做研发外包的公司（CRO/CDMO）以前主要靠人力。实验室里摆满设备，研究员三班倒，比的是谁的流程管理好，谁能更快地完成客户的实验订单。说白了，就是个劳动密集型的工作，只不过工人在实验室里，穿着白大褂。
但是现在，英伟达和礼来合作了。一个出算力，一个出制药经验。它们等于直接告诉市场，以后做药研发，光靠人海战术可能不行了。
我给你举个例子，你就明白区别了。
以前的工作流程是这样的：
- 一家药企想找一个能抑制A蛋白的药。
- 他们委托一家CRO公司。
- CRO公司的实验室里，机器人开始工作。它们把库里的10万个现成化合物，一个个点到实验孔板里，跟A蛋白进行反应。
- 这个过程可能要持续半年。每天产生大量实验数据。
- 最后，从10万个化合物里，可能找到两三个有点效果的苗子。
有了AI之后，流程会变成这样：
- 药企还是找这个CRO公司，要抑制A蛋白的药。
- CRO的研究员先把A蛋白的三维结构，输入到AI软件里。
- 软件里有一个包含几千万个虚拟分子的数据库。AI开始模拟，计算每一个分子跟A蛋白结合的可能性有多大。
- 这个计算过程，可能只需要两天。
- AI直接给出一份清单，上面列出了预测结合分数最高的500个分子。
- 然后，实验室只需要合成这500个分子，再去做实验验证就行了。
你看，工作量从测试10万个，变成了测试500个。省下来的时间跟钱，都很可观。这对药企的吸引力很大。所以，那些早就开始用AI辅助做药的CRO公司，会接到更多订单。而且，那些还停留在传统模式的公司，如果不想办法跟上，以后可能就很难接到单子了。
AI+生物科技公司：中小型创新药企的“弯道超车”机会
很多小型的生物科技公司，其实挺难的。创始人可能就是个科学家，手里有个不错的想法，比如发现了一个可以治疗某种罕见病的新靶点。但是，他们没钱。
新药研发的每个环节都要花钱。合成一个新分子要钱，做动物实验要钱，租实验室也要钱。很多有潜力的项目，不是因为科学上走不通，就是因为钱烧完了。
现在AI制药平台的出现，对他们来说是个好机会。这就像以前开网站，你得自己买服务器，建机房，花很多钱。后来有了云计算，你可以直接租服务器，按月付费，创业门槛低了很多。
AI制药平台以后也可能变成一种云服务。
咱们可以设想一家叫“深蓝基因”的小公司，只有5个科学家。
- 第一步：租用平台。 他们花几千块钱包月，租用一个AI药物发现云平台的使用权。
- 第二步：输入数据。 他们把自己研究的那个罕见病靶点的所有数据，都上传到平台。
- 第三步：AI设计分子。 他们用平台上的AI工具，针对这个靶点，设计出20个全新的药物分子结构。
- 第四步：AI预测风险。 AI还会帮他们分析，这20个分子哪个的毒副作用可能最小，哪个的生产工艺最简单。
- 第五步：筛选和验证。 他们根据AI的报告，挑出最好的3个分子。然后，他们只需要花钱外包，让CRO公司合成并测试这3个分子就行了。
整个过程可能只用了两三个月。如果没有AI，他们可能需要花两年时间，找几百万投资，才能走到这一步。现在，他们可以拿着这3个分子的初步实验数据，去找下一轮投资。这样一来，他们成功的机会就大了很多。
创新药龙头：自身有AI能力的药企更稳
小公司有机会，那些大药厂，像辉瑞、罗氏，也没闲着。礼来和英伟达的合作，对它们来说，更像是一个提醒：再不抓紧，就要落后了。
这些大公司其实一直有自己的焦虑。很多赚钱的老药，专利期快到了。新药研发的成功率越来越低，花了几十亿美元，最后可能什么都没做出来。他们早就知道传统模式有问题。
所以，很多大药厂内部早就成立了AI团队，或者跟科技公司合作。但是，以前的合作，很多时候只是小打小闹，没有真正把AI当成核心。
现在礼来这么大的投入，等于告诉所有人，他们是认真的。这就给其他大公司带来了压力。一场关于算力和算法的竞争，已经开始了。
