公司与技术合作 - 公司于2026年3月16日宣布，利用NVIDIA技术优化了Proteina-Complexa模型，以推进针对ActRIIA受体（一种在肌肉萎缩和瘦体重失衡中至关重要的受体）的微型结合剂设计，旨在通过AI驱动设计加速新疗法的发现 [1] - 此次合作突显了公司的“Lab-in-the-Loop”工作流程，该流程结合了从头计算设计、高通量蛋白质生产和生物物理评估来设计ActRIIA结合剂 [2] - 这种集成方法展示了计算机预测与真实世界实验验证如何能加速药物发现，并证明了NVIDIA BioNeMo与公司AI驱动的集成药物发现平台在优化候选药物方面的有效性 [2] 技术进展与优势 - 公司利用其AI技术进行序列选择，并为改进原始的Proteina-Complexa模型提供了有价值的反馈，这种迭代带来了更高效、更具靶向性的微型结合剂设计 [3] - 在AI驱动洞察的指导下，公司成功探索了先前未知的化学空间，并显著增强了设计特异性，与传统的候选药物提名流程相比，这些进展仅需一小部分的成本和时间 [3] 公司业务与战略定位 - 公司是一家领先的合同研究组织，专门从事AI驱动药物发现和基于结构的药物发现，其结合了计算建模、生成式AI和广泛的湿实验室能力，以加速小分子、抗体、多肽、融合蛋白、PROTACs、分子胶和RNA靶向化合物的发现 [4] - 展望未来，公司将进一步加强其AI算法开发，并在药物发现与开发中利用其AI平台，公司将继续完善其流程，作为AI驱动药物发现时代的领导者，为合作伙伴提供高质量、有影响力的解决方案 [4]

文章核心观点 英伟达宣布扩展其开源模型家族，以推动下一代智能体、物理世界及医疗保健AI的发展 公司推出了多个新模型，旨在赋能开发者和科学家构建能够在数字和现实世界中推理与行动的智能系统[2][13] 开源模型组合与战略意义 - 开源AI已成为全球创新驱动力 英伟达扩展的开源模型组合，包括用于智能体系统的Nemotron、用于物理AI的Cosmos、用于自动驾驶汽车的Alpamayo、用于机器人的Isaac GR00T以及用于生物医学研究的BioNeMo，为各行业解锁新能力提供了先进的模型和框架[3] - 公司认为，开源模型对于在全球范围内推进创新至关重要 其模型家族将智能扩展到语言之外，使全球开发者能够构建智能体，并推动数字和物理行业的突破[4] 智能体AI模型：Nemotron系列 - **Nemotron 3全能理解多模态模型**：为AI智能体提供支持，实现自然对话、复杂推理和先进的视觉能力[5][16] - **Nemotron 3 Ultra模型**：在NVIDIA Blackwell平台上使用NVFP4格式，提供前沿智能，吞吐效率提升5倍，适用于代码助手、搜索和复杂工作流自动化等AI原生应用[17] - **Nemotron 3 Omni模型**：集成音频、视觉和语言理解，使AI智能体能高效、准确地从视频和文档中提取见解[17] - **Nemotron 3 VoiceChat模型**：支持实时对话，AI可同时聆听和响应，在一个系统中结合了自动语音识别、大语言模型处理和文本转语音功能[17] - **Nemotron安全模型与检索流程**：通过检测文本和图像中的不安全内容来增强可信的多模态系统，智能体检索流程则提高输出的相关性和准确性[17] - **Nemotron-Personas数据集**：发布了基于本地人口普查和人口数据的、保护隐私的完全合成数据集 法国数据集现已推出，加入了美国、日本、印度、巴西和新加坡的现有数据集[9] 物理AI模型：机器人及自动驾驶 - **Isaac GR00T N1.7模型**：专为人形机器人打造的开放式推理视觉语言行动模型，现已具备商业可行性，可用于实际部署[16][18] - **GR00T N2模型预览**：基于DreamZero研究的下一代机器人基础模型，采用新的世界行动模型架构，帮助机器人在新环境中完成新任务的成功率是领先VLA模型的两倍以上 该模型目前在MolmoSpaces和RoboArena的通用机器人策略排名中位列第一[10] - **Cosmos 3模型**：首个统一合成世界生成、物理AI推理和行动模拟的世界基础模型，预计即将推出，将帮助物理AI在复杂环境中运行[18] - **Alpamayo 1.5模型**：一个推理VLA模型，通过导航引导、提示条件、灵活的多摄像头支持和可配置的摄像头参数，增强了自动驾驶汽车的推理能力[18] 医疗保健与生命科学AI模型 - **BioNeMo平台扩展**：作为一个开放的医疗保健和生命科学AI开发平台，使研究人员能够大规模建模、设计和模拟生物系统[19] - **Proteina-Complexa模型**：用于蛋白质结合剂设计的生成模型，加速基于结构的药物发现和治疗开发[16][19] - **AlphaFold数据库扩展**：公司与EMBL欧洲生物信息学研究所、Google DeepMind和首尔国立大学合作，大规模扩展了AlphaFold蛋白质结构数据库，计算了约3000万个蛋白质复合物预测，并向AlphaFold数据库新增了170万个高置信度预测，以加速新药物靶点和疾病生物学的发现[20] - **nvQSP模拟引擎**：一种GPU加速的模拟引擎，使药物研究人员能够在临床试验开始前在计算机模型中探索更多的治疗方案 