本周在圣地亚哥举行的国际生物技术大会Bio International Convention上人工智能成为绝对主角。这是生物科技领域规模最大的行业盛会汇聚了来自整个生态系统的众多企业。在大会特别演讲环节英伟达医疗与生命科学业务副总裁兼总经理金伯利·鲍威尔Kimberly Powell提出智能体AI即将为生物科技行业带来的变革将与它此前为软件行业带来的革命如出一辙。英伟达的BioNeMo平台正是将通用大语言模型转化为真正意义上的AI科学家的核心技术栈不仅能力更强运行成本也更低。英伟达希望让AI科学家在生物科技领域普及落地鲍威尔在演讲开篇描绘了行业现状。我们正在目睹生命科学领域有史以来速度最快的平台转型她表示。她将AI比作显微镜、X射线晶体学和基因测序称之为一类全新的科学仪器。但这一次这种仪器不只是观察或测量它能够推理、规划并付诸行动。大会上英伟达正式发布了BioNeMo智能体工具包BioNeMo Agent Toolkit。这是一套将大语言模型转化为领域专属AI智能体的软件技术栈能够执行从文献综述、蛋白质设计到实验室自动化的全流程生物学与化学工作同时兼顾性能与成本优化。从生成式AI到科研智能体鲍威尔的核心观点是生命科学领域坐拥每年3000亿美元的制药研发预算全球研发支出已接近3.8万亿美元在过去十年间已悄然为这一拐点做好了准备。一方面生物学、化学、影像学和基因组学领域的AI研究呈爆发式增长另一方面英伟达也持续在基础设施层面深耕布局涵盖GPU、网络、CUDA-X库以及MONAI、Parabricks、cuEquivariance和BioNeMo等领域平台。过去12至18个月最大的变化在于智能体AI的兴起——在这类系统中大语言模型充当大脑外层则包裹着管理工具调用、记忆、安全策略和多步骤工作流的执行框架。英伟达的NeMo Curator和NemoClaw框架是这一模式的通用实现而BioNeMo智能体工具包则是专为生命科学优化的定制版本。智能体正在成为生命科学领域现代应用的核心层鲍威尔说生命科学领域数以千计的企业都即将成为智能体的构建者。这与又一个新模型的定位截然不同——它意味着生物科技领域下一代应用层将不再是图形界面和数据管道而是由专业智能体组成的协作网络跨越数字实验室与物理实验室协同作业。BioNeMo为速度与成本而生的科研工具箱英伟达此次发布将BioNeMo定位为驱动这些智能体的科学引擎。BioNeMo智能体工具包为生物科技团队提供了三项关键能力其一将蛋白质折叠、分子对接、生成式化学、基因组学和影像分析等经过验证的生命科学模型封装成智能体可直接调用的工具并提供清晰的接口规范明确每个工具的功能、输入要求、预期输出及排错方式。其二通过NIM微服务对外暴露上述能力支持本地部署、公有云或混合环境使制药和生物科技企业能够根据数据合规和监管要求灵活部署计算资源。其三不以原始精度为唯一目标而是重点优化Token效率和计算成本赋予智能体高度加速的库和模型调用能力减少无效Token消耗和重复执行失败步骤所浪费的时间。鲍威尔专门提到了历史上性能与成本难以兼顾的问题。她将BioNeMo的技能与工具称为专业知识底座使智能体能够以更高的任务完成率、更准确的工作流执行以及更低的Token开销完成复杂工作流——也就是更少的计算资源、更可靠的结果。换言之搭载BioNeMo的智能体不仅能产出更好的科研成果还能减少大语言模型的调用次数提升GPU利用效率同时实现成本与性能的双重优化。鲍威尔还强调BioNeMo与智能体框架无关同一套工具包可兼容基于OpenAI、Anthropic、自研大语言模型或英伟达Nemotron模型构建的智能体。对于不希望未来十年的药物研发工作流被单一模型供应商锁定的客户而言这一点至关重要。AI联合科学家的实际应用场景为了让这一架构不只停留在图表层面鲍威尔以靶向MCL1蛋白的蛋白质结合剂设计工作流为例进行了演示。MCL1是一种帮助肿瘤细胞存活的蛋白质。传统上从理解靶标到生成结合剂候选物、预测结构、评分筛选再到确定合成方案整个流程需要耗费数月的专业人力。通用智能体虽然可以尝试执行这一工作流但往往会在搜索合适工具、弄清调用方式上消耗大量时间和Token甚至完全无法完成任务。而有了BioNeMo鲍威尔表示科学家只需给出一个目标——比如为MCL1设计一个结合剂智能体便会自动完成以下步骤检索或预测靶蛋白结构及其结合区域利用BioNeMo生成模型生成候选结合剂对靶蛋白和结合剂进行共折叠并通过加速结构引擎评估对接构象对候选物排序将最优结果返回人工审核——全程无需人工干预。这正是众多初创企业正在追求的AI科学家模式。