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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