在第十一届医药创新与投资大会期间，华为制药军团总裁樊杰围绕AI制药行业的发展现状、技术落地难点、产业角色定位以及中国药企的长期发展路径等核心议题，分享了一系列务实判断与行业思考。他明确指出，当前AI制药行业整体处于相对过热的状态，但这并不意味着药企可以放缓布局节奏，恰恰相反，行业参与者仍需积极投身相关探索，否则将在后续的产业竞争中错失关键机遇，承受不必要的发展损失。

算力是AI制药入场基础 算子适配决定实际性能差距

　　樊杰表示，药企想要顺利开展AI模型训练，首要前提是拥有合规且性能够用的算力资源，算力本身只是行业参与者拿到的一张“入场券”，解决的只是“有没有资格参赛”的基础问题。在算力资源之外，模型与算力卡之间的算子适配才是行业落地过程中需要跨越的第一道关键难关，算子适配的完成质量高低，能够直接让最终的算力性能出现十倍的差距。

　　在行业发展早期，完成一次完整的算子适配工作往往需要耗费三四个月的时间，这一极高的时间成本曾让不少中小药企对AI模型训练望而却步。随着相关工具链的不断完善以及AI编程技术的逐步普及，如今模型迁移的整体门槛已经下降到绝大多数药企都可以接受的程度，完成算子适配的时间已经被大幅压缩到一两天，药企无需投入过多额外资源就能完成模型与算力环境的对接。

　　目前国内已有多家头部医药企业与科研机构完成了相关适配工作，昌平实验室基于昇腾算力将蛋白质结构预测模型重新编写后，实测精度与国际主流的AlphaFold模型实现完全对齐，后续实验室通过更多数据完成增训后，模型的精度和性能还得到了进一步提升，这一落地案例也充分验证了算子适配优化后能够释放的实际算力价值。

分层破解数据孤岛难题 多方共建可信数据空间

　　樊杰将当前AI制药行业普遍面临的数据孤岛问题拆解为两个不同的层级，不同层级的问题有着完全不同的表现形式与破解路径。第一层数据孤岛存在于企业内部，药企内部的早期研发部门、湿试验部门与临床部门之间普遍存在数据不互通的情况，早研环节在相对封闭的环境中推进，最终筛选出的分子进入临床阶段后被淘汰，研发人员往往也无法回溯找到问题出现的具体环节，大量前期积累的实验数据无法形成闭环反馈。

　　第二层数据孤岛存在于产业外部，大量医院积累的海量临床数据无法顺利流出医院，数据的对外使用不仅涉及严格的合规性要求，还牵扯到多方主体之间的利益分配难题，单纯依靠技术手段无法完全解决这一堵点。樊杰强调，想要彻底打通不同主体之间的数据流通渠道，不能只依靠某一方的力量，需要政府、医院、药企和科技公司等多个相关方共同参与，协同推进可信数据空间的建设工作。

　　目前国家数据局2025年遴选的首批63个可信数据空间试点中，已经有6个试点覆盖医保、医疗、医药相关领域，截至2025年年末，相关试点区域已经累计孵化出7000多个数据产品和服务，产业数据流通的整体方向已经十分清晰，后续随着各方协作的不断深入，数据孤岛的堵点将被逐步疏通，为AI制药的后续发展提供充足的数据支撑。

AI对临床试验是加持而非颠覆 技术迭代推动行业拐点到来

　　针对行业内部分观点提出的AI将彻底颠覆传统临床试验模式的判断，樊杰给出了十分谨慎的回应，他明确表示AI对临床试验的作用是加持而非颠覆，现阶段AI技术还无法脱离人类专家独立完成从靶点发现到新药上市的全部流程，生命科学本身的复杂性决定了医药研发人员的专业判断始终是不可替代的核心环节。

　　AI技术可以通过类器官在临床前阶段就提前淘汰存在明显缺陷的问题分子，同时将“错误分子”的各类特征反馈给AI模型，让模型逐步掌握毒性高、成药性差、代谢能力不足、没有药效的分子的具体特征，不断优化后续的分子筛选精度。当相关数据的积累量足够大、模型预测的准确率提升到足够高的水平时，才有望推动临床试验的整体规模得到合理简化。

　　樊杰指出，这一行业拐点的出现有一个明确的核心前提，就是相关技术的迭代进度能够让监管部门完全放心，几百例规模的临床试验能否合理缩减到几十例，核心要看背后的有效性证据链是否足够扎实，只有技术层面的验证完全满足监管要求，相关的优化调整才能够真正落地，整个行业的发展节奏始终要与监管体系的完善进度同频。

坚持底座提供者定位 严守三条业务红线

　　针对外界长期以来关于华为制药军团是否会下场直接做药的猜测，樊杰给出了十分明确的回应，华为在制药行业的定位是懂行的底座提供者，既不会成为药企，也不会成为AI模型公司，更不会和行业内的模型开发企业形成竞争关系。华为来自计算机和通信领域，并非生物和化学领域的企业，核心优势集中在算力、存力、网络以及相关工具链层面，不会跨界进入自身不具备核心积累的药品研发环节。

　　华为在进入制药行业之初就明确划定了三条不可触碰的业务红线，坚持不碰数据、不做模型、不提供数据，所有面向药企的算力平台全部采用本地化部署的方式，确保所有药研数据完全保留在药企内部，充分保障药企的数据安全与数据主权，药企对自身的核心数据拥有完全的控制权，无需担心核心研发资产外流的风险。

　　目前华为已经和深势科技、望石智慧、分子之心等多家专注于AI药物模型开发的企业达成深度合作，双方的分工十分清晰，专业模型企业负责研发各类药物研发专用模型，华为则专注于做好算力、存力和网力的协同适配工作，双方是优势互补的合作伙伴，不存在任何业务层面的竞争关系。华为还与广药、恒瑞等多家头部药企开展了双向合作，药企向华为输出深厚的医药行业知识，华为则为药企提供AI、数据管理和模型增量训练方面的技术支持，双方各展所长，共同推进AI制药技术的落地应用。

打通全产业链条 理性布局药企出海路径

　　樊杰认为，当前AI制药行业的真正瓶颈并不在于算力资源的供给，而在于整条产业链路能否被完整串联起来。目前蛋白质结构预测等单点技术已经发展到相对成熟的阶段，但不同技术节点之间还缺乏自动化的链条进行连接，大量成熟的单点技术无法形成协同效应，行业整体走向完全成熟，还需要足够的时间来打通各个节点之间的连接通道，逐步构建起完整的自动化研发链路。

　　针对当前行业内热度较高的药企出海话题，樊杰也给出了十分务实的判断，对外授权的模式对于体量较小的生物技术公司而言，是一种十分合理的盈利模式，能够帮助企业快速回笼资金，支撑后续的研发投入。但对于那些志在成长为大型制药企业的公司而言，过早将手中的管线对外出售，会直接丧失逐步建立自有品牌和全球商业化能力的宝贵机会，从长期发展的角度来看得不偿失。

　　樊杰表示，中国医药产业的长期发展目标，是成长出一批年收入达到千亿元级别的本土大型药企，这才是产业发展到成熟阶段的正常状态。华为自身拥有二十多年的全球化运营经验，海外营收最高时曾占到公司总营收的75%，可以为国内药企的出海进程分享大量经过实战验证的市场进入策略、本地化运营方法以及合规体系建设经验，助力中国本土药企逐步建立起自身的全球竞争力。

(编辑：吴淑娟)