英伟达BioNeMo平台大扩展：礼来投资10亿美元建联合实验室，与赛默飞世尔共建自主实验室基础设施

2026 年 1 月 12 日，在 J.P. 摩根医疗健康大会期间，英伟达（NVIDIA）宣布对旗下 BioNeMo 平台进行重大扩展，并公布了与礼来（Eli Lilly）、赛默飞世尔科技（Thermo Fisher Scientific）等生命科学行业领军企业的战略合作。

 

一系列动作标志着英伟达在 AI 驱动药物发现领域的布局进入新阶段。其中，礼来与英伟达将建立制药行业首个联合创新实验室，五年内预计总投资高达 10 亿美元，实验室设于旧金山湾区，预计今年初启动运营；赛默飞世尔则将与英伟达合作构建自主实验室基础设施，将 AI 能力嵌入科学仪器。

 

 

 

BioNeMo，一个从数据到发现的开发平台

 

国际医药商情了解到，BioNeMo 是英伟达面向生物学和药物发现领域的开放开发平台，支持「实验室在环」（lab-in-the-loop）工作流程。该平台提供从数据生成、处理到模型训练、优化和部署的全流程能力，目标是帮助生命科学行业将海量科学数据转化为发现引擎，提高研发成功率的同时降低成本。

 

英伟达在公告中指出，目前生命科学行业的研发成本估计每年高达 3000 亿美元。BioNeMo 平台的定位是帮助行业将数据转化为竞争优势，最大化研发成功概率。

 

此次扩展中，BioNeMo 平台新增了多项功能和工具。

 

在模型层面，英伟达发布了新的 Clara 开放模型系列，包括用于 RNA 结构预测的 RNAPro 模型，以及用于确保 AI 设计药物具备可合成性的 ReaSyn v2 模型。可合成性是 AI 药物设计中的关键挑战之一，即 AI 系统设计出的分子结构如果无法在实际化学合成中实现，就没有实用价值。ReaSyn v2 模型专门解决这一问题。

 

 

在开发工具层面，英伟达推出了 BioNeMo Recipes，用于加速和高效扩展生物基础模型的训练、定制和部署。此外还发布了 nvMolKit 等数据处理库，这是一款 GPU 加速的化学信息学工具，用于分子设计。

 

 

英伟达医疗保健业务副总裁 Kimberly Powell 表示：「生物学和药物发现正在迎来它们的 transformer 时刻。BioNeMo 将实验数据转化为 AI 可用的智能，让每一次实验都能为下一次实验提供信息。这创造了一个持续学习的循环，加速发现过程，帮助研究人员构建新的前沿模型来应对生物学中最艰难的挑战。」
 

 

礼来 + 英伟达：制药行业首个联合创新 AI 实验室

 

礼来与英伟达宣布建立制药行业首个 AI 联合创新实验室，专注于应用 AI 解决药物发现中最持久的挑战。双方将在五年内投资高达 10 亿美元用于人才、基础设施和算力。

 

实验室设在旧金山湾区，预计今年初在南旧金山启动运营。实验室将让礼来在生物学、科学和医学领域的专家与英伟达顶尖的 AI 模型构建者和工程师并肩工作，共同生成大规模数据并构建能够加速药物开发的 AI 模型。

 

英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋表示：「AI 正在改变每一个行业，而它最深远的影响将在生命科学领域。英伟达和礼来正在汇集两个行业的精华，发明一套药物发现的新蓝图，研究人员可以在制造单个分子之前，先在计算机中探索广阔的生物和化学空间。」
 

礼来董事长兼 CEO David A. Ricks 表示：「近 150 年来，我们一直致力于为患者带来改变生命的药物。将我们的数据量和科学知识与英伟达的计算能力和模型构建专长相结合，可能重塑我们所知的药物发现。通过在一个初创环境中汇集世界级人才，我们正在创造任何一家公司单独都无法实现突破的条件。」

 

合作初期将聚焦于创建一个持续学习系统，紧密连接礼来的智能体湿实验室（agentic wet labs）与计算干实验室（dry labs），实现 24/7 AI 辅助实验，为生物学家和化学家提供支持。这一「scientist-in-the-loop」（科学家在环）框架旨在让实验、数据生成和 AI 模型开发持续相互反馈和改进。

 

双方团队将利用行业内前所未有的算力资源、大规模高质量数据生成能力以及 BioNeMo 平台，专注于构建下一代生物学和化学领域的基础模型和前沿模型。

 

