輝達 (Nvidia) 最新宣布，將在未來五年內投入 10 億美元，與美國藥廠禮來 (Eli Lilly) 共同在矽谷打造一座 AI 製藥實驗室，目標是把 AI 真正帶進藥物研發現場，加快原本高度仰賴人力與實體實驗的流程。
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實驗室設於舊金山，科學家與 AI 工程師並肩工作
這座 AI 共同創新實驗室將設在舊金山灣區，並採「共置」模式運作，讓禮來的生物學、科學與醫學專家，和輝達的 AI 模型工程師、系統工程師在同一空間工作。
雙方希望透過面對面合作，一邊大量產生高品質數據，一邊在輝達的 BioNeMo 平台上訓練與微調生物與化學模型，加速新藥開發流程。
(註：BioNeMo，為一套開放式機器學習框架，專為生物製藥深度學習模型打造，支援以 DNA、RNA 和蛋白質資料進行生物分子研究。
它提供最佳化的訓練流程、資料工具與預訓練模型架構，加速最耗時、最昂貴的模型開發階段，讓研究人員能更快、更大規模地建立高效能的生醫 AI 模型。)
先用電腦模擬，再進實驗室做分子
輝達執行長黃仁勳對此表示，科學家可以先在電腦中，大量模擬與探索生物與化學空間，篩選出最有潛力的分子，再真正動手做實體實驗。
禮來執行長 David Ricks 則指出，禮來累積近 150 年的科學知識與數據，若結合輝達的運算能力與模型建構技術，有機會徹底改寫藥物研發方式。
打造連續學習系統，兩種類型實驗室 24 小時相互回饋
雙方合作初期，重點將放在建立一套「連續學習系統」，這套系統會把禮來的實體實驗室，與電腦模擬與模型訓練實驗室緊密連結。
實驗結果會即時回饋給 AI 模型，模型再提出新的實驗建議，如此 24 小時不斷循環，讓實驗、數據與模型彼此持續優化。
用輝達 BioNeMo 與 Vera Rubin 架構，訓練 AI 生醫模型
在技術層面，實驗室將以輝達 BioNeMo 作為核心平台，訓練新一代生物與化學基礎模型與前沿模型。運算架構方面，也會導入下一代的 Vera Rubin，來支撐龐大的模型訓練需求。
禮來先前宣布的 AI 工廠，也會成為這些模型的主要訓練基地，專門負責生醫領域的大型模型訓練任務。這項合作不只聚焦在藥物發現。雙方也將探索，把 AI 應用到臨床試驗、製造與商業營運中，整合多模態模型、代理型 AI、機器人與數位孿生。
(註：Vera Rubin 是輝達於 2026 年正式量產的下一代 AI 運算平台架構，作為 Blackwell 的繼任者，它由強調極致效能 Vera CPU 與採用 HBM4 記憶體與台積電 3 奈米製程的 Rubin GPU 所組成，目的是透過千倍算力、十分之一成本的優勢，驅動全球進入大規模代理式 AI 與物理 AI 的新時代。)
機器人與實體 AI 前進工廠，提升產能與供應鏈穩定度
在製造端，禮來將導入實體 AI 與機器人，強化高需求藥品的生產能力。
透過輝達 Omniverse 與 RTX PRO 伺服器，禮來可以先在虛擬世界中，建立整條製造產線與供應鏈的數位孿生，進行壓力測試與最佳化，再到真實工廠實作，降低風險與成本。
(註：Omniverse 是輝達開發的虛擬世界作業系統，而 RTX PRO 伺服器 則是運行這個系統最強大的硬體引擎。在 2026 年的企業應用中，這兩者通常被綑綁在一起，用來打造數位孿生以及訓練物理 AI，像是機器人。)
串聯新創與研究圈，擴大生醫 AI 生態系
輝達強調自己在開源 AI 的角色，提供模型、資料與工具，讓企業打造實際可用的 AI 系統。此外輝達的 Inception 計畫，也會為新創提供技術輔導、軟體與算力資源。
禮來方面，旗下的 TuneLab 平台，讓生技公司能使用禮來多年累積的藥物研發模型。未來也將把輝達 Clara 的生命科學開源模型，納入新的工作流程。
這座共同創新實驗室，將成為輝達與禮來新創生態系、以及研究人員的重要資源中心。
(西門子與輝達合推工業 AI 系統：從數位孿生走向自治工廠，加速製造業 AI 落地)
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