其中一个关键细节值得关注Edison Scientific联合创始人兼首席技术官安德鲁·怀特Andrew White指出随着智能体能力的提升人类出题、智能体答题的时代已经过去我们真正需要的是将实验室纳入反馈闭环。他的核心判断是真正的瓶颈正在从推理现有文献转移到开展新实验而这恰恰是数字闭环实验室和机器人实验室大有用武之地的领域。对生物科技与制药行业的战略意义对于生物科技领域的决策者而言战略层面的影响远不止于某款具体工具而在于鲍威尔和各位嘉宾所描述的运营模式深层转变时间线大幅压缩。鲍威尔认为智能体将加速科学发现、压缩研究周期——原本需要数年的工作将缩短至数月数月的工作将缩短至数天。Chai Discovery首席执行官乔希·迈耶Josh Meier举了一个具体案例受益于模型改进和迭代加速抗体设计的成功率已从千分之一跃升至10%至15%。湿实验室速度压力骤增。随着计算机模拟设计从数月压缩至数小时的GPU计算时间实验室工作流成为新的瓶颈。迈耶指出许多实验检测方案此前从未针对速度进行优化因为没有这方面的驱动力而现在加快这一闭环已成为竞争必需。全新协作模式涌现。鲍威尔预见到制药公司将从以深度科研合作关系为主转向将前沿AI实验室、工具供应商和平台公司整合进闭环系统的新型合作模式——在这类系统中每一次实验都会反哺专有基础模型和智能体。Benchling首席执行官萨吉斯·维克拉马塞卡拉Sajith Wickramasekara也持相同观点认为电子实验室记录本正在从事后归档工具演变为由AI协同参与的行动系统。打破壁垒、促进学科融合。鲍威尔认为BioNeMo等工具将让生物学家能够以自然语言方式调用高级建模能力而无需编写任何代码从而打破学科间的壁垒让更多一线科研人员都能使用现代AI工具。最后这一点尤为值得关注。如果AI智能体能够在自然语言对话界面背后可靠地协调高端建模与工作流自动化那么计算生物学家与湿实验室生物学家之间的实际界限将开始模糊。前瞻行业信号解读从行业观察者的视角来看2026年BIO大会传递的核心信号并非英伟达进军生命科学——它在这一领域深耕已逾十年——而是英伟达正在抢先为生物科技领域标准化智能体技术栈。BioNeMo智能体工具包将英伟达现有的多块阵地——包括MONAI、Parabricks、cuEquivariance和BioNeMo模型——整合成一个任何智能体框架都可接入的连贯运行时并在速度、精度和成本三个维度上提供清晰的价值主张。开源策略同样值得关注。鲍威尔明确表示该工具包已在GitHub上开放并设计为可兼容开源和闭源前沿模型为制药和生物科技企业提供了在英伟达工具箱之上构建自有领域专属大脑的灵活性。在知识产权保护、数据本地化合规和监管机构信任至关重要的行业环境中这种灵活性意义重大。鲍威尔在演讲结尾以一句话精准概括了英伟达的战略雄心智能体AI已经革新了编程——这一点已成定论。现在这个生态系统正在集结准备以同样的方式革新科学本身。她认为对于生物科技领域的决策者而言AI能否助力科学研究已不再是问题真正的问题在于AI是否拥有运行科学所需的正确工具。凭借BioNeMo智能体工具包英伟达正押注于对于越来越大的行业细分市场而言答案将是肯定的。QAQ1BioNeMo智能体工具包能做什么和普通大语言模型有什么区别ABioNeMo智能体工具包是英伟达专为生命科学领域优化的软件技术栈能将通用大语言模型转化为可执行端到端生物学与化学工作流的专业AI智能体覆盖文献综述、蛋白质设计到实验室自动化等全流程。与普通大语言模型相比BioNeMo重点优化了Token效率和计算成本减少无效调用同时提供蛋白质折叠、分子对接、生成式化学等经过验证的专业工具使智能体能以更少资源完成更可靠的科研任务。Q2英伟达的智能体AI怎么用于药物研发A以靶向MCL1蛋白的药物设计为例科学家只需输入为MCL1设计一个结合剂这样的自然语言指令BioNeMo智能体便会自动完成靶蛋白结构检索、候选结合剂生成、共折叠结构预测、对接构象评估及候选物排序全流程最终将最优结果返回给科学家审核全程无需人工干预。传统上这一流程需要数月专业人力而AI智能体可大幅压缩至数天甚至数小时。Q3BioNeMo支持哪些AI模型会不会造成供应商锁定ABioNeMo智能体工具包采用与智能体框架无关的开放设计可兼容基于OpenAI、Anthropic、企业自研大语言模型或英伟达Nemotron模型构建的智能体。工具包已在GitHub开放源代码支持开源和闭源前沿模型制药和生物科技企业可在英伟达工具箱之上自主构建专属领域模型有效避免单一供应商锁定风险。