英偉達BioNeMo平臺大擴展：禮來投資10億美元建聯合實驗室，與賽默飛世爾共建自主實驗室基礎設施

2026 年 1 月 12 日，在 J.P. 摩根醫療健康大會期間，英偉達（NVIDIA）宣布對旗下 BioNeMo 平臺進行重大擴展，并公布了與禮來（Eli Lilly）、賽默飛世爾科技（Thermo Fisher Scientific）等生命科學行業領軍企業的戰略合作。

 

一系列動作標志著英偉達在 AI 驅動藥物發現領域的布局進入新階段。其中，禮來與英偉達將建立制藥行業首個聯合創新實驗室，五年內預計總投資高達 10 億美元，實驗室設于舊金山灣區，預計今年初啟動運營；賽默飛世爾則將與英偉達合作構建自主實驗室基礎設施，將 AI 能力嵌入科學儀器。

 

 

 

BioNeMo，一個從數據到發現的開發平臺

 

國際醫藥商情了解到，BioNeMo 是英偉達面向生物學和藥物發現領域的開放開發平臺，支持「實驗室在環」（lab-in-the-loop）工作流程。該平臺提供從數據生成、處理到模型訓練、優化和部署的全流程能力，目標是幫助生命科學行業將海量科學數據轉化為發現引擎，提高研發成功率的同時降低成本。

 

英偉達在公告中指出，目前生命科學行業的研發成本估計每年高達 3000 億美元。BioNeMo 平臺的定位是幫助行業將數據轉化為競爭優勢，最大化研發成功概率。

 

此次擴展中，BioNeMo 平臺新增了多項功能和工具。

 

在模型層面，英偉達發布了新的 Clara 開放模型系列，包括用于 RNA 結構預測的 RNAPro 模型，以及用于確保 AI 設計藥物具備可合成性的 ReaSyn v2 模型?？珊铣尚允?AI 藥物設計中的關鍵挑戰之一，即 AI 系統設計出的分子結構如果無法在實際化學合成中實現，就沒有實用價值。ReaSyn v2 模型專門解決這一問題。

 

 

在開發工具層面，英偉達推出了 BioNeMo Recipes，用于加速和高效擴展生物基礎模型的訓練、定制和部署。此外還發布了 nvMolKit 等數據處理庫，這是一款 GPU 加速的化學信息學工具，用于分子設計。

 

 

英偉達醫療保健業務副總裁 Kimberly Powell 表示：「生物學和藥物發現正在迎來它們的 transformer 時刻。BioNeMo 將實驗數據轉化為 AI 可用的智能，讓每一次實驗都能為下一次實驗提供信息。這創造了一個持續學習的循環，加速發現過程，幫助研究人員構建新的前沿模型來應對生物學中最艱難的挑戰。」
 

 

禮來 + 英偉達：制藥行業首個聯合創新 AI 實驗室

 

禮來與英偉達宣布建立制藥行業首個 AI 聯合創新實驗室，專注于應用 AI 解決藥物發現中最持久的挑戰。雙方將在五年內投資高達 10 億美元用于人才、基礎設施和算力。

 

實驗室設在舊金山灣區，預計今年初在南舊金山啟動運營。實驗室將讓禮來在生物學、科學和醫學領域的專家與英偉達頂尖的 AI 模型構建者和工程師并肩工作，共同生成大規模數據并構建能夠加速藥物開發的 AI 模型。

 

英偉達創始人兼 CEO 黃仁勛表示：「AI 正在改變每一個行業，而它最深遠的影響將在生命科學領域。英偉達和禮來正在匯集兩個行業的精華，發明一套藥物發現的新藍圖，研究人員可以在制造單個分子之前，先在計算機中探索廣闊的生物和化學空間?！?br />  

禮來董事長兼 CEO David A. Ricks 表示：「近 150 年來，我們一直致力于為患者帶來改變生命的藥物。將我們的數據量和科學知識與英偉達的計算能力和模型構建專長相結合，可能重塑我們所知的藥物發現。通過在一個初創環境中匯集世界級人才，我們正在創造任何一家公司單獨都無法實現突破的條件。」

 

合作初期將聚焦于創建一個持續學習系統，緊密連接禮來的智能體濕實驗室（agentic wet labs）與計算干實驗室（dry labs），實現 24/7 AI 輔助實驗，為生物學家和化學家提供支持。這一「scientist-in-the-loop」（科學家在環）框架旨在讓實驗、數據生成和 AI 模型開發持續相互反饋和改進。

 

雙方團隊將利用行業內前所未有的算力資源、大規模高質量數據生成能力以及 BioNeMo 平臺，專注于構建下一代生物學和化學領域的基礎模型和前沿模型。

 

