Репортаж от Wedoany，В октябре 2025 года компания Eli Lilly объявила о строительстве самого мощного суперкомпьютера в истории фармацевтической отрасли. К февралю 2026 года «LillyPod» был введён в эксплуатацию, оснащённый более чем 1000 графическими процессорами NVIDIA Blackwell Ultra, обеспечивающими вычислительную мощность свыше 9000 петафлопс. Сборка заняла около четырёх месяцев, и система обеспечивает высокоскоростной доступ к примерно 700 ТБ геномных данных. Это символ растущей убеждённости отрасли: искусственный интеллект больше не является исследовательской диковинкой, а стал ключевой научной инфраструктурой, столь же важной, как мокрые лаборатории или команды клинических исследований.
Однако в том же объявлении скрывалось заслуживающее внимания признание. Главный директор по информационным и цифровым технологиям Eli Lilly заявил, что отдача от всех этих мощностей реально наступит только к 2030 году. На данный момент ни один препарат, разработанный с помощью ИИ, не получил одобрения регулирующих органов, а самые передовые оригинальные кандидаты на основе ИИ всё ещё проходят промежуточные испытания. Разрыв между масштабом инфраструктуры и слабостью клинических доказательств является ключевым напряжением в этой области, и в Азии это напряжение особенно велико и сложно. Опрос ZS среди руководителей фармацевтических и биотехнологических компаний показал, что около 85% респондентов планируют инвестировать в данные, цифровизацию и ИИ в сфере НИОКР, однако прогноз ZS на 2026 год указывает, что лишь около 17% технологических лидеров сообщают об измеримой отдаче от инвестиций в ИИ в области исследований и открытий. Отрасль вложила средства в ИИ как в инфраструктуру, но большая часть пока не окупилась.
С точки зрения данных валидации, по состоянию на середину 2025 года более 29 публично описанных проектов терапии на основе ИИ перешли к исследованиям на людях, а к началу 2026 года более 173 оригинальных проектов на основе ИИ находились на стадии клинической разработки. После перехода к тестированию на пациентах молекулы, открытые с помощью ИИ, демонстрируют успешность на I фазе от 80% до 90%, что значительно выше среднего исторического показателя по отрасли (около 50–65%). Однако на II фазе, где действительно проверяется эффективность, успешность молекул, открытых с помощью ИИ, падает до примерно 40%, что статистически неотличимо от традиционных отраслевых стандартов, при этом выборка невелика. Общий уровень клинических неудач в фармацевтической отрасли, составляющий около 90%, остаётся неизменным.
Компания Insilico Medicine, базирующаяся в Гонконге, продвинула ингибитор TNIK рентосертиб (ранее известный как ISM001-055) для лечения идиопатического лёгочного фиброза до IIa фазы подтверждения концепции. В июне 2025 года журнал Nature Medicine опубликовал результаты исследования с участием 71 пациента, проведённого в 22 центрах Китая, которые показали значительное улучшение функции лёгких по сравнению с плацебо. Это первый препарат с ИИ-разработанной мишенью и соединением, который дал убедительные промежуточные показатели на людях, однако он был создан в сочетании с традиционной медицинской химией. В то же время Recursion Pharmaceuticals в мае 2025 года прекратила разработку своего ИИ-открытого кандидата REC-994, и в течение года несколько других ИИ-разработанных препаратов были приостановлены или понижены в приоритете после II фазы. Урок заключается в том, что ИИ сталкивается с той же жестокой отбраковкой, что и другие этапы разработки лекарств.
В Азии существуют три структурных усложняющих фактора. Первый — это суверенитет данных. Китай с 1998 года ограничивает передачу данных о геноме человека иностранным сторонам. Положения об управлении ресурсами генома человека 2019 года, Правила реализации 2023 года и Закон о биобезопасности 2020 года установили соответствующие режимы. Трансграничная передача геномных данных требует административного одобрения Министерства науки и технологий и оценки безопасности со стороны киберпространственного ведомства, что может занять несколько месяцев. BGI и AstraZeneca в прошлом сталкивались с санкциями за несанкционированную обработку генетических образцов. Проект поправок 2026 года может сузить объём ограниченных данных до последовательностей нуклеиновых кислот, но принцип локализации уже глубоко укоренился. Указ № 14117 в США также ограничивает массовую передачу геномных данных американцев в «страны, вызывающие озабоченность». Второе ограничение — вычисления: экспортный контроль США в отношении передовых чипов для ИИ вынуждает Китай и другие страны использовать иные модели. Третье — кадры: специалисты, понимающие как архитектуру Transformer, так и сворачивание белков, являются предметом ожесточённой борьбы в отрасли, и в Азии они особенно дефицитны.
За последнее десятилетие в область ИИ-открытия лекарств было вложено около 9,7 миллиарда долларов, но инвесторы начинают отрезвляться. Исследователи, изучающие потоки венчурного капитала, назвали это явление «ИИ-отмыванием» — когда компании используют ИИ как маркетинговый ярлык, а не как ключевую научную компетенцию. Наиболее сильные потоки финансирования направляются в компании с замкнутым циклом, сочетающие ИИ с экспериментальной реализацией. Строительство суперкомпьютера Eli Lilly представляет собой настоящую инфраструктуру, рентосертиб Insilico Medicine — азиатскую ИИ-молекулу на клинической стадии с реальными показателями, а длинный хвост стартапов — практику упаковки прогнозов на основе публичных баз данных в проприетарные платформы. Расстояние между этими тремя категориями и есть расстояние между инфраструктурой и трюком.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
