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　　海外医药监管 AI相关变化：根据美国 NIH（美国国立健康研究院)发文，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 代表着计算领域的重大进步，它们建立在人类数百万年来发展 的技术之上——从算盘到量子计算机。这些工具的发展已到达关键时刻。仅在 2021 年，美国食品药品监督管理局 (FDA) 就收到了 100 多份产品注册申请，这些申请严 重依赖 AI/ML 来实现诸如监控和提升人类编制档案效率等应用。为了确保 AI/ML 在 药物研发和生产中的安全有效使用，FDA 和许多其他美国联邦机构发布了持续更新 的严格指南；其首要目标是加快药物研发，增强现有药物的安全性，引入新的治疗 模式，并提高生产的合规性和稳健性。

　　AI行业新爆点不断：本周，在 2025 Hot Chips 会议前夕，英伟达正式推出 Spectrum-XGS 以太网技术。这一基于网络优化算法的创新方案，通过引入“跨域扩 展（scale-across）”能力，突破了单数据中心的电力、空间物理限制，可将分布在 不同城市、国家的多个数据中心连接成一个统一的“AI超级工厂”，为更大规模的 AI工作负载，尤其是智能体 AI（agentic AI）提供底层基础设施支撑。

　　具体来看，AI将彻底改变多组学工具、药物研发、分子诊断，并显著改善药物 的经济回报，如：AI将使 DNA 等生物信息的读取和写入成本分别降低 100 倍 和 1000 倍；AI将使药物开发成本降低 4 倍，并将研发投入的回报提高 5 倍； AI将使癌症筛查的效率提高 20 倍，并且将市场规模扩大 10 倍；AI药物的商 业价值将比标准药物高 20 倍，比同类最佳的精准药物高 2.4 倍。 根据智药局发文，木头姐在后来接受采访时进一步表示，AI赋能医疗保健 的潜力被大大低估，从长远来看，医疗保健将成为 AI最为深远的应用领 域。进入 2025 年，已有甲骨文 CEO 拉里·埃里森、DeepMind CEO 德 米斯·哈萨比斯等多位科技界大佬公开看好 AI在生物学的前景，医疗健 康领域正在经历一场前所未有的变革。

　　任何科学研究，包括创新药研发在内，不论是体外还是人体临床试验的可复制、可验证 性都是极为重要的。根据医药速览发文，随着 2025 年到来，AI制药领域将迎来关键转 折点。一方面，AI技术在药物研发中的应用已经从概念验证阶段迈向了实质性突破。例 如，英矽智能 Insilico Medicine 通过迁移到 Amazon SageMaker 平台，将新模型的迭代 和部署时间从 50 天缩短至 3 天，加速比超过 16 倍。另一方面，监管环境的变化，特别 是欧盟《人工智能法案》针对“不可接受风险”AI系统的禁令于 2025 年 2 月 2 日正式 适用，意味着那些依赖黑箱模型、缺乏可解释性的 AI药物发现系统，可能被迫退出欧洲 市场，为 AI制药的发展带来了新的挑战和机遇。

　　AI制药所需算力充足：云算力，是 AI制药行业的主流选择。根据位于硅谷的直觉 实验室，在 2025 年 4 月最新发布，目前制药公司正在转向云端算力，以利用数据 和人工智能、加速流程、控制成本、促进协作、持续创新并增强韧性。这些驱动因 素与行业更广泛的数字化转型目标相一致——云计算是制药公司实现数据驱动和以 患者为中心的战略的基础。正如德勤所指出的，云计算的最大价值不仅来自于 IT 成 本优化，还来自于实现业务创新和敏捷性。那些有效利用这些驱动因素的公司—— 不仅仅是简单地迁移服务器，而是在云端重塑工作流程——正在研发效率、节省时 间和解锁新功能方面获得巨大收益。以下是制药行业云迁移趋势背后的一些关键驱 动因素：

　　1、数据量激增，高级分析需求激增：现代制药企业需要处理海量数据，包括 来自研究的组学数据、高分辨率成像、电子健康记录、真实世界证据、来自制 造设备的物联网传感器数据等等。传统的本地部署难以高效地存储和分析此类 大数据。云平台提供几乎无限的存储空间和可扩展的计算集群，可用于进行分 析。这对于基因组学（每次实验可产生数 TB 的数据）和药物警戒（从大型数 据库中挖掘安全信号）等活动至关重要。此外，人工智能 (AI) 和机器学习在药 物研发和个性化医疗领域的兴起，也是云计算的巨大驱动力：训练机器学习模 型需要强大的计算能力，而云 GPU/TPU 实例可以按需提供这些计算能力。预 计到 2025 年，全球数据生成量将飙升至 180 ZB——制药业对这股数据洪流贡 献了巨大的力量，而基于云的数据湖和分析工具正日益成为从这些海量数据集 中获取洞察的唯一实用方法。能够在云端运行复杂的分析和人工智能工作负载， 并在需要时快速扩展，无疑是制药业采用云技术的最大技术驱动力。

　　2、速度、敏捷性和上市时间：在制药行业，研发和产品发布的时间表至关重 要。云计算可以显著提高 IT 运营速度，进而加快研究和决策速度。例如，为项 目设置新的本地服务器可能需要数周的采购和安装时间，而在云中，只需几分 钟即可配置新的环境。这种敏捷性意味着研究人员和项目团队无需等待 IT 基础 设施——他们可以更快地进行原型设计和迭代。Moderna 在云支持下快速开发 COVID-19 疫苗的案例（过去需要数月，现在只需数周即可完成）说明了云如 何缩短关键项目的上市时间。药企高管们将云计算视为一种获得竞争优势的方 式，通过改进协作和简化流程，更快地将疗法推向市场。

