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华为杀入制药圈,想把算力技术卖给医药企业
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作者 | 肖汝健

编辑 | 周伟鹏

近日,一句 " 华为制药军团不做药 ",冲上了热搜。

在第十一届医药创新与投资大会上,华为制药军团总裁樊杰明确表示,华为不做药,也不做药物管线。

他进一步解释,华为的定位是 " 医药行业的 AI 赋能者,而不是跟大家抢着做药 "。

据了解,华为制药军团成立于 2025 年底,是华为面向医药行业设立的专业团队,主要提供算力、存储及相关技术解决方案。

这种打法看起来有点眼熟……

此前华为在汽车行业的模式之一,就是通过 HI(Huawei Inside)模式,不亲自造车,而是向车企提供智能化技术和解决方案。

如今,随着 AI 开始进入新药研发领域,华为也将类似的合作思路,带到了制药行业。

这背后,是 AI 制药的算力和技术服务市场。

从不造车到不制药

熟悉的华为思路

新药研发,是一门出了名的烧钱生意。

德勤发布的报告显示,在其追踪的全球 20 家药企中,单款药物从发现到上市的平均研发成本,已经达到 26.7 亿美元。

一个重要原因,就是研发过程中存在大量试错。

传统药物研发,需要从海量化合物中寻找可能有效的分子,再通过实验反复验证。

而 AI 制药,则可以先通过计算机预测哪些分子更有希望,缩小筛选范围,再进行实际实验。

相当于把一部分原本需要在实验室里完成的试错,提前交给计算机。

但问题也随之而来,AI 模型训练和运行,需要大量算力,而传统药企恰恰缺少这方面的积累。

互联网、金融行业早已普及千卡、万卡级算力集群,国内制药行业很多只有 8 卡、16 卡、32 卡,百卡规模都十分稀缺。

而算力正式是华为擅长的领域。

华为不仅拥有昇腾 AI 计算芯片,还具备将大量芯片连接起来、组成高性能计算集群的能力。

目前,华为已经推出 1024 卡的昇腾超节点方案,可以为复杂 AI 模型提供更大规模的计算资源。

这种技术上的互补,也让人想起华为在汽车行业的 HI 模式。

当年,华为把智能驾驶、智能座舱等技术提供给车企,帮助它们提升产品竞争力。

既然药企需要 AI 技术,却未必具备开发底层算力平台的能力,华为就可以发挥自身优势,为药企提供技术支持。

不做药的华为

究竟在卖什么

那么,华为具体能帮药企解决哪些问题?

首先是提供一整套 AI 计算基础设施。

除了昇腾算力卡,华为还可以提供智算服务器、存储和网络设备,帮助药企搭建自己的 AI 计算平台。

但只有硬件还不够,华为还要负责让这些设备真正用起来。

比如,原本运行在其他芯片上的 AI 药研模型,要想用好华为的昇腾算力,就需要进行针对性的适配和优化。

如果适配不到位,模型的运行性能可能相差十倍。

过去,这项工作可能需要三四个月,如今借助工具链和 AI 编程,已经缩短到一两天。

此外,药企的研发数据往往涉及商业机密,对数据安全有较高要求。

华为划出了一条业务边界:上不碰应用,下不碰数据。

专业 AI 药研模型交给合作伙伴研发,药企的数据则留在自己的系统中,华为主要负责底层技术支持。

这套合作模式,今年已经开始落地。

3 月,华为联合望石智慧、华鲲振宇发布 AI 药研解决方案,将昇腾、鲲鹏计算基础设施与望石智慧的药物设计模型结合起来。

5 月,华为又与广药集团、望石智慧达成合作。

广药提供研发场景,望石智慧负责药物设计模型,华为提供算力和技术底座。

根据望石智慧披露的概念验证结果,广药集团曾借助相关平台,在 1 至 2 周内锁定有潜力的苗头化合物,并通过计算评估。

华为不制药

算的是另一笔账

在创新药传统研发上,流行一个 " 三个 10" 的说法:研发一款新药需要 10 年、10 亿美元,成功率只有 10% 左右。

虽然这只是一个粗略的行业说法,但也足以说明新药研发周期长、投入高、失败风险大的特点。

当然,一旦成功,回报也可能相当惊人。

比如诺和诺德旗下的司美格鲁肽(治疗糖尿病药物)相关产品,每年就能创造数百亿美元的销售收入。

尤其是随着 AI 制药兴起,背后的算力市场正在快速增长。

有机构预计,全球 AI 药物发现的市场规模,将从 2026 年的 29 亿美元,增长至 2033 年的 138 亿美元。

对于发展迅速的华为昇腾来说,这显然是一块不容忽视的市场。

药企购买计算设备、建设 AI 平台、使用技术服务,都可能为华为带来收入,而不必等到药物最终上市。

而且,随着药企的 AI 应用逐步深入,后续的算力扩容、系统升级和技术维护,也可能带来持续的业务机会。

当然,AI 制药目前仍处于发展阶段,模型运行得更快,并不意味着新药的研发一定能缩短。

华为能否真正打开这一市场,最终还要看这些技术,能否为药企带来实际的效率提升。 

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