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最近网上传得沸沸扬扬的,华为制药军团总裁的一段话发言,让不少吃瓜群众直接懵了:华为要一小时做出“速成新药”?
消息源头,是10月24日第十一届医药创新与投资大会上,华为制药军团总裁樊杰的发言。
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图源:微博
聊到AI辅助药物研发的效率,他说现在不少药企做干实验,常规要花4周,现阶段目标先压到1周,紧跟着反问:为什么不能是一天?为什么不能是一个小时?
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图源:微博
就这么短短一句话,被单独截出来到处转发,语境一丢,味道全变了。很多网友理解成:华为觉得做药可以一小时搞定,想靠算力走捷径,搞"速成药"。一时之间,质疑声、段子、表情包满天飞,不少人甚至开始担心药还能不能放心吃。
但吵到现在,很多人连最关键的词都没搞明白——这里说的,是干实验,不是完整造药。
一字之差,天壤之别:干实验≠做药
干实验和湿实验,完全是两码事。
干实验,说白了就是电脑里跑模拟。靶点分析、分子海选、蛋白结构预测、药理毒理预判,全程在算力集群和AI模型里算来算去,试管、细胞、小白鼠全都不用上,只在数字世界里挑有潜力的分子。它的角色,只是新药研发最开头的海选环节,先在海量分子库里筛出一批候选选手。这跟AI测试汽车,可不一样。
湿实验,才是医药研发的硬骨头。化合物合成、细胞测试、动物实验,再到后面一轮轮的人体临床试验,一步都不能省。这一步,是生命科学的底线,再强的算力也没法直接替代。
一款新药从立项到获批上市,正常要10到15年:找分子、做临床前研究3到5年;最烧钱、翻车概率最高的一二三期临床要6到8年,这是把无数候选分子拦在上市门外的核心环节;申报审批顺利也要大半年到一两年。
就算干实验真从4周压缩到1小时,也只是前端筛选变快了。AI算出一堆理论上好看的分子,不代表它安全、有效,更不等于能变成给人吃的药。医药圈有句很实在的话:分子看着可行,不等于临床能成功。
樊杰那句反问,不是拍胸脯承诺一小时造药,更像是抛给技术团队的一个大胆目标:现在这套虚拟筛选流程卡在4周,依托更强的算力集群、优化好的工具链,能不能打破大家固有的时间思维,把纯数字仿真环节的效率往上顶一顶。这是算力工程师聊上限,不是跟药监、临床专家拍板。
华为的边界:不做药,只卖铲子
樊杰在同一场会上反复划清边界,华为不做药,不搞新药管线,也不自己独立做AI制药大模型。只提供算力、存力、网络和算子适配工具链,给药企、科研院所、模型公司搭底层技术底座,当好一个"卖铲子"的。
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这个路子,和当年华为在汽车赛道的打法很像:不造车,给车企赋能;放到医药这里,就是不制药,给药企赋能。车企负责造车、药企负责做药,华为始终待在算力基建这一侧,赚的是底层技术的钱。
有网友打趣,已经帮华为制药军团取好产品技术名称了:神农大模型,华佗架构,扁鹊底座,时珍方程,仲景算法……
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图源:微博
公开案例也摆在台面上:华为和上海药物所、昌平实验室合作,基于昇腾算力搭建TorchFold蛋白预测模型,精调适配后精度可以对标AlphaFold。这些名字听起来遥远,但背后是实打实的科研合作在推进。
外行看热闹,内行看痛点。生物医药大模型跑起来,经常几十甚至上千张卡组网。以前模型和算力卡之间的适配调试,折腾三四个月是常态;现在靠配套工具链,几天就能搞定。这才是华为切入AI制药的真实抓手,不是下场亲自研发新药。药企才是主角:靶点、化学合成、临床方案、管线风险、申报合规全是药企扛,华为只管算力调度、多卡通信、模型适配这些IT层面的难题。
