華為擴大 AI製藥布局：從分子篩選一路推進臨床

在海外，華為最為人熟知的是電信設備、智慧手機，以及日益成為中國自主算力基石的昇騰（Ascend）AI 加速器。2026 年 8 月 27 日，這家公司揭示了下一個戰場：製藥。據路透社報導，一位華為高層表示，公司計劃將與中國本土藥企的人工智慧合作，從早期研究階段擴展至藥物開發與臨床實踐，在 AI 經濟成長最快的領域之一搶下灘頭堡。

華為怎麼說

「隨著我們持續深化 AI 在醫療領域的研究，將會有更多與製藥企業的合作成果浮現，涵蓋藥物製造、臨床到最終落地。」華為醫療衛生業務總裁張強（William Zhang）週三表示。

張強補充，華為目前在醫院臨床實踐方面已有若干合作，並正在探索更多機會。他坦言，現階段的合作項目以中國本土藥企為主——這是一套刻意聚焦的策略：把華為的 AI 基礎設施，與中國龐大且具成本競爭力的製藥產業綁在一起。

這項表態之所以重要，有兩個原因。第一，它把華為的 AI 版圖從模型訓練與雲端服務，延伸到一個高度垂直的領域——醫療，而華為在此已深耕多年。第二，它升高了與輝達（Nvidia）之間一場低調卻影響深遠的競爭：輝達已與禮來（Eli Lilly）、諾和諾德（Novo Nordisk）等藥廠簽署 AI 相關合作，科技巨頭正競相把 AI 藥物研發變現。

技術底盤

華為的製藥方案不是單一產品，而是一整套技術堆疊。硬體層是昇騰 AI 加速器與鯤鵬（Kunpeng）ARM 架構伺服器處理器——這是中國打造「去美化」算力生態系的矽晶基石。在此之上，華為提供藥物化合物篩選工具，也就是任何濕實驗室工作之前的那道計算關卡。

這套布局的旗艦，是與中國科學院合作開發、2021 年首度亮相的盤古藥物分子大模型（Pangu Drug Molecule Model）。該模型以 17 億筆藥物相關分子結構資料訓練而成，採用編碼器—解碼器架構，可預測分子性質並優化候選化合物。華為雲首次披露這套系統時聲稱，模型能把傳統上耗時數年的先導藥物發現流程，壓縮到約一個月——這是個大膽的說法，但與整個產業「機器學習大幅縮短早期研發時程」的趨勢相符。

華為後續將藥物發現納入盤古大模型系列，成為獨立的垂直行業版本，並以「盤古藥物」之名，把分子模型、華為雲算力與專業服務打包成端對端方案——同一套打法，華為已在礦業、氣象、金融等領域反复上演。

廣藥集團的里程碑

迄今最具體的成果，來自 2026 年 5 月：華為宣布，與國營的廣州醫藥集團（廣藥）合作的一個項目，完成了業界首次將自主研發的 AI 藥物研發模型、適配至昇騰與鯤鵬技術的「生產驗證」（production validation）。

這個措辭很有分量。「生產驗證」意味著這些模型不再侷限於試點或論文 benchmark——它們運行在真實的藥物研發流程中、跑在中國自製的矽晶片上、服務於一家大型國營藥企。這也與輝達路線形成鮮明對比：禮來與諾和諾德是把輝達的 BioNeMo 平台接上 GPU 叢集，而華為提供給中國藥企的，是從晶片、模型到雲端全鏈路國產化的替代方案。

為何賭注極大

商業邏輯很直接。路透報導引述的產業預估指出，機器學習若應用於靶點發現、分子設計與臨床試驗規劃，未來三到五年內可望讓早期研發的時程與成本減半。對一個單一藥物上市動輒超過 20 億美元、耗時十年的製藥產業而言，這個預測哪怕只實現一部分，都意味著數百億美元的價值——而誰掌控工作流程，誰就拿到利潤。

地緣政治邏輯同樣關鍵。在美國出口管制下，華為無法大規模購入輝達高階 GPU，因此每個能遷移到昇騰上的工作負載——包括生命科學運算——都在強化中國國產晶片生態系的商業論據。製藥是極具吸引力的切入點：分子篩選與性質預測雖然算力密集，但需求低於前沿大模型預訓練，正好適合當前世代的國產加速器。

另一方面，中國的 AI 製藥新創已經證明了市場存在。過去兩年，阿斯利康（AstraZeneca）、輝瑞（Pfizer）、賽諾菲（Sanofi）相繼與中國 AI 生技公司簽下大型合作，看中的是快速交付與價格優勢。華為此舉，是把自己定位為這股熱潮之下的基礎設施層——與其說是生技公司的競爭者，不如說是房東與工具商。

接下來看什麼

張強的談話勾勒出路線圖：更深的研究合作、更多醫院端臨床項目，以及「從藥物製造到臨床到最終落地」的擴張。未來幾季，可預期華為將宣布與更多國營與民營藥企的合作，且很可能與華為雲部署綁定。

疑問也同樣明確：昇騰叢集能否提供輝達 CUDA 生態系高階應用所需的吞吐量？在中國設有研發中心的西方藥廠，會否不顧地緣摩擦採用華為的技術堆疊？而 AI 設計的候選藥物，能否撐過臨床試驗——這個機器學習光環史上最常破滅的關卡？

至少此刻，華為的意圖已經毫不掩飾。這家打造了中國電信骨幹與最野心勃勃 AI 晶片產品線的公司，想要分食下一個十年的藥物研發市場——而它正從離家最近的客戶開始。

資料來源

• 路透社 — Huawei plans for more AI pharma tie-ups, says healthcare president
• RTHK／路透社 — Huawei widens pharma hunt in AI race for new drugs
• The Next Web — Huawei plans more AI pharma partnerships, mainly with domestic drugmakers
• 華為 — Using AI to design new drugs
• Huawei Tech — AI for Good at HAS 2024: GenAI for Modern Drug Discovery
• World Pharma Today — Huawei AI Drug Discovery Plans and Pharma Partnerships