我们可以想象一下，一家叫“环球制药”的大公司，内部可能会发生这些事：
- 公司的CEO看到新闻，马上召集研发主管开会。
- 会议决定，立刻成立一个新的部门，叫“计算药物科学部”。
- 公司批准一笔预算，用来采购最新的AI芯片，搭建自己的计算平台。
- 他们启动了一个内部项目，用来测试AI的能力。比如，他们找出一款五年前因为临床试验效果不明显而失败的药物。
- 新的AI团队，用算法重新分析了当年所有的临床数据。
- AI发现，这款药对携带某种特定基因的病人，其实效果很好。只是当年试验时，没有把这些病人区分开来。
- 于是，公司可以重新设计一个规模更小、成本更低的临床试验，只招募携带这种基因的病人。一款被放弃的药，就这样被盘活了。
未来，评价一家大药厂的实力，除了看它卖多少药，可能还要看它有多少数据科学家，有多少算力。那些能把AI用到药物发现、临床试验、生产制造每个环节的公司，会更稳定。
医疗IT与数据平台：药研发离不开“数据燃料”
AI模型需要用数据来训练。没有数据，再好的算法和芯片也没用。所以，英伟达和礼来的合作，也让医疗数据这个行业变得重要起来。
做医疗数据的公司，就是给AI制药这个行业“提供原料”的。
一家医疗数据公司的工作流程，大概是这样的：
- 收集数据。 他们会和很多家医院合作，拿到医院的病历数据。这些数据都是匿名的，去掉了病人的姓名、住址等个人信息，保护了隐私。
- 清洗数据。 原始的病历数据很乱。比如，有的医生写“高血压”，有的写“血压偏高”。数据公司的软件会把这些说法统一成标准术语。有些记录里的错误信息，也要修正。
- 整理数据。 他们会把一个病人的所有数据，比如基因检测报告、CT影像、吃了什么药、治疗效果怎么样，都关联起来，变成一份结构清晰的档案。
- 提供服务。 比如，一家药企正在研发一款心脏病新药。他们就可以付费给这家数据公司，使用数据公司整理好的100万份心脏病人的数据。
- 训练模型。 药企拿到这些数据后，就可以用来训练自己的AI模型。AI会从这100万份数据里学习，寻找心脏发病和某些基因、生活习惯之间的关联，从而找到新的药物靶点。
所以，那些手里有高质量、独家医疗数据的公司，现在会变得有价值。各大药厂和科技公司，都会想办法跟他们合作。
前沿疗法领域：基因治疗、细胞治疗、RNA药物等
最后说说那些更复杂的疗法，比如基因治疗、细胞治疗、RNA药物。AI在这些领域的作用更大。
因为这些疗法的设计，本身就不是一个“寻找”的过程，而是一个“创造”的过程。传统药物，像是从一大串钥匙里，找到能开锁的那一把。而这些前沿疗法，更像是让你直接设计制造一把全新的、结构复杂的智能钥匙。
就拿mRNA疫苗来举例，AI能做什么？
以前，科学家设计mRNA序列，很多时候靠的是经验和试错。他们会在实验室里合成上百种不同的mRNA序列，然后一个一个测试，看哪个序列能让细胞产生最多的抗原蛋白。这个过程很慢。
用了AI之后，可以这样做：
- 确定目标。 科学家先把病毒的抗原蛋白序列告诉AI。
- AI优化序列。 AI知道，mRNA由四种核苷酸（A, U, C, G）组成。它可以调整这些核苷酸的排列顺序。虽然翻译出来的蛋白质不变，但不同的排列顺序，会影响mRNA在人体内的稳定性和效率。AI会通过计算，模拟出几百万种不同的排列组合。
- AI预测结构。 AI还会预测每一种序列会折叠成什么样的三维形状。有些形状更稳定，细胞里的机器更容易读取。
- 输出结果。 最后，AI会给出一份报告，列出它认为综合表现最好的5个mRNA序列。
- 实验验证。 科学家只需要在实验室里合成和测试这5个序列就行了。
这样一来，研发时间就从好几个月，缩短到了几天。AI在基因编辑、细胞疗法的设计上，也能做类似的工作。它把很多以前靠猜、靠试的环节，变成了靠计算。这让那些复杂疗法的研发成功率，提高了很多。
