本周在聖地亞哥舉行的國際生物技術大會（Bio International Convention）上，人工智慧成為絕對主角。這是生物科技領域規模最大的行業盛會，匯聚了來自整個生態系統的眾多企業。
在大會特別演講環節，英偉達
醫療與生命科學業務副總裁兼總經理金伯利·鮑威爾（Kimberly Powell）提出，智能體AI即將為生物科技行業帶來的變革，將與它此前為軟體行業帶來的革命如出一轍。英偉達的BioNeMo平台，正是將通用大語言模型轉化為真正意義上的"AI科學家"的核心技術棧，不僅能力更強，運行成本也更低。
英偉達希望讓"AI科學家"在生物科技領域普及落地
鮑威爾在演講開篇描繪了行業現狀。"我們正在目睹生命科學領域有史以來速度最快的平台轉型，"她表示。她將AI比作顯微鏡、X射線晶體學和基因測序，稱之為一類全新的科學儀器。但這一次，這種儀器不只是觀察或測量，它能夠推理、規劃並付諸行動。
大會上，英偉達正式發布了BioNeMo智能體工具包（BioNeMo Agent Toolkit）。這是一套將大語言模型轉化為領域專屬AI智能體的軟體技術棧，能夠執行從文獻綜述、蛋白質設計到實驗室自動化的全流程生物學與化學工作，同時兼顧性能與成本優化。
從生成式AI到科研智能體
鮑威爾的核心觀點是：生命科學領域坐擁每年3000億美元的製藥研發預算（全球研發支出已接近3.8萬億美元），在過去十年間已悄然為這一拐點做好了準備。一方面，生物學、化學、影像學和基因組學領域的AI研究呈爆發式增長；另一方面，英偉達也持續在基礎設施層面深耕布局，涵蓋GPU、網路、CUDA-X庫以及MONAI、Parabricks、cuEquivariance和BioNeMo等領域平台。
過去12至18個月，最大的變化在於智能體AI的興起——在這類系統中，大語言模型充當"大腦"，外層則包裹著管理工具調用、記憶、安全策略和多步驟工作流的執行框架。英偉達的NeMo Curator和NemoClaw框架是這一模式的通用實現，而BioNeMo智能體工具包則是專為生命科學優化的定製版本。
"智能體正在成為生命科學領域現代應用的核心層，"鮑威爾說，"生命科學領域數以千計的企業，都即將成為智能體的構建者。"這與"又一個新模型"的定位截然不同——它意味著生物科技領域下一代應用層，將不再是圖形界面和數據管道，而是由專業智能體組成的協作網路，跨越數字實驗室與物理實驗室協同作業。
BioNeMo：為速度與成本而生的科研工具箱
英偉達此次發布將BioNeMo定位為驅動這些智能體的科學引擎。BioNeMo智能體工具包為生物科技團隊提供了三項關鍵能力：
其一，將蛋白質摺疊、分子對接、生成式化學、基因組學和影像分析等經過驗證的生命科學模型，封裝成智能體可直接調用的工具，並提供清晰的接口規範，明確每個工具的功能、輸入要求、預期輸出及排錯方式。
其二，通過NIM微服務對外暴露上述能力，支持本地部署、公有雲或混合環境，使製藥和生物科技企業能夠根據數據合規和監管要求靈活部署計算資源。
其三，不以原始精度為唯一目標，而是重點優化Token效率和計算成本，賦予智能體高度加速的庫和模型調用能力，減少無效Token消耗和重複執行失敗步驟所浪費的時間。
鮑威爾專門提到了歷史上性能與成本難以兼顧的問題。她將BioNeMo的技能與工具稱為"專業知識底座"，使智能體能夠以"更高的任務完成率、更準確的工作流執行以及更低的Token開銷"完成複雜工作流——"也就是更少的計算資源、更可靠的結果"。換言之，搭載BioNeMo的智能體不僅能產出更好的科研成果，還能減少大語言模型的調用次數，提升GPU利用效率，同時實現成本與性能的雙重優化。
鮑威爾還強調，BioNeMo與智能體框架無關，同一套工具包可兼容基於OpenAI、Anthropic、自研大語言模型或英偉達Nemotron模型構建的智能體。對於不希望未來十年的藥物研發工作流被單一模型供應商鎖定的客戶而言，這一點至關重要。
AI"聯合科學家"的實際應用場景
為了讓這一架構不只停留在圖表層面，鮑威爾以靶向MCL1蛋白的蛋白質結合劑設計工作流為例進行了演示。MCL1是一種幫助腫瘤細胞存活的蛋白質。傳統上，從理解靶標到生成結合劑候選物、預測結構、評分篩選，再到確定合成方案，整個流程需要耗費數月的專業人力。
通用智能體雖然可以嘗試執行這一工作流，但往往會在"搜索合適工具、弄清調用方式"上消耗大量時間和Token，甚至完全無法完成任務。而有了BioNeMo，鮑威爾表示，科學家只需給出一個目標——比如"為MCL1設計一個結合劑"，智能體便會自動完成以下步驟：檢索或預測靶蛋白結構及其結合區域；利用BioNeMo生成模型生成候選結合劑；對靶蛋白和結合劑進行共摺疊，並通過加速結構引擎評估對接構象；對候選物排序，將最優結果返回人工審核——"全程無需人工干預"。