新计划在礼来去年秋季宣布的 AI 超级计算机基础上扩展，将采用英伟达下一代架构，包括 Vera Rubin。

 

 

礼来此前建成的 AI 工厂是制药行业最强大的系统，将用于训练大型生物医学基础模型和前沿模型，以出色的速度和准确性识别、优化和验证新分子。该系统还将支持生产制造、医学影像和科学 AI 智能体等领域的新应用。

 

除药物发现外，英伟达和礼来还将探索在临床开发、生产制造和商业运营中应用 AI 的机会，整合多模态模型、智能体 AI、机器人技术和数字孪生。

 

物理 AI 和机器人技术在 AI 工厂中的应用还将帮助礼来增强高需求药物的生产能力，提升供应链可靠性。借助英伟达 Omniverse 库和 RTX PRO 服务器，礼来可以创建生产线的数字孪生，在现实世界进行物理变更之前，先对整个供应链进行建模、压力测试和优化。

 

在生态系统层面，礼来的 TuneLab 平台是一个 AI 和机器学习平台，为生物技术公司提供基于礼来数十年专有数据构建的药物发现模型访问权限。TuneLab 未来将整合英伟达 Clara 开放基础模型作为工作流程产品的一部分。联合创新实验室将为英伟达和礼来的初创企业生态系统及研究人员提供深度专业知识和大规模计算资源。

 

 

赛默飞世尔 + 英伟达：构建自主实验室基础设施

 

赛默飞世尔科技与英伟达的合作聚焦于实验室自动化和仪器智能化。双方的目标是将科学研究实验室转变为可扩展的自动化数据工厂。

 

赛默飞世尔是全球最大的科学服务公司之一，年营收超过 400 亿美元，业务涵盖生命科学研究仪器、分析设备、耗材及服务。

 

赛默飞世尔在公告中指出，目前大多数实验室中，科学家仍需手动完成许多任务——从实验设计、仪器设置、样品制备，到仪器运行和结果解读，均需人工介入。此次合作旨在改变这一现状。

 

根据合作框架，双方将在三个层面推进技术整合。

 

第一是统一的边缘到云端 AI 计算。双方将利用英伟达 DGX Spark 桌面超级计算机来编排自主实验室工作流程，提供从实验室边缘到云端的无缝计算架构，支持高通量实验管理。DGX Spark 是英伟达面向桌面级应用的超级计算平台，可以部署在实验室现场。

 

 

第二是用于实验室编排的多智能体系统。双方将使用英伟达 NeMo 软件套件开发智能体工作流程，这些智能体能够自主生成实验方案、运行实验并执行实时质量控制，无需持续的人工干预。

 

 

第三是自主数据分析。双方将整合 BioNeMo 工具，实现仪器输出的实时自主解读，加速从原始数据到可操作科学洞察的转化过程。

 

赛默飞世尔执行副总裁 Gianluca Pettiti 表示：「人工智能与实验室自动化的结合将改变科学工作的执行方式。通过将赛默飞世尔在实验室技术领域的领先地位与英伟达的 AI 解决方案相结合，我们可以帮助客户更快地完成工作、提高准确性，并从每次实验中获得更多价值，最终加速那些能够产生重大人类影响的发现。」

 

Powell 在谈到与赛默飞世尔的合作时提出了「lab-in-the-loop」（实验室在环）的概念。她表示：「我们正在进入一个 AI、智能代理与仪器三位一体的时代，这种组合将能够以工业化的速度扩展科学发现。与赛默飞世尔的合作中，我们正在构建自主实验室的基础设施，打造一个强大的研究与发现飞轮，加速生命科学领域的突破。」

 

 

构建平台生态系统

 

除了礼来和赛默飞世尔两大战略合作外，英伟达还公布了 BioNeMo 平台上的广泛生态系统。全球范围内，多家创新企业正在 BioNeMo 平台上构建 AI 药物发现的未来。

 

Basecamp Research 推出了用于药物设计的 EDEN 系列 AI 模型，包括一个能够精确插入大段 DNA 片段的系统。大段 DNA 精确插入是基因医学领域长期存在的技术挑战。

 

 

Boltz PBC 发布了 Boltz Lab，一个用于 AI 驱动分子设计的软件平台。

 

 

Chai Discovery 利用 BioNeMo 加速生物分子基础模型的开发和部署。

 

 

Natera 宣布了其专有的 AI 基础模型平台，用于促进药物发现和设计，该平台基于其独特且广泛的基因组和临床癌症数据集构建。

 

 

