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近年来，以AIgn_promotion=LS_SEOGW">GLP-1类药物为代表的减重药物正在全球医药行业掀起巨大的浪潮。然而，各大制药公司之间的竞争焦点已迅速从传统的分子设计与临床数据的比较，转向底层算力、算法平台及多元化靶点的综合竞争。
在这一领域，AIgn_promotion=LS_SEOGW">诺和诺德和AIgn_promotion=LS_SEOGW">礼来两家巨头长期占据着重要地位。它们近来几乎同步地在人工智能和新靶点布局方面加大投入，表明接下来的关键不再仅仅在于药物的功效曲线，而更在于能否通过数字化基础设施和算法驱动的研发体系，持续开发出多元、协同且具备风险对冲价值的资产组合。
诺和诺德率先将目光投向算力领域。6月11日，公司宣布与丹麦人工智能创新中心合作，引入世界排名第21位的超级计算机Gefion，并将AIgn_promotion=LS_SEOGW">英伟达的DGX SuperPOD架构的GPU集群整合到研发工作中。这一举措旨在支持蛋白质工程、分子动力学建模等高性能计算任务，Gefion的加入不仅加速了现有项目的迭代，更为诺和诺德提供了一条从数据采集到模型训练再到虚拟仿真的完整计算平台。此外，结合英伟达的BioNeMo生成式AI和Omniverse虚拟实验环境，诺和诺德可以在早期阶段快速验证候选分子的结构可行性和动态稳定性。算力的投入实际上重塑了药物研发的逻辑：从单点试错的模式转变为基于高维数据和深度学习框架的系统性搜索。
与此同时，诺和诺德还在AI平台方面持续投资，例如对Valo Health的大规模投入。随着AIgn_promotion=LS_SEOGW">Gefion的加入，这些平台的算法模型将获得更广阔的训练空间，加强其在AIgn_promotion=LS_SEOGW">肥胖与心代谢领域的靶点发现能力。
礼来的策略则侧重于将AI应用于肌肉健康这一亟待开发的减重需求领域。近日，礼来与AIgn_promotion=LS_SEOGW">Juvena Therapeutics达成了价值高达6.5亿美元的合作协议，获得多个肌肉生长相关靶点的独家开发权。Juvena的平台能够在多条生理通路中找到促进肌肉再生的融合蛋白，其核心管线JUV-161已进入临床验证阶段。礼来在2023年收购Versanis Bio后，进一步拓展了其通过AI甄选的早期资产组合。随着GLP-1治疗导致瘦体重下降的安全性话题受到关注，礼来显然在此领域积极铺设差异化竞争的护城河。
此外，诺和诺德通过与Deep Apple Therapeutics签订8.12亿美元的期权池式协议，探索非促胰素类GPCR靶点小分子。Deep Apple利用冷冻电镜技术和AI虚拟筛库技术在化合物的早期优化阶段进行创新。这种合作模式允许初创企业承担靶点验证的不确定性，而大公司则在关键节点负责推进，从而降低风险和研发成本。
在两家巨头的带动下，代谢减重领域的竞争已从传统层面升级到一场“算法之战”。谁能更快地从海量数据中析取生物学规律、构建出多个协同作用的通路体系，并实现科研、临床和商业化的协调整合，谁就有可能在未来肥胖和代谢疾病市场的征战中夺得先机。
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