别理会那些关于“AI助力药物研发”的天花乱坠的炒作了，不妨了解一下这家全球最大制药企业是如何通过AI收获回报的。

礼来首席信息与数字官奥戈·劳。图片来源：GETTY IMAGES FOR WIRED

当下，人们都在鼓吹AI在药物研发领域的潜力，但在全球最大药企礼来 （Eli Lilly），AI带来的首个重大却鲜为人称道的突破，却是发生在生产环节，具体来说就是其热门GLP-1类药物——减肥药Zepbound与糖尿病药Mounjaro。

礼来首席信息与数字官迪奥戈·劳 （Diogo Rau）向《福布斯》表示：“如果没有AI，我们去年绝对生产不出这么多药品。”他虽未透露具体数据，但称增产规模“大到足以对我们的财报产生实质性影响”。

这对礼来意义重大，因为这类注射类药物的需求极其旺盛，公司的产能却无力满足。2022年末至2024年，美国食品药品监督管理局 （FDA）认定该类药物存在短缺，这意味着即便受专利保护，复合药物生产商仍可在特定条件下自行配制。

“我们最在意的就是不要出现在短缺名单上。”劳说，“我们原以为生产流程已经优化到了极致，但药物短缺的风险迫使我们重新审视流程——即便当时我们觉得已经做到尽善尽美了。” 劳曾在苹果任职十年，后于2021年加入礼来，直接向CEO戴文睿 （David Ricks）汇报。

为提升GLP-1药物产能，礼来采用了一种名为数字孪生的技术，即用实时数据构建工厂的虚拟镜像，精准呈现实体工厂运行状况。企业可以先在数字世界测试方案，再将其应用到现实世界中。如今，使用数字孪生技术来优化生产制造流程的情形已越发普遍。

借助AI与数字孪生技术，礼来大幅提升生产流程的效率，实现了远超传统模式的药物产量。从设备、原料投入到生产工序，公司对工厂的所有环节建模，让数字孪生模型模拟不同配置，再从中找出最优方案。“我们当时觉得，这效果好得难以置信，但现实生产结果和数字孪生的预测完全一致。”劳说。

此外，公司还大幅提升了注射笔瑕疵的检测能力。例如，其技术能在数百毫秒内，从多个角度为每一支自动注射笔拍摄数十张照片，从而监测是否存在破损。

这听起来远不如用AI研发新药那么酷炫，但在礼来去年650亿美元总营收中，Mounjaro与Zepbound的贡献超过一半：前者销售额达230亿美元，较2024年的115亿美元翻倍，后者的销售额则从2024年的49亿美元飙升至135亿美元。这一增长推动礼来在去年年末成为首家市值突破1万亿美元的医疗健康企业（目前略低于这一水平）。

礼来也没有放弃在药物研发中应用AI，但药物从概念到获批周期漫长，收获回报也就需要等待很久。今年1月，礼来与英伟达宣布合作，斥资10亿美元成立创新实验室，依托高性能超级计算机攻克制药行业难题。同月，礼来还与以13亿美元估值融资2.3亿美元的热门AI初创公司Chai Discovery达成合作，共同开发AI模型，加速生物制剂的研发。这种药物源于蛋白质、细胞等天然物质，与实验室合成的化学药物有所不同。

将AI应用于药物研发，仍需漫长等待才能结出果实。劳透露，“这些新药上市，最早也要到2035年前后，甚至更晚。这是一场对未来的重磅押注。”

劳说，很多人会问：“现在研发新药的速度是不是会加快？能不能6个月或18个月就推出一款药呢？”对此他表示：“这就是被炒作得最厉害的一点，而且这种夸大也存在重大风险，可能会削弱行业对AI的信任，因为我们根本不应该抱持这种不合理的预期。”

本文译自：

https://www.forbes.com/sites/amyfeldman/2026/03/07/how-lilly-used-ai-to-crank-up-production-of-its-popular-glp-1s/

文：Amy Feldman

翻译：Lemin

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