　　3、成本效益和可扩展性： 成本是制药公司云决策中一个微妙的驱动因素。一 方面，制药公司拥有庞大的资本预算和现有的数据中心，因此成本并非迁移到 云的唯一初衷（尤其是在制药行业利润率较高的情况下）。然而，云计算将 IT 支出从资本支出（购买硬件）转变为运营支出（按需付费），这对于管理预算 和根据实际需求调整成本具有吸引力。许多公司发现，对于不断变化的工作负 载，云更经济实惠——无需为闲置服务器付费，并且可以在高峰使用后缩减环 境规模。据埃森哲估计，在某些情况下，迁移到公共云可将总拥有成本降低高 达 40%。此外，云提供商受益于规模经济，通常使商用计算和存储成本低于本 地解决方案。需要注意的是，成本并不总是较低——如果云管理不善，成本可 能会飙升——但总体而言，高效扩展的保障（需求增加时横向扩展，纵向扩展 以避免浪费）是一个重要的驱动因素。云还减少了“以防万一”而维持过剩容 量的需要——使 IT 团队无需不断升级硬件。实际上，许多制药公司正在将云计 算相关的节省资金重新投资于新的数字化项目，从而形成良性循环，推动云计 算的进一步应用。

　　4、协作和全球访问：制药研发和业务运营是全球性的，涉及研究站点、临床 研究人员、制造站点和商业团队之间的跨境协作。云计算提供了一个可从任何 地方访问的统一平台，从而大大增强了协作。来自不同国家的研究人员可以在 共享的云工作区中协同工作，访问相同的数据和工具，而无需在同一个公司网 络上。在监管提交期间，全球团队可以同时处理基于云的系统中的文件。随着 行业越来越重视外部合作（与生物技术初创公司、学术实验室、合同研究组织 等），云已成为一个集成层，允许与外部合作伙伴安全地共享数据，而无需开 放内部防火墙。

　　5、创新与新技术（人工智能/机器学习、物联网、GenAI）：云环境是快速创新 的沃土，因为它们提供了快速获取新技术的途径。主要的云提供商不断推出尖 端服务（例如，托管机器学习平台、物联网框架、区块链即服务，以及最近的 生成式人工智能服务）。制药公司正在采用云技术，以便能够利用这些创新， 而无需从头开始构建。例如，如果一家公司想要尝试生成式人工智能（探索GenAI 概念验证）进行分子设计或医学写作，他们可以利用云提供商的 GPU 集群和大型语言模型 API，而不必采购昂贵的硬件并自行构建模型。事实上， 调查显示，利用人工智能的能力如今已成为企业增加云投资的主要原因之一。 在制药行业，这意味着利用人工智能进行药物研发（如前所述），或使用高级 分析进行个性化营销——所有这些都由云托管的人工智能服务实现。简而言之， 云是通往快速创新的大门——制药公司将其视为一个平台，使其能够更快地部 署下一代解决方案（人工智能、数据科学、数字健康应用程序），并跟上技术 变革的步伐。

　　6、可靠性、灾难恢复和安全态势提升：尽管安全曾被视为云计算的障碍，但 如今许多公司意识到，领先的云提供商在安全性和可靠性方面投入巨资，通常 比单家公司单打独斗的投入还要多。（1）制药业务（无论是研发系统还是生产 基地的 IT 系统）的宕机成本可能非常高昂。云基础设施分布在多个数据中心， 并具备冗余功能，与单个本地数据中心相比，可以提供更长的正常运行时间和 更快的灾难恢复速度。（2）从安全角度来看，顶级云提供商拥有大批安全专家、 先进的威胁检测和合规性认证（HIPAA、GxP 等），可以帮助制药公司满足监 管安全要求。许多公司发现，相比更新旧的本地系统，迁移到云端可以更有效 地实现安全现代化（零信任架构、更完善的身份管理、静态和传输加密）。由 于看到证据表明云可以减少停机时间和安全事故，高管们越来越信任将关键任 务系统迁移到云端。

　　Spectrum-XGS 以太网完全集成到 Spectrum-X 平台中，其特点是采用可动态 调整网络以适应数据中心设施之间距离的算法。Spectrum-XGS 以太网具备先 进的自动调整距离拥塞控制、精确延迟管理和端到端遥测功能，几乎使NVIDIA 集体通信库 (Collective Communications Library)的性能提升了一倍，从而加速 了多 GPU 和多节点通信，从而在地理分布的 AI 集群中提供可预测的性能。因 此，多个数据中心可以作为单个 AI 超级工厂运行，并针对长距离连接进行了全 面优化。

　　采用新基础设施的超大规模领先企业，包括 CoreWeave，它将率先将其数据 中心与 Spectrum-XGS 以太网连接起来。CoreWeave 联合创始人兼首席技术 官 Peter Salanki 表示：“CoreWeave 的使命是为世界各地的创新者提供最强大 的 AI 基础架构。借助 NVIDIA Spectrum-XGS，我们可以将数据中心连接到一 台统一的超级计算机，让我们的客户能够访问千兆级 AI，从而加速各行各业的 突破。”