当外界还在争论AI究竟只是药物研发的“辅助工具”还是能颠覆整个产业时阳江PVC管件胶厂，全球制药巨头们已经用真金白银做出了选择。

3月16日，罗氏宣布扩展其全球人工智能基础设施，正式部署由英伟达新代加速计技术驱动的“人工智能工厂”。此次在美国和欧洲完成了2176个能GPU的部署，使其本地和云端GPU基础设施总容量过3500个Blackwell GPU。

罗氏声称，这是目前已公布的制药公司可用的大GPU规模。

这并非个例。就在个月前，礼来也正式启用了其医药AI工厂“LillyPod”，内置了1016颗英伟达Blackwell Ultra GPU，整体力达9000 Petaflops。早之前，礼来与英伟达宣布将在五年内投入10亿美元建立AI联创新实验室。

当传统的“双十定律”（十年时间、十亿美元）发成为难以承受之重，AI被寄予厚望，成为破僵局的那把钥匙。场围绕“力”和“AI基础设施”的竞赛，正在全球顶药企之间悄然响。

然而，21世纪经济报道记者在入调研中发现，尽管赛道持续火热，融资额激增，但AI制药行业当下正处于个充满矛盾的关键时期：巨头狂扩张，资本理回归，技术验证在即，商业痛点仍存。

有券商医药行业分析师对21世纪经济报道记者表示，AI正从单点工具升为支撑全价值链的基础设施。罗氏将AI度嵌入从研发、生产到商业化的全流程，这与礼来等巨头的布局类似，表明AI已从“锦上添花”变为“选项”。

“AI在靶点发现、分子设计等环节已展现出缩短周期、降低成本的价值。”该分析师认为，全球AI制药公司350，100。英矽智能、晶泰科技等本土企业已构建从法到自动化实验室的全链条能力，并与药企达成多项授权作，商业化路径逐渐清晰。

力即话语权？

有业内人士认为，罗氏此次的布局，不是多买了几张显卡那么简单。其透露的信息显示，这座“AI工厂”是个能计平台，贯穿了整个价值链。

根据公开信息，在研发域，通过英伟达BioNeMo平台增强“Lab-in-the-Loop”模式，连接生物实验与AI模型；在制造域，利用Omniverse库驱动数字孪生优化流程；在诊断和数字病理学域，则借助加速计和Parabricks软件从海量数据中获取洞察。

“罗氏的举动释放了个明确的信号：大型药企正在将核心AI基础设施‘私有化’和‘重装化’。”前述分析师指出，“过去大多是采购外部AI服务或进行项目式作，但现在，头部玩选择自建大规模力中心，将有数据与AI模型度绑定阳江PVC管件胶厂，这构建了的底层数据壁垒。”

行业研究报告也印证了这趋势，报告指出，全球大型药企开始将AI贯穿应用于临床开发与制造过程，通过构建计集群来设计优的试验案、优化生产并加速决策制定。

2025~2026年，正是跨国药企（MNC）加码AI的关键窗口期，它们正通过共建力实验室及多项目平台作等式，加速构建“力—法—数据—实验”的体化体系。

这种“重装基建”的背后，是对数据隐私及有模型的度重视。根据英伟达2026年2月发布的二份年度《医疗保健与生命科学域AI现状》调查报告，70的企业正在积使用AI，较去年的63明显增长。数字医疗域AI渗透率，达到78。57的医疗技术公司表示，已看到AI在医学影像域的实际回报。医学影像成为AI投资回报率的应用场景。

不过，与跨国药企动辄数十亿向底层基建不同，国内AI制药域正在经历场刻的“冷热交替”。

市场的融资数据依然亮眼。数据显示，2025年，国内AI制药域累计融资总额就已67亿元，同比大幅增长130.5。此外，覆盖AI制药全链条的政策支持体系也正在形成。继英矽智能、晶泰科技登陆港股后，“AI制药角兽”度智耀（DIP）近日宣布完成4000万美元(约2.76亿元人民币)新轮融资，而剂泰科技已完成D轮融资。这意味着，“AI制药四小龙”——晶泰科技、英矽智能、剂泰科技和度智耀的行业格局已然成型。

