显卡涨价的原因又多了一个，这次是化妆品公司？

这几年想买电脑的人可能都有个感觉，带好一点的显卡，价格涨得离谱。英伟达的显卡时不时缺货、溢价、抢不到。

有人说是因为做人工智能的公司都在抢，也有人说是因为芯片产能跟不上。

但你可能没想到，跟你抢显卡的，除了做人工智能的工程师，还有一群做口红的、搞面霜的、研究防晒的。

2026年3月，英伟达开了一场年度技术大会。按常理，这种场合的主角应该是芯片设计师、机器人专家、自动驾驶工程师。

但今年，演讲名单里出现了一个让很多人没想到的名字——欧莱雅。

一家美妆公司，站上了全球最硬核的科技舞台。不是去赞助茶歇，也不是搞虚拟试妆的营销。

欧莱雅宣布扩大与英伟达的合作，把后者的机器学习框架引入自家研发体系。大白话说，他们打算用显卡来算一瓶精华里几十种原料到底该怎么配。

听到这儿，你大概也会好奇，涂在脸上的东西，为什么要靠显卡来算？

01

几十亿种组合，人力真的试不完

我们看配方表，也就几行字水、甘油、某某提取物、某某肽，好像没多复杂。

但在配方师眼里，那是一个巨大的排列组合问题。

一种活性物添加多少量会更有效果？复配组合物哪种会更优解？酸碱度都调节对体系稳定性变化，肤感会不会从清爽变成黏腻。

温度、搅拌速度、添加顺序随便动一下，最后出来的东西可能完全两样。

英伟达方面的资料显示，一款美妆产品的潜在配方数量是几十亿级别。

几十亿种组合，靠人力一瓶一瓶打样、搅拌、静置、测试，别说职业生涯，下辈子都不够用。

传统研发靠配方师的经验，先凭感觉圈出一小批看着靠谱的方案，再一个一个试错，错了再改，改了再试。这个过程慢，烧钱，还极度依赖个人判断。

AI进来的第一件事，就是把凭感觉圈范围这个环节，变成了用算力筛一遍。

它不是凭空变出没人见过的新物质，它做的是更具体也更现实的工作。

把几百万个候选拉出来，快速砍掉大部分，只留下几个看上去最有希望的，交到实验室手里。

AI更像一个不知疲倦的初筛工具，负责缩小范围，而不是直接给出答案。

02

被AI挑中的候选，后来怎么样了

光说不练假把式。AI筛原料这事，行业内已经有实际案例了。

化工巨头BASF在2020年推出了一个叫PeptAIde 4.0的机器学习平台。

他们对着有机大米蛋白的序列数据让AI跑了一轮预测，最后从大量可能性里锁定了4条特定的肽段，长度在12到17个氨基酸之间。

AI判断这些肽段最有可能具备舒缓功效。之后BASF的研发人员用可控酶解技术把这4条肽段从大米蛋白里切出来，开发成了面向皮肤和头皮舒缓的商业原料。

你看，AI负责预测，实验室负责验证和制备。缺了哪边，这个原料都出不来。

到了2026年6月，BASF和恩和更进一步，商业化推出了一款与人Ⅲ型胶原蛋白序列一致的重组胶原片段。

这次筛选了超过2000个胶原片段，而且考核标准更严格了。不光要看活性评分，还得评估它能不能稳定量产、纯化难不难、放久了会不会变质、成本能不能上得了生产线。

这一步很关键。一个成分在电脑里评分再高，要是发酵罐里长不出来，或者长出来提纯太复杂，商业价值就约等于零。

反过来，一个容易生产但功效很弱的候选，也很难成为好用的原料。

所以现在的AI原料研发，早就不是只盯着功效这一个目标了。活性、安全性、稳定性、可制造性，必须放在同一条链上综合权衡。

AI的任务也从简单的谁最有效，升级成了谁综合表现最好，还最有机会顺利走出工厂。

03

下一款美白成分，真的能被AI算出来吗？

理论上可以。

研究人员把已有的美白活性数据喂给模型，让AI学习什么样的分子结构更容易干扰黑色素生成。然后AI就能帮忙做几件事：

从天然植物序列和蛋白质库里捞潜在的活性分子；预测这些分子可能作用在黑色素相关的哪个靶点上；横向比较活性高低、稳定性强弱、潜在毒性大小；最后从成千上万个候选中挑出几个高分选手推荐给实验室。

但请注意，这个高分只代表一件事：这个分子值得优先测试。它离涂在脸上能美白，还隔着好几道关。

一个AI筛出来的美白候选物，接下来要闯的关包括：

体外实验是否有效，在培养皿里能抑制黑色素细胞不算数；用的是人源细胞还是动物细胞，两者差别很大；

▲体外正常培养的B16黑色素瘤细胞和A375人类黑色素瘤细胞

有效浓度下有没有细胞毒性，抑制黑色素的同时会不会把细胞杀死；能不能穿过角质层到达作用位置，分子再漂亮进不去皮肤就是白搭；

放进水、油、乳化剂、防腐剂的体系里能不能保持稳定，会不会三天就降解沉淀；最后做成成品在人脸上实测，色斑和肤色不均是否真的有改善。

任何一关过不了，这个在GPU里排名第一的候选分子，就只能躺在实验室冰箱里，当一个理论上很美的遗珠。

04

面对AI研发，应该怎么看

欧莱雅与英伟达的合作，确实意味着AI正在从虚拟试妆、肤质检测这些外围应用，深入到化妆品研发的核心环节，原料发现和配方设计。

但截至目前，欧莱雅公开的是一个计算化学和配方预测的研发平台，还没有宣布任何一款由这个合作直接发现并已经上市的新美白原料。

也就是说，这件事目前还在研发端，离变成货架上的产品还有距离。

所以以后如果看到有护肤品宣传说自己是AI研发的，不用急着信，也不用急着否定，先问三个具体的问题就好。

第一，AI到底参与了哪个环节，是查文献、筛候选物，还是预测配方稳定性。

第二，它筛出来的具体是哪个原料，有没有明确的化学名称。

第三，预测的结果经过了哪些实验验证，有没有人体测试的数据。

过去一个好成分的发现，常常始于深山的一株植物、一次发酵的意外，或者某个科学家的偶然观察。

未来，这个开头可能变成数据库里的几百万个分子和显卡跑了几天的运算。

策划：Gogo 监制：Judy

排版：熊仔

审稿：言安堂研究院

本文由言安堂内容团队原创，部分图片来自网络

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