新計劃在禮來去年秋季宣布的 AI 超級計算機基礎上擴展，將采用英偉達下一代架構，包括 Vera Rubin。

 

 

禮來此前建成的 AI 工廠是制藥行業最強大的系統，將用于訓練大型生物醫學基礎模型和前沿模型，以出色的速度和準確性識別、優化和驗證新分子。該系統還將支持生產制造、醫學影像和科學 AI 智能體等領域的新應用。

 

除藥物發現外，英偉達和禮來還將探索在臨床開發、生產制造和商業運營中應用 AI 的機會，整合多模態模型、智能體 AI、機器人技術和數字孿生。

 

物理 AI 和機器人技術在 AI 工廠中的應用還將幫助禮來增強高需求藥物的生產能力，提升供應鏈可靠性。借助英偉達 Omniverse 庫和 RTX PRO 服務器，禮來可以創建生產線的數字孿生，在現實世界進行物理變更之前，先對整個供應鏈進行建模、壓力測試和優化。

 

在生態系統層面，禮來的 TuneLab 平臺是一個 AI 和機器學習平臺，為生物技術公司提供基于禮來數十年專有數據構建的藥物發現模型訪問權限。TuneLab 未來將整合英偉達 Clara 開放基礎模型作為工作流程產品的一部分。聯合創新實驗室將為英偉達和禮來的初創企業生態系統及研究人員提供深度專業知識和大規模計算資源。

 

 

賽默飛世爾 + 英偉達：構建自主實驗室基礎設施

 

賽默飛世爾科技與英偉達的合作聚焦于實驗室自動化和儀器智能化。雙方的目標是將科學研究實驗室轉變為可擴展的自動化數據工廠。

 

賽默飛世爾是全球最大的科學服務公司之一，年營收超過 400 億美元，業務涵蓋生命科學研究儀器、分析設備、耗材及服務。

 

賽默飛世爾在公告中指出，目前大多數實驗室中，科學家仍需手動完成許多任務——從實驗設計、儀器設置、樣品制備，到儀器運行和結果解讀，均需人工介入。此次合作旨在改變這一現狀。

 

根據合作框架，雙方將在三個層面推進技術整合。

 

第一是統一的邊緣到云端 AI 計算。雙方將利用英偉達 DGX Spark 桌面超級計算機來編排自主實驗室工作流程，提供從實驗室邊緣到云端的無縫計算架構，支持高通量實驗管理。DGX Spark 是英偉達面向桌面級應用的超級計算平臺，可以部署在實驗室現場。

 

 

第二是用于實驗室編排的多智能體系統。雙方將使用英偉達 NeMo 軟件套件開發智能體工作流程，這些智能體能夠自主生成實驗方案、運行實驗并執行實時質量控制，無需持續的人工干預。

 

 

第三是自主數據分析。雙方將整合 BioNeMo 工具，實現儀器輸出的實時自主解讀，加速從原始數據到可操作科學洞察的轉化過程。

 

賽默飛世爾執行副總裁 Gianluca Pettiti 表示：「人工智能與實驗室自動化的結合將改變科學工作的執行方式。通過將賽默飛世爾在實驗室技術領域的領先地位與英偉達的 AI 解決方案相結合，我們可以幫助客戶更快地完成工作、提高準確性，并從每次實驗中獲得更多價值，最終加速那些能夠產生重大人類影響的發現?！?/p>

 

Powell 在談到與賽默飛世爾的合作時提出了「lab-in-the-loop」（實驗室在環）的概念。她表示：「我們正在進入一個 AI、智能代理與儀器三位一體的時代，這種組合將能夠以工業化的速度擴展科學發現。與賽默飛世爾的合作中，我們正在構建自主實驗室的基礎設施，打造一個強大的研究與發現飛輪，加速生命科學領域的突破?！?/p>

 

 

構建平臺生態系統

 

除了禮來和賽默飛世爾兩大戰略合作外，英偉達還公布了 BioNeMo 平臺上的廣泛生態系統。全球范圍內，多家創新企業正在 BioNeMo 平臺上構建 AI 藥物發現的未來。

 

Basecamp Research 推出了用于藥物設計的 EDEN 系列 AI 模型，包括一個能夠精確插入大段 DNA 片段的系統。大段 DNA 精確插入是基因醫學領域長期存在的技術挑戰。

 

 

Boltz PBC 發布了 Boltz Lab，一個用于 AI 驅動分子設計的軟件平臺。

 

 

Chai Discovery 利用 BioNeMo 加速生物分子基礎模型的開發和部署。

 

 

Natera 宣布了其專有的 AI 基礎模型平臺，用于促進藥物發現和設計，該平臺基于其獨特且廣泛的基因組和臨床癌癥數據集構建。

 

 