基准测试显示，与传统的单线程CPU模拟相比，nvQSP性能提升高达77倍，使科学家能在以前仅能模拟几个场景的时间内，分析数百个剂量水平和患者亚群[21] 合作伙伴与客户应用案例 - **智能体AI应用**：包括Automation Anywhere、CodeRabbit、CrowdStrike、Cursor、Factory、Distyl、Genspark、Perplexity和ServiceNow在内的领先公司正在部署Nemotron模型以支持高级智能体应用[7] Edison Scientific将Nemotron作为Kosmos的核心组件，该自主AI科学家被超过50,000名研究人员使用，可并行执行数百项研究任务，将数月的研究压缩至一天[7] - **全球开发者应用**：全球AI开发者正在使用Nemotron模型的数据和框架构建主权模型，以母语服务数十亿人，并符合当地文化和价值观 这些开发者包括AI Singapore、Bielik.ai、Indosat Ooredoo Hutchison、LINAGORA、SOOFI、Stockmark、Trillion Labs、Viettel和YTL AI Labs[8] - **物理AI应用**：HCLTech、Johnson & Johnson MedTech、Milestone Systems、mimic robotics、Skild AI、Tulip和丰田研究所正在使用NVIDIA Cosmos加速物理AI训练和视频分析[11] Humanoid、LG Electronics、NEURA和Noble Machines正在采用NVIDIA Isaac GR00T N1.7来扩展人形机器人的部署[11] - **医疗AI应用**：Novo Nordisk、Viva Biotech和Manifold Bio正在使用Proteina-Complexa模型设计能与靶蛋白结合的蛋白质，并对生成的设计进行了实验测试[16][19] - **平台集成**：LangChain已将NVIDIA Nemotron模型和其他NVIDIA Agent Toolkit软件集成到其智能体开发平台中，使企业能够构建、部署和监控智能AI助手，以企业级规模自动化复杂任务[6] 产品发布与获取渠道 - 公司宣布了新的开源模型，包括Nemotron 3 Ultra、Omni和VoiceChat、Cosmos 3、Isaac GR00T N1.7、Alpamayo 1.5和Proteina Complexa，以推进智能体、物理和医疗AI[14][15] - 部分NVIDIA开源模型、数据和框架可在GitHub、Hugging Face、一系列云、推理和AI基础设施平台以及build.nvidia.com上获取[22] - 许多模型也作为NVIDIA NIM微服务提供，可在从边缘到云的任何NVIDIA加速基础设施上进行安全、可扩展的部署[22]

公司与英伟达合作 - 公司宣布与英伟达合作，旨在加速其多模态AI基础模型平台的开发，并扩大其在精准医疗领域的应用 [1] - 合作将结合公司独特的纵向、多时间点体内数据集及现有机器学习模型，与英伟达强大的计算技术和AI工具 [1] - 双方计划构建用于训练大规模AI模型的先进计算系统，以处理复杂的医疗数据，帮助医生做出更准确的诊断和个性化治疗决策 [2] 合作的技术细节与目标 - 公司旨在建立一个强大的计算基础以更好地理解生物学，通过结合其大规模长期数据和AI专业知识与英伟达的高性能计算及AI工具，实现更大规模的AI模型训练 [3] - 公司将使用英伟达的多种工具，包括用于加速生物信息学工作流程的Parabricks、用于训练大型AI模型的BioNeMo，以及用于开发临床和研究用AI系统的NeMo Agent Toolkit [9] - 使用英伟达Parabricks使分析时间减少约75.7%，成本降低约59.2%；英伟达Transformer Engine使AI训练速度提高约45.5% [9] 合作带来的竞争优势与影响 - 合作增强了公司的AI和数据能力，从而在精准医疗等领域获得更准确、数据驱动的洞察，提升了其长期竞争优势 [5] - 英伟达先进的计算基础设施和AI框架提升了公司精准肿瘤解决方案的性能和可扩展性 [5] - 合作开启了公司在可扩展AI模型开发方面的长期前景，创造了新的收入流潜力，并加强了与生物制药合作伙伴的关系 [5] 公司现有AI解决方案表现 - 公司的AI解决方案基于全球最大的癌症数据集之一构建 [8] - 其NeoSelect系统的表现优于25种广泛使用的新抗原预测方法 [8] - 其NeoPredict在免疫治疗反应风险比上的改善程度，是目前临床标准方法肿瘤突变负荷的两倍以上 [8] 公司其他业务进展 - 公司与Exelixis, Inc.