在生命科學領域，人工智慧持續產生深遠的影響之中，過去的新藥研發和製造就像是一場漫長的拉力賽，科學家得在實驗室裡耗費無數個日夜，歷經一次次的失敗與試錯，才能盼到一點點突破，不過隨著人工智慧（AI）快速進展，這套傳統模式正面臨大幅改變的關鍵時刻。
不論是早期藥物標靶尋找、臨床試驗規劃，還是後期的量產，科技不再只是單純提高效率的工具，而是直接改變產業鏈的合作邏輯。在這次米蘭舉辦的 CPHI Milan 2026《AI Is Rewriting the Life Sciences Services Contract》研討會深入探討這些改變的趨勢，會中所傳遞出的訊息顯示，隨著技術邊界擴張，傳統商業模式和合約條款都必須跟著重新調整，迎接全新的競合時代。
告別傳統外包，舊模式遇到了哪些瓶頸？
長期以來，藥廠跟臨床試驗委託機構（CRO）以及委託開發暨製造服務（CDMO）的合作，大多建立在單純的按工計價與人力外包上。CRO 主要幫忙處理繁瑣的試驗數據收集和法規申報，CDMO 則負責把實驗室裡的分子配方放大到工業化等級的量產。
這種按「工時」和「產能」收費的模式儘管已經行之有年，但到了精準醫療時代，瓶頸開始浮現。研發難度呈現倍數成長，這種治標不治本的外包框架很難跟上對速度與精準度的要求。再加上雙方對數據共享普遍持保守態度，無形中形成一道高牆，讓不少有價值的研發洞見在溝通縫隙中悄悄流失。
藥廠與供應商從賣工時走向共享研發價值，協作思維需要更加立體
AI 的導入打破這種分界。雙方的合作正從「買賣服務時數」轉變成「共享研發價值」。在 2026 年的世界製藥原料展（CPHI Milan）上，這股轉型焦慮成熱門話題。麥肯錫 QuantumBlack 全球生命科學 AI 負責人 Eoin Leydon 在演講中指出，產業正從傳統的「線性代工思維」轉向「立體網路思維」。
舉例來說，當 CRO 能運用機器學習精準預測受試者流失率，甚至用虛擬對照組減少實體招募需求時，他們交付的成果就已經包含策略決策的評估，而不單純只是一張張的資訊報表。同樣地，CDMO 如果能透過預測模型優化製程、降低整批藥物報廢的風險，角色就會從代工廠升級為不可或缺的技術夥伴。這種升級迫使雙方必須重新調整合約，建立新的風險分級與利潤分配機制。
這邊也引出一個概念，未來的商業夥伴關係，有可能需要建立在透明的數據共享與風險共擔之上，合約不再只是一紙防禦性的法律文件，必需是共同承擔風險、推動創新的協議，進而讓雙方成為真正的命運共同體，但反過來也必須說，信任與利益分配議題會成為持續的考驗。
在新的合作框架下，藥廠與 CRO/CDMO 之間的資訊壁壘正在降低，轉而透過雲端架構進行即時數據共享。雖然初期需要投入時間磨合企業文化與系統，但建立起的信任與彈性，將帶來傳統外包難以企及的創新動能。未來的生技產業不能在只有單打獨鬥，而需要提升為一個由數據和演算法驅動的整合生態系。Leydon 也提醒，如果企業繼續固守舊有的外包合約與思維，很可能會在數位轉型浪潮中失去競爭力。
千億美元潛在商機，藏在數據基礎建設與崛起的 Agentic AI
市場預估，AI 在製藥領域的深入應用，未來幾年有機會釋放出高達 3,500 億美元的潛在價值。這些價值反映在縮短的研發週期、提升的生產良率，以及更早上市的救命藥物上。
不過要拿下這些紅利，企業必須把數位基礎建設落地至核心策略層面。在這個年代，數據就是資源，而提煉數據價值的演算法則是推動成長的引擎。落後於數位轉型的步伐，不僅意味著效率的妥協，更是在未來的醫藥版圖中自我放逐。
在眾多新技術中，代理型人工智慧（Agentic AI）發展非常迅速。這種具備自主規劃能力的系統，不再只是被動接收指令，而是能根據目標主動安排工作流程、協調系統間的資料傳遞，甚至在遇到突發狀況時調整方案。
無論是不良反應監測、法規文件自動生成，還是臨床數據清洗，Agentic AI 都能協助自動化處理。這讓專家能把時間精力集中在更有價值的科學研究上，也大幅提升服務交付的穩定度。
別忽視最大的隱形門檻與組織轉型的陣痛，需要成熟的結構化數據加上以人為本的管理
雖然前景看好，但很多企業在導入 AI 時常卡在同一個關卡——「數據準備度 (Readiness)」。AI 運作非常依賴高品質、結構化的數據，然而許多機構累積的歷史資料卻存在格式混亂、標籤缺失或內容矛盾的問題。
這些「數據孤島」不僅無法給演算法提供養分，還可能導致模型預測偏差。因此，在急著導入新技術之前，先花時間把基礎的數據盤點與清洗做好，才是轉型能否成功的關鍵。換句話說，清理歷史數據的過程雖然痛苦，卻是通往智慧化未來唯一且無可迴避的朝聖之路。」
此外，技術導入不只是軟硬體升級，更是對既有工作模式的考驗。當演算法開始參與決策，員工難免會產生焦慮與不安。成功的轉型不是用機器取代人力，而是用科技輔助員工，讓大家把時間花在更有價值的地方。企業需要提供足夠的培訓，幫助員工熟悉新工具，並建立鼓勵嘗試的文化，轉型才能順利落地。
避免一味的導入 AI，了解並配合既有營運流程與策略方性才是重點
在 AI 熱潮下，有些企業還沒釐清自身需求，就盲目採購昂貴的軟體，最後發現根本無法融入現有的工作流程。
合理的策略應該從實際商業與臨床需求出發，找出最需要優化的關鍵環節，以「小步快跑」的方式進行試點與修正。不論是 CRO 的受試者精準招募，還是 CDMO 的供應鏈預警，每次技術落地都該有明確的效益評估，才不會在數位化過程中迷失方向。
生命科學領域正進入一個由數據與科技驅動的新階段。在這場變革中，CRO、CDMO 及各類商業夥伴正從單純的代工者，轉變為不可或缺的戰略角色。能夠敏銳調整、優雅擁抱變革的企業，將在這波浪潮中脫穎而出，為整體醫療與患者福祉帶來更多實質突破。
資料來源：
CPHI Milan 2026《AI Is Rewriting the Life Sciences Services Contract》研討會現場紀實。
延伸閱讀：
1. 基因線上「AI 數位醫療」最新主題報導專區：中文版；英文版。
2. 世界製藥原料展覽會 2026 現場轉播：中文版；英文版。