Apheris、Dyno Therapeutics、OpenFold 和 Terray Therapeutics 等公司也在近期發布了使用 BioNeMo 平臺開發的模型。

 

 

構建未來數字實驗室

 

聚合科學數據并構建智能體工作流程來分析數據、生成假設和設計實驗，是加速科學發現的關鍵環節。一個日益壯大的 AI 科學家公司生態系統正在英偉達開放模型和 NeMo 框架上開發面向科學的領域專用智能體。

 

 

Edison Scientific 近期發布了 Kosmos，一個用于自主發現的 AI 科學家系統，據稱能夠在一夜之間完成六個月的工作量。

 

 

Tetrascience 宣布與賽默飛世爾科技合作，推進開放、可互操作、符合行業標準的 AI 工作流程，并正在整合英偉達 Nemotron 開放模型，從圖形、圖表和圖像中提取科學知識。

 

 

Owkin 宣布了 OwkinZero，一個前沿生物學模型，基于大規?；颊邤祿柧?，專為生物學發現而構建。

 

 

其他采用英偉達 NeMo 和 NIM 微服務進行 AI 科學研究的公司包括 Benchling、CytoReason、Sapio Sciences 旗下的 HelixAI、 Potato 等。

 

 

物理 AI 與實驗室機器人

 

將數字智能體系統連接到物理實驗室，是閉合計算機模擬實驗與真實世界驗證之間循環的關鍵一步。英偉達正在與機器人和實驗室自動化公司生態系統合作，引入仿真和物理 AI 技術。

 

Multiply Labs 正在使用英偉達 Isaac Sim 框架構建機器人數字孿生，在生物制造部署之前驗證和測試機器人，同時使用英偉達 Isaac GR00T 模型訓練新的操作技能。

 

 

Lila Sciences 是一家致力于構建「科學超級智能」的公司，正在擴展科學方法的每一個步驟，使用自動化實驗室生成數據并驗證由其 AI 系統設計的實驗。

 

 

HighRes Biosolutions 使用英偉達 Isaac Sim 進行仿真優先的實驗室自動化設計，并使用英偉達 Cosmos-Reason1 模型使機器人能夠實時交互以調整實驗。

 

 

Opentrons Labworks 是一家實驗室自動化公司，正在使用 Isaac Sim 訓練機器人，使其能夠在受限環境之外運行，支持將數字智能體連接到物理實驗室操作的 AI 驅動工作流程。

 

 

包括安進（Amgen）、Automata、羅氏（Roche）和 Transcripta Bio 在內的其他公司已經使用英偉達 Omniverse 庫和 Isaac Sim 構建了數字孿生，將物理 AI 引入實驗室和生產設施。

 

 

行業觀察

 

英偉達此次在 J.P. 摩根醫療健康大會期間的密集公告，底層的 BioNeMo 開發平臺、與禮來合作的藥物發現 AI 應用、與賽默飛世爾合作的實驗室自動化基礎設施，英偉達正在構建一個覆蓋計算平臺、AI 模型、軟件工具、實驗室儀器和機器人系統的完整生態。

 

禮來五年 10 億美元的投資承諾是制藥行業在 AI 基礎設施方面規模最大的單筆公開投資之一，也標志著頭部制藥企業對 AI 驅動藥物發現路線的認可。賽默飛世爾作為全球最大的科學儀器供應商，其與英偉達的合作意味著 AI 能力將被嵌入實驗室的基礎設施層面。從儀器數據采集到實驗流程編排，從質量控制到數據分析，自動化和智能化將滲透到實驗室工作的各個環節。

 

英偉達提出的「lab-in-the-loop」概念，與此前在機器學習領域廣泛使用的「human-in-the-loop」概念形成呼應。在 human-in-the-loop 模式中，人類專家參與 AI 系統的訓練和決策過程；而在 lab-in-the-loop 模式中，物理實驗室成為 AI 系統持續學習和驗證的一部分，實驗數據反饋給 AI 模型，AI 模型的預測又指導新的實驗設計，形成閉環。禮來也使用了「scientist-in-the-loop」（科學家在環）的表述，強調 AI 系統將支持而非取代科學家，實現實驗、數據生成和模型開發的持續相互反饋。"

 

這一愿景的實現仍面臨諸多挑戰。實驗室環境的復雜性、生物實驗的不確定性、數據標準化的難度、以及監管合規的要求，都是技術落地過程中需要解決的問題。禮來和賽默飛世爾作為行業頭部企業，其參與為這一技術路線的可行性提供了一定背書，但從概念驗證到規模化應用，仍有相當距離。

 

 

參考資料： 禮來、賽默飛世爾科技、英偉達等相關企業新聞稿

來源：國際醫藥商情

作者：John Xie