合作，计划开展名为STELLAR-316的III期临床试验，测试新口服癌症药物zanzalintinib联合或不联合免疫疗法药物治疗II期或III期结直肠癌术后患者 [12] - 公司推出了扩展版的Fetal Focus无创产前检测，可检测21个基因 [14] - 根据EXPAND临床试验结果，Fetal Focus总体准确率为96%，在25例受影响妊娠中正确识别出24例；在包含所有21个基因的294个总样本中，排除未受影响病例的准确率达到98% [14] 公司股价表现与市值 - 合作消息宣布后，公司股价在昨日收盘时上涨0.5% [4] - 过去六个月，公司股价上涨48.9%，同期其所在行业指数上涨10.5%，标普500指数上涨14.1% [4] - 公司当前市值为324.1亿美元 [6] 行业市场前景 - 根据Precedence Research数据，肿瘤学AI市场规模预计在2026年达到24亿美元，到2035年的复合年增长率预计为27.6% [11] - 推动市场增长的因素包括医疗行业技术发展、癌症病例数量增加以及对早期癌症检测的需求上升 [11]

英伟达BioNeMo平台重大扩展 - 英伟达宣布对其BioNeMo开放开发平台进行重大扩展 该平台支持“实验室在环”工作流 旨在推动AI驱动的生物学和药物发现领域取得突破 [1][10][11] 平台价值与行业背景 - 生命科学行业每年产生海量科学数据 而全球药物研发成本估计高达每年3000亿美元 BioNeMo平台旨在将数据转化为发现引擎 在最大化成功概率的同时最小化研发成本 [2] - 英伟达高管表示 生物学和药物发现正迎来其“Transformer时刻” BioNeMo将实验数据转化为AI可用的智能 形成加速发现的持续学习循环 [2] 与礼来公司的深度合作 - 英伟达与礼来公司宣布建立开创性的合作 共同推出专注于解决药物发现中长期挑战的联合创新AI实验室 [3][4] - 合作将整合英伟达的加速计算、AI和机器人技术专长与礼来世界知名的药物发现和开发能力 旨在彻底改变药物发现 [4] - 该实验室建立在礼来已部署的、生物制药领域最强大的英伟达DGX SuperPOD和AI工厂基础之上 计划在未来五年内 在人才、基础设施和计算方面投入高达10亿美元 其中包括对下一代英伟达架构（如Vera Rubin）的投资 [5] - 礼来公司高管表示 此次合作汇集了大规模计算、专业人才和海量数据塑造能力 正迈向一个由快速实验和日益定制化模型驱动发现的未来 [6] 与赛默飞世尔科技的合作 - 英伟达与赛默飞世尔科技合作 旨在通过整合英伟达全栈AI计算与赛默飞行业领先的仪器设备 将科学研究实验室转变为可扩展的自动化数据工厂 [3][7] - 合作旨在帮助客户更快工作、提高准确性并从每次实验中获取更多价值 最终加速可能对人类产生重大影响的发现 [7] BioNeMo平台的新功能与工具 - 平台新增英伟达Clara开放模型 包括用于RNA结构预测的RNAPro模型和用于确保AI设计药物可合成性的ReaSyn v2模型 [13] - 推出BioNeMo Recipes 以轻松加速并高效扩展生物基础模型的训练、定制和部署 [13] - 提供BioNeMo数据处理库 如用于分子设计的GPU加速化学信息学工具nvMolKit [13] - 提供统一的边缘到云AI计算 通过英伟达DGX Spark桌面超级计算机协调自主实验室工作流 [14] - 支持用于实验室协调的多智能体系统 使用英伟达NeMo软件套件开发可自主生成协议、运行实验和执行实时质量控制的智能工作流 [14] - 集成自主数据分析工具 对仪器输出进行实时、自主解读 加速从原始数据到可操作科学见解的转化 [14] 基于BioNeMo的生态系统与合作伙伴 - 全球创新者正在BioNeMo平台上构建AI药物发现的未来 包括Chai Discovery、Basecamp Research、Boltz等公司 [8][12] - Basecamp Research推出了用于药物设计的EDEN系列AI模型 [14] - Boltz PBC推出了用于AI驱动分子设计的软件平台Boltz Lab [14] - Chai Discovery利用BioNeMo加速生物分子基础模型的开发和部署 [14] - Natera、Apheris、Dyno Therapeutics、OpenFold和Terray Therapeutics等公司也发布了基于BioNeMo平台开发的模型 [15] - 包括Benchling、CytoReason、HelixAI和Potato在内的其他公司正在采用英伟达NeMo和NIM微服务进行AI科学研究 [16] 数字实验室与物理AI的融合 - 一个日益增长的“AI科学家”公司生态系统正在利用英伟达开放模型和NeMo框架 构建用于科学领域的特定领域智能体 [16] - 英伟达正在与机器人及实验室自动化公司生态系统合作 引入仿真和物理AI技术 以连接数字智能体系统与物理实验室 形成“在硅实验”与现实验证的闭环 [17] - 安进、Automata、罗氏和Transcripta Bio等公司已使用英伟达Omniverse库和Isaac Sim构建数字孪生 将物理AI引入实验室和制造设施 [17] - 其他公司如Multiply Labs、HighRes Biosolutions和Opentrons Labworks也正在使用英伟达Isaac Sim等工具进行机器人仿真、培训和实验室自动化设计 [22]