Apheris、Dyno Therapeutics、OpenFold 和 Terray Therapeutics 等公司也在近期发布了使用 BioNeMo 平台开发的模型。

 

 

构建未来数字实验室

 

聚合科学数据并构建智能体工作流程来分析数据、生成假设和设计实验，是加速科学发现的关键环节。一个日益壮大的 AI 科学家公司生态系统正在英伟达开放模型和 NeMo 框架上开发面向科学的领域专用智能体。

 

 

Edison Scientific 近期发布了 Kosmos，一个用于自主发现的 AI 科学家系统，据称能够在一夜之间完成六个月的工作量。

 

 

Tetrascience 宣布与赛默飞世尔科技合作，推进开放、可互操作、符合行业标准的 AI 工作流程，并正在整合英伟达 Nemotron 开放模型，从图形、图表和图像中提取科学知识。

 

 

Owkin 宣布了 OwkinZero，一个前沿生物学模型，基于大规模患者数据训练，专为生物学发现而构建。

 

 

其他采用英伟达 NeMo 和 NIM 微服务进行 AI 科学研究的公司包括 Benchling、CytoReason、Sapio Sciences 旗下的 HelixAI、 Potato 等。

 

 

物理 AI 与实验室机器人

 

将数字智能体系统连接到物理实验室，是闭合计算机模拟实验与真实世界验证之间循环的关键一步。英伟达正在与机器人和实验室自动化公司生态系统合作，引入仿真和物理 AI 技术。

 

Multiply Labs 正在使用英伟达 Isaac Sim 框架构建机器人数字孪生，在生物制造部署之前验证和测试机器人，同时使用英伟达 Isaac GR00T 模型训练新的操作技能。

 

 

Lila Sciences 是一家致力于构建「科学超级智能」的公司，正在扩展科学方法的每一个步骤，使用自动化实验室生成数据并验证由其 AI 系统设计的实验。

 

 

HighRes Biosolutions 使用英伟达 Isaac Sim 进行仿真优先的实验室自动化设计，并使用英伟达 Cosmos-Reason1 模型使机器人能够实时交互以调整实验。

 

 

Opentrons Labworks 是一家实验室自动化公司，正在使用 Isaac Sim 训练机器人，使其能够在受限环境之外运行，支持将数字智能体连接到物理实验室操作的 AI 驱动工作流程。

 

 

包括安进（Amgen）、Automata、罗氏（Roche）和 Transcripta Bio 在内的其他公司已经使用英伟达 Omniverse 库和 Isaac Sim 构建了数字孪生，将物理 AI 引入实验室和生产设施。

 

 

行业观察

 

英伟达此次在 J.P. 摩根医疗健康大会期间的密集公告，底层的 BioNeMo 开发平台、与礼来合作的药物发现 AI 应用、与赛默飞世尔合作的实验室自动化基础设施，英伟达正在构建一个覆盖计算平台、AI 模型、软件工具、实验室仪器和机器人系统的完整生态。

 

礼来五年 10 亿美元的投资承诺是制药行业在 AI 基础设施方面规模最大的单笔公开投资之一，也标志着头部制药企业对 AI 驱动药物发现路线的认可。赛默飞世尔作为全球最大的科学仪器供应商，其与英伟达的合作意味着 AI 能力将被嵌入实验室的基础设施层面。从仪器数据采集到实验流程编排，从质量控制到数据分析，自动化和智能化将渗透到实验室工作的各个环节。

 

英伟达提出的「lab-in-the-loop」概念，与此前在机器学习领域广泛使用的「human-in-the-loop」概念形成呼应。在 human-in-the-loop 模式中，人类专家参与 AI 系统的训练和决策过程；而在 lab-in-the-loop 模式中，物理实验室成为 AI 系统持续学习和验证的一部分，实验数据反馈给 AI 模型，AI 模型的预测又指导新的实验设计，形成闭环。礼来也使用了「scientist-in-the-loop」（科学家在环）的表述，强调 AI 系统将支持而非取代科学家，实现实验、数据生成和模型开发的持续相互反馈。"

 

这一愿景的实现仍面临诸多挑战。实验室环境的复杂性、生物实验的不确定性、数据标准化的难度、以及监管合规的要求，都是技术落地过程中需要解决的问题。礼来和赛默飞世尔作为行业头部企业，其参与为这一技术路线的可行性提供了一定背书，但从概念验证到规模化应用，仍有相当距离。

 

 

参考资料： 礼来、赛默飞世尔科技、英伟达等相关企业新闻稿

来源：国际医药商情

作者：John Xie