2026 年輝達（NVIDIA）GTC大會即將於 3 月 16 至 19 日在美國聖荷西登場，這場全球 AI 盛會聚焦於各產業如何被 AI 重塑，但除了記憶體、矽光子（CPO）等這些頗受追捧的議題外，生技醫療領域亦是重點之一。基因線上選粹會中論壇與情報，盼在大會前，為您指點迷津，一文掌握產業相關重要資訊與大會關鍵亮點。

生技醫藥 AI 現況：近七成採用、逾八成認為可提升營收

NVIDIA Healthcare 針對逾 600 位數位醫療、製藥生技、醫材與支付者或提供者等專業人士進行調查，結果顯示 AI 已從創新實驗室逐漸融入日常營運的主流，70% 的組織已積極採用 AI（2024 年為 63%），69% 使用生成式 AI 與大型語言模型（2024 年為 54%）。採用率最高者為數位醫療（78%）與醫材產業（74%）。

NVIDIA Healthcare 指出，生成式 AI 與大型語言模型目前多用於臨床文件、患者溝通與輔助歸檔編碼；資料與預測分析則聚焦於預測需求、改善資源配置及將族群風險分層；代理式 AI 則更進一步，47% 的組織已在使用或評估，以多步驟工作流程整合來減少人工介入。醫材業者有 57% 表示醫療影像領域頗具成效；製藥生技領域則有 46% 視藥物發現與開發為其主要收益來源。數位醫療提供者則看重虛擬健康助理與聊天機器人應用（37%），支付者與提供者則聚焦行政任務與流程改善（39%）。

Visiba UK 臨床 AI 策略負責人 Annabelle Painter 指出，「專注解決真實臨床與營運問題」，並將 AI 嵌入既有工作流程，而非新增獨立工具才是成功的使用方式；NostaLab 總裁 John Nosta 亦強調，開放原始碼軟體與模型對 AI 策略，有助客製化與成本控制，但臨床高風險部署等情況仍需嚴格治理與釐清責任。而 Hippocratic AI 則以生成式 AI 代理人，實現大規模患者追蹤，展現代理式 AI 如何嵌合真實照護流程。

禮來 LillyPod：製藥業 AI 工廠正式啟動！

2026 年 2 月 26 日，禮來推出「LillyPod」——全球首座由製藥公司全資擁有與營運的 AI 工廠。這座以 1,016 顆 NVIDIA Blackwell Ultra GPU 構建的 DGX SuperPOD，極限 AI 性能超過 9,000 petaflops，僅花四個月即在美國印第安納波利斯組裝完成並舉行剪綵儀式。

禮來執行副總裁兼首席資訊與數位長 Diogo Rau 直言：「對禮來而言，超級電腦的加入意義非凡，但此刻，實際上是經過了 150 年來的積澱。LillyPod 在物理世界回應著我們的初心與使命：致力於改善全球人類的生活。」

禮來研發資訊副總裁 Yue Wang Webster 則指出，傳統濕實驗室受限於物理瓶頸每年僅能測試約 2,000 個分子；如今 LillyPod 乾實驗室，可同時模擬與評估數十億分子假說，大幅突破限制。

延伸閱讀：強強聯手！輝達攜禮來共創 AI 實驗室加速藥研，5 年最高 10 億美元

2026 GTC大會四精選四場次，展現 AI 多元應用潛力

推薦場次一：S81806 「開放模型、代理式 AI 與物理 AI 共創醫療『飛輪』」

主講人：Kimberly Powell（NVIDIA 醫療保健與生命科學副總裁）

時間：2026 年 3 月 16 日（星期一）下午 3:00–3:40 PDT

本場次預計展示開放基礎模型、代理式 AI 與物理 AI 如何在照護、藥物發現與實驗室運作創造新應用，並形成能夠倒吃甘蔗的創新飛輪效應（Flywheel Effect）。技術涵蓋 BioNeMo、Clara Guardian、Clara Holoscan、Parabricks、MONAI、NVIDIA NIM 與 CUDA-Q 等全端平台。

推薦場次二：S82258 「醫療級即時 AI 平台實作」

主講人：Pietro Salvagnini（Cosmo MedTech AI 科學/AI/資料總監）、Nhan Ngo Dinh（Cosmo MedTech AI 總裁）

時間：2026/3/19（四）凌晨 2:00-2:50 PDT

聚焦於如何把 NVIDIA IGX + Holoscan 變成可重複用的醫療級即時 AI 平台。講者預計把從系統架構、安全設計、Holoscan graph 畫法，到容器化 SaMD 部署等完整流程都展示一輪。

推薦場次三：S81745 使用代理式 AI 轉型科學：從分子到材料

主講：Eun-Ah Kim（康乃爾大學物理學教授）、Marinka Zitnik（哈佛醫學院生物醫學資訊學副教授）

時間：2026/3/18（三）下午 3:00–3:40 PDT

該場次將分享代理式 AI 如何加速藥物開發、量子物質模擬、新世代材料等領域進展，並探討 AI 代理如何生成可驗證的新假說、如何在模型中導入物理學原理等，盼帶來發現「新摩爾定律」的材料（人工智慧、研究累積的數據、化學和物理學之間的協同作用）。

延伸閱讀：當 AI 點亮人類盲點，Recursion 讓罕病研發顯影

推薦場次四：S81992 「超越模型：推動前沿藥物發現」

主講陣容：David Ruau（NVIDIA 藥物發現 AI 策略聯盟負責人）、Simon Khol（Latent Labs 創辦人暨執行長）、Eric Durand（Owkin 首席資料科學長）與 Robin Röhm（Apheris 執行長暨共同創辦人）

時間：2026/3/18（三）凌晨 4:00–4:50 PDT 

講者們預計探討如何跳脫模型效能桎梏，加速發現突破性藥物。分享內容包括：AI 平台、多模態資料整合、大規模模擬相關的蛋白質藥物設計等。此外，亦涉及第一線部署與實務經驗，以及未來藥廠、AI 新創、資料提供者三者協力的生態系要如何推動精準醫學。

參考資料：
1.https://blogs.nvidia.com/blog/lilly-ai-factory-live/?ncid=so-link-860077&linkId=100000409788741
2.https://www.linkedin.com/pulse/state-ai-healthcare-from-pilots-real-impact-nvidia-healthcare-7dn5c/
3.採訪整理