然而，热钱的涌入并未让所有从业者感到安心。21世纪经济报道记者注意到，个显著的趋势是，越来越多的AI制药公司正在集体转身，从风险的“淘金者”转变为稳健的“水人”（即CRO/技术服务模式）。

曾备受瞩目的AI制药明星公司Verge Genomics近期宣布，其渐冻症药物VRG50635临床试验失败，并宣布转型为为大型药企提供AI技术服务的平台公司。有偶，Recursion在完成对Exscientia的收购后，也暂停或终止了多个临床阶段项目，泡沫板橡塑板专用胶聚焦核心的域。

“在行业向尚未明朗之际，前些年的投资行为像是‘乱枪鸟’。”有业内人士指出，现在的资本流向已从过去的“广撒网”转向“挑子”，资金度集中于头部企业。市场重视有“可交付指标”的AI制药公司，例如在成药提升、实验周转时间缩短等“硬指标”上有优势的企业。

商业化路径何在？

对产业而言，凭借丰富的临床资源、海量的数据积累以及有力的政策支持，有望在AI制药的全球竞争中占据有利地位。

但这种转变的背后，是残酷的现实压力。尽管AI在临床前研发环节的率提升已得到初步验证，但从临床前到临床试验后期的转化瓶颈依然突出。截至目前，全球尚款由AI主设计的药物获批上市，仅少数项目进至Ⅲ期临床阶段。

“投资人已经不再愿意为长期没有现金流的企业买单。”位资投资人向记者坦言，“如今普遍的底线是，如果企业两三年内仍然法产生现金流，基本就不投了。AI制药本质上并没有逃脱新药研发长期输的逻辑，只是可能缩短了点时间，但究竟能否真正缩短，依然未知。”

这也意味着，AI制药要从“概念验证”走向“商业落地”，须迈过几道现实的门槛。

未来的突破向在哪？对此，前述分析师强调，主要在三面：是干湿闭环。通“法设计—自动化实验—数据回流”的完整闭环。通过AI指通量实验，再用新数据迭代模型，形成“自我强化”的数据飞轮。二是，系统重构。从单点工具升为体化平台。整数据、力、模型与应用，构建多智能体协同的研发系统，实现从“工具”到“基础设施”的跃迁。三是价值验证。在、自等难度域实现关键突破。通过AI设计出临床优势显著的分子，用优异的临床数据证明其对投资回报率的真实。

国金证券分析认为，从AI药企的角度，随着AI制药行业奇点来临，个重要时点，然是人类个AI驱动研发药物的获批上市。同时，因为AI制药本身是科技跨界的崭新赛道，个破局者，v既可能是AI药企，也可能是传统仿创龙头在AI域前瞻耕者，还可能是非药域的新进科技公司。

“AI模型依赖质量、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。”前述分析师解释，“有了数据后，才能根据数据去训练模型，做到法迭代。但目前AI法的准确率还有待提，它只是相当于科学的工具，并不能取代科学。”

业内预测，2026年将是AI制药的关键考验之年。重要的试金石，将是进入III期临床试验的AI药物数据。这些结果将次大规模检验AI是否能真正提临床成功率，破制药行业约90的临床失败率魔咒。

事实上，告别了“讲故事”的阶段，AI制药行业正在回归商业与技术的本质。未来的行业竞争中，缺乏临床验证能力的纯技术公司将被淘汰，头部企业通过并购整扩大优势，行业集中度会进步提升。

不少业内人士预判，未来的资本关注将形成“哑铃型”布局，早期资本聚焦颠覆技术平台，后期资本偏好临床数据成熟的企业。

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中邮证券发布研报则认为，AI已成为新药物发现的“加速引擎”，有望缩短药物发现时间，直接提升新药研发的成功率与率。2026年，以晶泰科技、Tempus AI为代表的AI+制药赛道军企业均有望实现EBITDA次转正，产业即将迎来估值重构期。

论是罗氏的“人工智能工厂”，还是礼来的“LillyPod”，抑或是英矽智能与施维雅达成的8.88亿美元作，种种迹象表明，AI正在完成从“技术工具”到“产业引擎”的跃迁。而当潮水退去，只有那些能真正攻克“难成药”靶点、在临床后期拿出硬核数据的企业，才能在“力内卷”中笑到后。

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