NVIDIA GTC 大会重磅发布：以 AI 与算力赋能药物研发全链路创新

在 GTC 大会上，NVIDIA 集中展示了其在制药与生命科学领域的核心技术成果与深度行业合作，凭借NVIDIA BioNeMo AI 平台为核心的技术体系、高性能 GPU 算力基础设施，以及联合顶尖机构发布的超大规模生物数据集，全方位加速基因组分析、药物研发、诊断创新与制药制造等环节，打破传统生物医药研发的效率瓶颈，为基因疗法、虚拟细胞模型、蛋白质研究等前沿领域的发展注入核心动力。

BioNeMo 平台成核心引擎，解锁生物数据研究新高度

NVIDIA BioNeMo 平台是一套基于 GPU 加速的工具、框架与 AI 模型组合，集成 NVIDIA Parabricks 和 NVIDIA CUDA-X Data Science（DS）库，可显著提升基因组学工作流程效率，成为此次大会中 NVIDIA 赋能生物医药研究的核心抓手。依托该平台，多家生物科技企业实现了数据集规模与研究效率的双重突破，推动新一代治疗方案的研发进程。

Basecamp Research 拓展基因数据边界：该企业联合多方推出基于 NVIDIA AI 基础设施构建的 “万亿基因图谱”（TGA），其 BaseData 数据集实现 100 倍扩展，该数据集此前已远超所有公开数据库的总和。借助 NVIDIA Parabricks，Basecamp Research 可处理数千万亿级的 DNA 碱基对，数据处理速度提升 10 倍，将原本超 20 年的分析任务缩短至不到两年，大幅提升人类对基因多样性的认知规模。

Tahoe Therapeutics 推进虚拟细胞模型研发：构建了全球最大的单细胞数据集之一 Tahoe-100M，包含 1 亿个单细胞数据，覆盖超 370 种化合物和 50 种细胞系，将单细胞分析推向需 GPU 加速才能实现的新高度。基于该数据集开发的新一代虚拟细胞模型，可重现真实细胞的复杂动态行为，让研究人员无需开展大规模湿实验即可进行药物研究。

PerturbAI 深挖疾病基因机制：与 NVIDIA 生物基础模型研究团队合作，发布全球规模最大的体内 CRISPR 功能基因组图谱，覆盖近 800 万个脑部细胞，构建起生物体内基因功能的关键因果映射关系。依托 NVIDIA CUDA-X Data Science 库，该团队正探索神经退行性疾病、精神疾病及代谢疾病背后的生物机制，为相关疾病研究提供重要数据支撑。

携手罗氏全球部署 AI 工厂，赋能制药全价值链创新

NVIDIA 与全球医疗健康巨头罗氏达成深度合作，助力其在全球范围内部署超过 3500 块 NVIDIA Blackwell GPU，打造制药行业已公开的最大规模 GPU 部署之一，该架构覆盖美欧混合云与本地环境，贯穿药物研发、诊断及生产制造全价值链，推动 AI 成为罗氏的企业级核心能力。

AI 驱动药物研发，大幅压缩创新周期：罗氏子公司 Genentech 将 AI 融入 “实验室 - 数据 - 模型闭环战略”，目前近 90% 的小分子药物项目已引入 AI 技术。借助 NVIDIA Blackwell 架构与 BioNeMo 平台，Genentech 的某肿瘤降解剂项目分子设计效率提升约 25%，另一项目的备用候选药物开发周期从两年以上缩短至 7 个月，同时还能训练和微调生物与分子基础模型，整合专有数据集，扩大生物与化学空间的探索范围。

数字孪生赋能制造升级，优化全球供应链：罗氏利用 NVIDIA Omniverse 为生产设施构建数字孪生系统，对包括北卡罗来纳州新建 GLP-1 工厂在内的生产基地进行高保真仿真与优化。此外，AI 技术还应用于合规与监管文档自动生成、质量控制与保障、生产调度优化等环节，小幅效率提升即可在全球供应链中产生放大效应。

技术加持诊断创新，保障医疗 AI 安全：借助 NVIDIA Parabricks 软件，罗氏可从海量基因组数据中快速获取研究洞察；NVIDIA 技术还能对大规模病理图像进行扫描，识别细微疾病特征，提升数字病理诊断的准确性。同时，罗氏采用 NVIDIA NeMo Guardrails 保障医疗级 AI 系统的可靠性与安全性，并正评估 BioNeMo 平台，用于支持分子设计、化学创新及测序技术相关模型开发。

联合顶尖机构发布超大规模数据集，突破蛋白质研究与药物研发瓶颈

NVIDIA 联合 Google DeepMind、欧洲分子生物学实验室旗下欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）及首尔大学 Steinegger 实验室，对 AlphaFold 蛋白质结构数据库完成大规模扩展，发布了全球最大的蛋白质复合物数据集，为 AI 驱动的生物学研究与药物研发提供关键数据支撑。此次数据库扩展新增 170 万个高置信度预测的蛋白质复合物，还提供约 3000 万个额外预测结构供批量下载，使其成为规模空前的蛋白质相互作用建模综合资源。该数据库的蛋白质结构由 Google DeepMind 的 AlphaFold-Multimer 模型 AI 预测生成，NVIDIA 则通过在 OpenFold 推理流程中集成 TensorRT 和 cuEquivariance 等计算库，实现了超过 100 倍的推理加速，大幅提升数据处理效率。

该数据集优先覆盖代表不同物种分类多样性的 “参考蛋白质组”，以及世界卫生组织重点关注的病原体清单，强化了传染病研究支持。对于制药行业而言，数据集的预计算蛋白质结构可作为强有力的初始研究假设，显著加速后续湿实验进程，节省时间与资源；同时也大幅降低了科研门槛，为缺乏先进超级计算资源的研究人员消除了计算障碍。

从 GPU 加速的 AI 平台到超大规模算力部署，从赋能企业构建生物数据集到联合顶尖机构突破蛋白质研究数据瓶颈，NVIDIA 在 GTC 大会上展现了其在制药领域的全维度技术能力。通过与全球药企、生物科技企业及科研机构的深度协作，NVIDIA 将 AI 与算力技术深度融入生物医药研发的全流程，打破了传统研发的效率壁垒，为基因疗法、精准医疗、新一代药物开发等领域的发展提供了核心技术支撑，推动制药行业迈入 AI 驱动的创新新阶段。