专注于医疗健康领域的生物医学AI，覆盖从靶点发现到分子设计和医疗AI推理的全流程 [10] - 公司扩展了BioNeMo平台，并推出GPU加速的NeMo工具包，使化学处理速度快了100倍 [23] - 英伟达与实验室仪器巨头赛默飞世尔科技合作，构建“实验室基础AI基础设施”，推出基于IGX台式AI超级计算机的代理式系统，使实验室仪器能够集成并智能化 [18] 物理AI与机器人实验室自动化 - 物理AI迎来“ChatGPT时刻”，机器人/具身AI可在仿真数字世界中训练后再部署至现实世界，正对医疗健康和生命科学产业产生深远影响 [8] - 英伟达通过Cosmos世界基础模型和Isaac机器人平台，在仿真环境中训练机器人，以执行实验室任务，如质量控制、移液等，加速生物制造与研发 [6][19] - 新兴的机器人实验室自动化公司正在取得突破：例如，Multiply Labs使用Isaac平台训练机器人，将某些细胞疗法的制造成本从10万美元降低至3万美元（降幅超过70%），并在给定实验室面积内实现了100倍的吞吐量 [20] - Opentrons的液体处理系统已部署在全球10,000个实验室，并使用英伟达平台构建仿真环境以提高效率 [20] 代理式AI的具体应用与案例 - 代理AI正在被“雇用”作为数字同事，以弥补医疗服务与专业医疗人员之间的巨大缺口 [11] - Abridge临床对话AI平台每天为医生节省30%或更多时间，帮助生成报告和处理事前授权，已在超过200个医疗系统中部署 [13] - Corti、Speechmatics和Sully等平台正在部署分诊代理、登记代理等，以改善医院工作流程和患者体验 [13] - 在药物研发领域，ConcertAI帮助分层临床试验并模拟结果；IQVIA部署代理式系统以提高商业团队效率和加速临床试验构建 [14] - AI科学家代理可以阅读文献、设计实验、调用工具（如蛋白质结构预测模型）甚至启动物理实验，例如Edison AI科学家能在约16小时内完成一名研究员原本需要4到6个月的工作量 [15] 生物学AI与药物发现进展 - 行业正处于生物学的“Transformer时刻”的开端，AI驱动的制药革命正在进行，AI赋能的药物开始进入临床开发后期阶段 [8][21] - 英伟达通过开源模型如La Protina（原子尺度蛋白质设计）和RNA Pro（RNA设计）推动药物发现流程 [22] - Basecamp Research宣布其Eden平台，这是一个在10万亿个生物学“词元”上训练的GPT-4规模生物学模型，在抗菌和癌症领域取得突破性实验室验证结果 [24] 基础设施、成本与投资回报 - 英伟达从Hopper到Blackwell再到Rubin GPU平台，在过去四年里将推理成本降低了超过100倍（例如，从1美元降至0.01美元） [30] - 部署AI代理的投资回报率明确：例如，为医生释放30%的时间意味着可多看30%的病人或改善医生工作生活平衡；有公司衡量其平台为医疗系统“归还”了相当于57年的时间 [31] - AI计算基础设施被视为与道路、电力同等重要的国家基础设施，主权AI（如国家级的医疗健康云）是一个每年200亿美元的市场机会，英伟达预计每个主要经济体都会进行类似建设 [31]

行业趋势与核心观点 - AI制药已从概念迈向现实，2024年Hassabis与Jumper因AlphaFold2获诺贝尔化学奖标志行业开启，多组学AI应用将实现医药领域1000倍降本增效，首个AI重磅药临近获批 [1][4] - 行业核心三要素（算力、数据、模型）瓶颈逐步突破：算力云端化且持续升级，数据通过联邦学习及跨界合作突破孤岛限制，生成式AI模型成为竞争关键 [1][4] - AI开发药物I期试验成功率80%-90%，远超传统方法的40%，全球AI药企管线加速进入临床阶段 [1][4][64] 算力进展 - 云端算力供给充裕，亚马逊、谷歌、微软、阿里等科技巨头提供基础设施支持 [1][4] - 英伟达2025年推出Spectrum-XGS以太网技术，可连接分布式数据中心形成“AI超级工厂”，提升算力量级 [1][4][14] - 云计算驱动制药行业数字化转型，实现数据存储、分析及AI模型训练的高效扩展，成本降低达40% [39] 数据突破 - 联邦学习（FL）技术突破数据隐私与孤岛限制，实现跨设备及跨孤岛的知识共享 [4][43] - Apheris等企业及英国“OpenBind”联盟整合跨界数据，英国联盟计划5年生成50万个蛋白质-配体复合物结构数据，填补行业空白 [1][4][53] - 医疗数据量激增，英国生物数据库储存50万名患者信息，数据量是Meta LLaMA 3.1405B模型的27倍 [26][30] 模型与研发效率 - 生成式AI是关键竞争壁垒，英矽智能Pharma.AI平台（含Biology42、Chemistry42等模块）实现端到端研发，模型迭代时间从50天缩短至3天 [1][31] - 全球25家领先AI药企中，部分企业管线进入临床，英矽智能针对TNIK、ENPP1、PHD抑制剂3次复现成功且研发过程在Nature披露 [1][4][32] - AI模型可解释性受欧盟《人工智能法案》推动，依赖黑箱模型的系统可能退出市场 [4][31] 行业参与格局 - 科技巨头加速入局：英伟达推BioNeMo平台并投资13家AI药企，谷歌拆分Isomorphic Labs且临床试验临近 [1][5][15] - 产业链企业积极布局：泓博医药推DiOrion平台，深度智耀赋能IND合规提交，英矽智能10种候选化合物获批IND [1][5] - 默沙东、辉瑞等十大制药巨头投入数百亿美元，近5年全球AIDD相关交易总额超500亿美元，85%头部药企加大AI投资 [1][5][20] 投资策略与方向 - AI新药破局在即，关注管线丰富、兑现力强的企业如英矽智能、晶泰控股 [6] - 制药与跨界企业入局者众，优选壁垒随时间增厚者如石药集团、复星医药等长期布局AI的公司 [6]