舆论为什么炸锅:高期待,低容忍
有意思的是,同样一番话,换个时间,舆论反应天差地别。搁一年前,大家看到国产算力下场助力生物医药,多半是叫好,觉得是件好事;放到现在,一点点风吹草动,质疑声先涌上来。
说白了,这就是品牌的连锁效应,一荣俱荣,一损俱损。消费端、汽车业务积攒的舆情,顺着同一个品牌标签,一路飘到了军团业务这边。大家对华为关注度太高,期待拉得很满,质疑门槛也跟着变低。同样一句话,别的算力厂商说出来可能没人搭理;从华为高管嘴里说出来,就容易截图、断章取义,传成"华为想颠覆制药规律"。
网友的担心不是凭空来的。
之前亚马逊一位华人女工程师照着GPT的方案自行停药,不幸离世,家属起诉OpenAI的案子,很多人都有印象。
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图源:百度
研究数据也显示,通用生成式AI的诊断准确率明显比不上资深临床专家。AI可以帮忙筛选、辅助预测,但替代不了生物实验、医生判断和临床验证。大家怕的不是干实验提速,而是行业一味渲染算力神话,把医药最核心的严谨性给弱化了。
这份警惕没问题,但别建立在概念搞错的基础上。药企的湿实验、动物实验、人体临床,是套经过几十年验证、监管卡得很严的流程,不会因为电脑筛选变快就直接跳过。AI是加速器,不是通关外挂。哪怕虚拟筛选一小时跑完,挑出来的候选分子照样得老老实实走完合成、细胞、动物、临床整套流程,该翻车还是会翻车。
再说一句,AI制药早不是新鲜东西,国内不少企业早就在做干湿结合的研发,AI筛分子、预测蛋白结构,早已是行业常规操作。华为进来,是补算力基建,不是凭空开辟一条新赛道。
谷歌Isomorphic Labs亲自做药,融资27亿美元;英伟达拉着礼来签了五年最高10亿美元的联合实验室;字节把AI制药独立拆分,首轮融资2.9亿美元。
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图源:NVIDIA官网
大家都在抢新药,只有华为站在圈外,把自己摆得清清楚楚:做医药行业的AI赋能者。
樊杰说,华为的底气来自三样东西:算力、存力、网力。
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图源:华为官网
抛开情绪,真正该聊的是什么
网上情绪化的段子不少,但这件事真正值得琢磨的,其实就两件事。
第一,把干实验从4周压到更短,价值到底在哪?很多时候干实验慢,不全是芯片算力不够,数据格式乱七八糟、模型适配麻烦、多卡通信损耗大、任务排队,这些才是真正卡脖子的地方。算力底座成熟之后,筛选轮次跑得更快,药企迭代效率更高,能更早把候选分子送去湿实验验证。它提升的是周转速度,绕不开科学验证。
第二,讲AI故事时,边界怎么拿捏?医药是容错率最低的行业,最怕到处吹"颠覆十年磨一剑"。但凡和AI辅助药物研发相关的产出,都得明明白白标注清楚:这只是计算机预测结果,不能替代湿实验和临床结论,权责划清楚,对大家都好。
不用神化算力,也不用上来就把这次发言打成"想速成做药"。樊杰那句"为什么不是一天、一小时",更像是抛给技术团队的一个大胆设想:在算力底座上面,我们能不能摸到数字仿真环节更高的上限。它不是挑战医药科学规律,更不是宣称一小时就能造出新药。
新药研发,终究是慢科学。算力可以帮你快速海选,但绕不开生命本身的不确定性。AI、算力、大模型,只是研发的新工具;药企、实验室、临床医生、监管体系,才是药品安全的压舱石。算力负责提速,科学负责把关,各司其职,才是AI制药该有的样子。
互动话题:你觉得AI算力真的能大幅缩短创新药漫长的研发周期吗?欢迎在评论区聊聊你的看法。
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