這正是眾多初創企業正在追求的"AI科學家"模式。其中一個關鍵細節值得關註：Edison Scientific聯合創始人兼首席技術官安德魯·懷特（Andrew White）指出，隨著智能體能力的提升，"人類出題、智能體答題的時代已經過去，我們真正需要的是將實驗室納入反饋閉環"。他的核心判斷是：真正的瓶頸正在從推理現有文獻，轉移到開展新實驗，而這恰恰是數字閉環實驗室和機器人實驗室大有用武之地的領域。
對生物科技與製藥行業的戰略意義
對於生物科技領域的決策者而言，戰略層面的影響遠不止於某款具體工具，而在於鮑威爾和各位嘉賓所描述的運營模式深層轉變：
時間線大幅壓縮。鮑威爾認為，智能體將"加速科學發現、壓縮研究周期"——原本需要數年的工作將縮短至數月，數月的工作將縮短至數天。Chai Discovery首席執行官喬希·邁耶（Josh Meier）舉了一個具體案例：受益於模型改進和疊代加速，抗體設計的成功率已從千分之一躍升至10%至15%。
濕實驗室速度壓力驟增。隨著電腦模擬設計從數月壓縮至數小時的GPU計算時間，實驗室工作流成為新的瓶頸。邁耶指出，許多實驗檢測方案此前從未針對速度進行優化，因為沒有這方面的驅動力；而現在，加快這一閉環已成為競爭必需。
全新協作模式湧現。鮑威爾預見到，製藥公司將從以"深度科研合作關係"為主，轉向將前沿AI實驗室、工具供應商和平台公司整合進閉環系統的新型合作模式——在這類系統中，每一次實驗都會反哺專有基礎模型和智能體。Benchling首席執行官薩吉斯·維克拉馬塞卡拉（Sajith Wickramasekara）也持相同觀點，認為電子實驗室記錄本正在從事後歸檔工具，演變為由AI協同參與的"行動系統"。
打破壁壘、促進學科融合。鮑威爾認為，BioNeMo等工具將讓生物學家能夠"以自然語言方式調用高級建模能力，而無需編寫任何代碼"，從而打破學科間的壁壘，讓更多一線科研人員都能使用現代AI工具。
最後這一點尤為值得關注。如果AI智能體能夠在自然語言對話界面背後，可靠地協調高端建模與工作流自動化，那麼"計算生物學家"與"濕實驗室生物學家"之間的實際界限將開始模糊。
前瞻：行業信號解讀
從行業觀察者的視角來看，2026年BIO大會傳遞的核心信號，並非英偉達"進軍"生命科學——它在這一領域深耕已逾十年——而是英偉達正在搶先為生物科技領域標準化智能體技術棧。BioNeMo智能體工具包將英偉達現有的多塊陣地——包括MONAI、Parabricks、cuEquivariance和BioNeMo模型——整合成一個任何智能體框架都可接入的連貫運行時，並在速度、精度和成本三個維度上提供清晰的價值主張。
開源策略同樣值得關注。鮑威爾明確表示，該工具包已在GitHub上開放，並設計為可兼容開源和閉源前沿模型，為製藥和生物科技企業提供了在英偉達工具箱之上構建自有領域專屬"大腦"的靈活性。在智慧財產權保護、數據本地化合規和監管機構信任至關重要的行業環境中，這種靈活性意義重大。
鮑威爾在演講結尾以一句話精準概括了英偉達的戰略雄心："智能體AI已經革新了編程——這一點已成定論。現在，這個生態系統正在集結，準備以同樣的方式革新科學本身。"她認為，對於生物科技領域的決策者而言，AI能否助力科學研究已不再是問題，真正的問題在於"AI是否擁有運行科學所需的正確工具"。憑藉BioNeMo智能體工具包，英偉達正押注於：對于越來越大的行業細分市場而言，答案將是肯定的。
Q&A
Q1：BioNeMo智能體工具包能做什麼？和普通大語言模型有什麼區別？
A：BioNeMo智能體工具包是英偉達專為生命科學領域優化的軟體技術棧，能將通用大語言模型轉化為可執行端到端生物學與化學工作流的專業AI智能體，覆蓋文獻綜述、蛋白質設計到實驗室自動化等全流程。與普通大語言模型相比，BioNeMo重點優化了Token效率和計算成本，減少無效調用，同時提供蛋白質摺疊、分子對接、生成式化學等經過驗證的專業工具，使智能體能以更少資源完成更可靠的科研任務。
Q2：英偉達的智能體AI怎麼用於藥物研發？
A：以靶向MCL1蛋白的藥物設計為例，科學家只需輸入"為MCL1設計一個結合劑"這樣的自然語言指令，BioNeMo智能體便會自動完成靶蛋白結構檢索、候選結合劑生成、共摺疊結構預測、對接構象評估及候選物排序全流程，最終將最優結果返回給科學家審核，全程無需人工干預。傳統上這一流程需要數月專業人力，而AI智能體可大幅壓縮至數天甚至數小時。
Q3：BioNeMo支持哪些AI模型？會不會造成供應商鎖定？
A：BioNeMo智能體工具包採用與智能體框架無關的開放設計，可兼容基於OpenAI、Anthropic、企業自研大語言模型或英偉達Nemotron模型構建的智能體。工具包已在GitHub開放源代碼，支持開源和閉源前沿模型，製藥和生物科技企業可在英偉達工具箱之上自主構建專屬領域模型，有效避免單一供應商鎖定風險。
