輝達（NVIDIA）與禮來公司（Eli Lilly and Company）於美國太平洋時間 12 日宣布成立「共同創新 AI 實驗室」（AI co-innovation lab），計畫在未來 5 年於人才、基礎設施與運算資源上合計投入最高 10 億美元（US$1 billion），以 AI 因應製藥產業長期存在的研發挑戰，並把相關技術延伸至臨床、製造與營運流程。
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摩根大通醫療健康大會揭開合作框架，跨域團隊聚焦研發瓶頸
輝達與禮來在第 44 屆摩根大通健康醫療大會（44th Annual J.P. Morgan Healthcare Conference，以下簡稱「JPM 2026」或「大會」）期間對外說明合作方向。雙方表示，將整合科學家、AI 研究人員與工程師等多學科團隊，鎖定藥物探索（drug discovery）中最棘手的問題，並以共同投資方式支撐實驗室運作與研究規模擴張。
依據公布內容，實驗室將結合禮來在藥物發現、開發與製造的經驗，以及輝達在 AI、加速運算與 AI 基礎設施的能力。輝達創辦人暨執行長黃仁勳（Jensen Huang）提到，合作目標之一是在實際合成分子前，先於電腦端探索更大的生物與化學空間；禮來董事長暨執行長 David A. Ricks 則指出，結合資料量與模型建構能力，期望改變既有研發工作方式。
以 BioNeMo 與 Vera Rubin 為地基，導入「持續學習系統」進行人機協作
雙方說明，共同創新實驗室的基礎設施將建置在 NVIDIA BioNeMo 平台之上，並採用 NVIDIA Vera Rubin 架構。實驗室位於舊金山灣區（San Francisco Bay Area），規劃讓禮來的生物、科學與醫學領域專家，與輝達的 AI 模型開發者與工程師共同進駐，提升資料、模型與實驗設計的協同效率。
合作初期重點之一，是建立能緊密連結禮來自動化實驗室（agentic wet labs）與運算乾實驗室（computational dry labs）的「持續學習系統」（continuous learning system）。內容提到，將導入「科學家監測的 AI 工作流程」（scientist-in-the-loop），支援 24/7 AI 輔助實驗（24 小時、7 天不間斷，也就是全年無休），讓實驗、資料生成與 AI 模型開發能持續互相回饋與改進，並在擴大高品質資料的產出與運算量能的前提下，推進生物與化學領域的下一代基礎模型與最新模型。
從 AI 工廠到數位孿生應用，延伸至製造、影像與供應鏈
除了藥物探索，公告也提到雙方將探索把 AI 導入臨床開發、製造與商業營運等面向，包含整合多模態模型（multimodal models）、代理式 AI（agentic AI）、機器人（robotics）與數位分身（digital twins）。禮來先前宣布的「AI 工廠」AI factory（AI factory）被定位為支援訓練大型生醫基礎模型與最新模型的核心基礎，用於辨識、優化與驗證新分子，並支援製造、醫療影像與科學 AI 代理等延伸應用。
在製造端，雙方指出將運用「實體 AI」（physical AI）與機器人技術，協助提升高需求藥品產能與供應鏈可靠性；並透過 NVIDIA Omniverse 函式庫及 NVIDIA RTX PRO 伺服器，建立製造產線的數位孿生，用於建模、壓力測試與供應鏈最佳化，再評估是否需要在現場做實體調整。此外，發布中亦提到 NVIDIA 的開源 AI 與新創支持計畫 NVIDIA Inception，以及禮來的 AI/機器學習平台 Lilly TuneLab（Lilly TuneLab）未來將納入 NVIDIA Clara（NVIDIA Clara）等生命科學模型；實驗室預計於今年稍晚在南舊金山（South San Francisco）啟動相關工作。
