医药行业有个说法，叫“双十定律”：一款新药从零到上市，平均超过十年，超过十亿美元，临床成功率不到10%。更扎心的是III期临床——新药上市前的最后一关，常年维持40%到50%的失败率，业内直接管它叫“死亡之谷”。III期的花费通常占整个临床开发预算的六成以上，动辄数亿美元，失败了就是前功尽弃。

所以药企的痛点根本不是“找不到分子”，分子多的是，AI现在生成候选分子的速度越来越快。真正的痛点是：绝大多数钱不是花在“找到了”上，而是花在“发现这个根本不行”上。 失败的主因集中在疗效不足和安全性问题。如果能更早地把那些注定失败的分子筛掉，省下来的就是实打实的钱和时间。

这才是药企找上华为的真正原因，药企发现自己手里的算力底座，不够用了。

华为制造军团总裁樊杰在医药创新与投资大会上表示：一家中国药企如果想把AI从辅助筛选推进到模型训练，拥有合规、可获取、性能够用的算力，本身就是一个需要单独解决的问题。

简单来说就是，你想让模型跑起来，光有卡不行，卡得是合规的，得串成集群，得跟你的模型适配得上。这三件事，绝大多数药企自己搞不定。 华为2025年底组建制药军团，切入的恰恰就是这块“搞不定”的地带。

那华为不卖药，到底卖什么？

采访中有一个很直接的问题：如果华为的优势集中在算力上，应该叫华为算力军团，为什么叫制药军团？

樊杰的回答很干脆：“因为需要一批懂药的人来做这个事。”

这句话点出了华为在制药行业里的身份问题。华为不是药企，不是CRO（合同研究组织），不是AI模型公司，也不是单纯的算力供应商。樊杰给自己的定位是“懂行的底座提供者”——把华为已有的企业级产品适配到制药行业里来，而不是重新做一套产品。

那么华为到底提供什么呢？总结起来有三点。

第一是合规算力。樊杰专门强调，在中国市场用华为算力是合规的，会向药监部门报备。药企买卡不是攒机，算力来源要经得起监管审视，华为卖的是这张入场券。

第二是集群能力。樊杰提到，目前国内很多医药企业还在使用8卡、16卡或32卡的小规模计算集群，而涉及复杂模型训练时，往往需要64卡甚至百卡以上的计算资源。

经常上百甚至上千卡，一些国际大型医药企业已经开始建设规模更大的AI计算基础设施。

但几百张卡不是插上电就能跑，得串起来形成集群。华为有1024卡的超节点方案，目前全球最大，已经跟两家药企共建了百卡集群，单项目投资接近亿元级，具备给药企赋能的条件。

第三是最容易被忽略、但最要命的一层：算子适配。模型和算力卡中间隔着一层算子，适配不好，性能能差出十倍。以前调这个要三四个月，现在华为说借助工具链和AI编程，一两天就能搞定。这件事的意义不在于“快”，在于它把药企用华为算力的门槛，降到了“可以试试”。

所以樊杰给自己的定位是“懂行的底座提供者”，不是药企，不是CRO，也不是模型公司。华为负责算力、存力、网力和工具链，模型公司负责模型，药企负责药。这个边界划得很清楚：它卖的是铲子，不是金子。

但公众的担心恰恰在这里：铲子卖得再好，挖出来的东西到底能不能用？

这个担心虽然外行，也不是瞎操心。

《中国新药与临床杂志》2026年一篇论文这样表示：AI在药物研发中可能面临数据偏见、透明度缺失和可解释性不足等问题，可能导致潜在毒性药物进入临床试验，危及受试者生命健康安全。

注意，这是整个AI制药行业共同面对的技术局限，模型是“黑箱”，喂给它的数据有偏，它就可能把有问题的分子包装成有希望的候选物，而下游的湿实验和临床验证根本来不及接住。华为底座的定位恰恰是承认这些局限，樊杰的原话是“上不碰应用，下不碰数据”。药企的数据不出厂，华为做本地化部署，数据主权归客户。

模型公司做模型，华为不碰分子设计。把“药效安全性最终由临床验证和监管审评决定”这条底线留给药企，然后把边界守住。樊杰自己的用词也很克制——“不是颠覆，是加持”。

换句话说，华为没有承诺“我的算力能让药更好”，它承诺的是“我的算力能让你的模型跑得更顺，但药好不好，还是得你自己拿数据说话”。

那药企真正的痛点，华为到底能解决多少？

能解决算力门槛和适配效率，解决不了数据不愿共享这堵墙。

樊杰把数据孤岛拆成两层：企业内部，早研部门拿不到湿试验数据，湿试验部门拿不到临床数据，分子在早研的黑盒里跑得挺欢，一到临床被淘汰，连错在哪都不知道。

医院那边，临床数据涉及合规和利益分配，不是一家做底座的公司能拍板的。华为的策略是联合探索“可用不可见”的可信空间，给数据流通修路，但路修好了，数据愿不愿意上路，得药企和医院自己点头。

这里还有一层现实：AI制药行业本身还在挤泡沫。明星公司Verge Genomics的AI药物临床失败后终止，裁员约九成，转型做技术服务；Recursion也砍掉了核心AI管线。华为选在这个时候进来卖底座，恰恰是行业不确定，药企越需要把算力、集群、适配这些基础设施外包给一家能兜住的公司。

所以华为若不做药，真的想做好底座，就得把数据怎么用、归谁、出了事怎么罚，白纸黑字摆到台面上。

但反过来讲，药企自己搭一套合规的百卡集群，钱和人都够呛，华为把路修到门口了，你不用，隔壁竞品在用。

这门生意最真实的样子就是：华为不碰药，它做的是药企做药之前绕不开的那层基础设施。药做成了，它是赋能典范；药没做成，那是药企自己的分子不行，底座不背锅。

至于药效会不会因为“更快”而打折扣，答案不在华为手里，在临床试验的数据和监管部门的审评里。华为选择不直接参与新药研发，避开了部分与药物管线直接相关的风险。

但作为技术服务提供者，它同样需要证明，自己的产品和技术能够给客户带来实际商业价值与效率，能降低创新药的研发成本，提升效率，让药效不打折甚至可以更高效率推动药企研发出更多创新好药，让最终受益的群体，落到每一个需要好药的普通人身上，只有坚持这个方向深耕，才能走得更远。