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从10年到4.5年 “钱塘造”创新药怎么把研发时间砍掉一半多？_我的网站

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一 | 애플, 2나노 기반 M6 및 쿼드 다이 M5 울트라 공개[디지털데일리 김문기기자] 애플이 2나노미터(nm) 공정 기반 M6와 쿼드 다이 아키텍처를 적용한 M5 울트라(M5 Ultra) 시스템온칩(SoC)을 25일(현지시간) 공개했다.M6는 2나노 공정으로 제작된 칩이다. 2개의 슈퍼 코어와 4개의 성능 코어, 6개의 효율 코어로 구성된 12코어 중앙처리장치(CPU)를 탑재했다. 멀티스레드 성능은 M5 대비 최대 1.2배, M1 대비 최대 2.4배 빠르다. 각 코어에 뉴럴 액셀러레이터(Neural Accelerator)를 내장한 12코어 그래픽처리장치(GPU)와 듀얼 16코어 뉴럴 엔진(Neural Engine)을 갖췄다. AI용 GPU 컴퓨팅 성능은 M5 대비 약 30%, M1 대비 8배 이상 향상됐다. 통합 메모리는 최대 32GB를 지원하며 통합 메모리 대역폭은 초당 최대 170기가바이트(170GB/s)에 달한다.M5 울트라는 차세대 울트라퓨전(UltraFusion) 기술로 듀얼 다이 M5 맥스(M5 Max) 칩 2개를 연결해 SoC 최초로 쿼드 다이 아키텍처를 구현했다. 다이 간 대역폭은 초당 4.4테라바이트(4.4TB/s) 이상을 지원한다. 최대 36코어 CPU와 각 코어에 뉴럴 액셀러레이터를 내장한 최대 80코어 GPU, 32코어 뉴럴 엔진을 탑재했다. AI용 GPU 컴퓨팅 성능은 M3 울트라 대비 최대 4.5배 높다.최대 512GB 통합 메모리와 1.2TB/s의 통합 메모리 대역폭을 지원해 거대언어모델(LLM)을 온디바이스에서 구동할 수 있다. 미디어 엔진은 하드웨어 가속형 H.264 및 HEVC, 4개의 프로레스(ProRes) 인코딩·디코딩 엔진, 하드웨어 가속형 AV1 디코딩을 지원한다.개발자 생태계 지원을 위해 코어 AI, 코어 ML, 메탈(Metal), 엑스코드(Xcode) 등 애플 개발자 프레임워크와 도구를 제공한다. 개발자는 M6의 듀얼 16코어 뉴럴 엔진과 M5 울트라의 대용량 메모리 풀을 활용해 온디바이스에서 대규모 AI 모델을 구동하고 최적화할 수 있다.스리 산타남(Sri Santhanam) 애플 실리콘 엔지니어링 그룹 담당 부사장은 "오늘 한층 진화한 M6와 역대 가장 강력한 M 시리즈 칩인 M5 울트라를 선보이며 애플 실리콘의 성능과 AI 컴퓨팅에 또 한 번 획기적인 도약을 이뤄냈다"며, "첨단 2나노미터 공정으로 제작된 M6는 새로운 CPU 구성과 각각 2개씩 추가된 CPU 및 GPU 코어, 듀얼 16코어 뉴럴 엔진, 확장된 통합 메모리 대역폭을 결합해 탁월한 에너지 효율로 워크로드를 빠르게 처리한다"고 말했다.이어, "M5 울트라는 궁극의 데스크탑 성능과 대규모 AI 모델 구동을 위해 뉴럴 액셀러레이터를 탑재한 강력한 GPU와 확장된 통합 메모리 대역폭을 갖춰, 데스크탑의 가능성을 새로운 차원으로 끌어올린다"고 전했다.。 AI设计的口服减重药有望2028年底上市钱塘区生物医药产值已突破500亿元近日，杭州德睿智药科技有限公司宣布完成累计5200万美元B轮融资。

二 | 2026年1月，杭州医药港，德睿智药一款名叫MDR-001的口服减重药，以令全球医药界瞩目的速度，启动Ⅲ期临床试验，成为国内首个进入临床Ⅲ期的AI小分子新药。

三 | 这家仅40多人的公司，把一款一类创新药从立项到推进至Ⅲ期临床的时间，压缩到了4.5年。而传统同行完成同样的路程，通常需要8到12年。不用“大海捞针”了2021年初，85后海归博士牛张明，带着计算机和生物制药2个硕士学位、5种AI算法语言，在钱塘区成立了德睿智药。

四 | 当时，他就想好了：“要走一条和传统制药完全不同的路。”传统新药研发有多难？业内有个“双十定律”，即成功研发一款创新药，平均需要10年的时间和10亿美元的投入。面对超过10的60次方级别、近乎无限的成药化学空间，科学家们只能靠经验和反复试错，如同在茫茫大海里捞针。牛张明说：“过去的药物发现，靠大量实验、反复试错，不仅耗时间，成功率也低。现在用上AI，好比给每位科学家配了一个‘超级大脑’做助手。

五 | ”2026年，德睿智药基于MDR-001的研发流程，搭建起了由多智能体驱动的全链条AI制药引擎MAP。这个平台覆盖靶点发现、分子设计、多目标优化、实验验证及临床试验全链条。

六 | “药物分子就像精密的拼图，每个片段都决定着药效和安全性。以往，这全靠科研人员的经验和反复试错。”牛张明解释，“MAP能通过学习海量已知药物的成功与失败案例，自动预测分子片段的性质，大幅减少试错成本、缩短研发周期。”他打了一个比方：“你可以把它想象成一位高效且永不疲倦的‘分子组装专家’，在虚拟世界里高速筛选，帮研发人员提前排除大量‘错误选项’。”药物研发，就这样从“大海捞针”变成了“高清导航”。口服减重新药将于2028年底上市MDR-001是一款GLP-1（胰高血糖素样肽-1）受体激动剂，与市面上常见的减肥注射剂最大的不同在于，它可以口服。

七 | “我们立项时，口服GLP-1还没有出现。口服小分子药物的依从性更高，患者不需要消毒针头注射、不需要低温冷藏保存，使用更方便；在某些适应证上疗效甚至优于注射剂型。”牛张明说。在MDR-001项目中，团队仅耗时8个月、实际仅合成80个小分子，就获得了高质量的临床前候选药物。从立项到推进至Ⅲ期临床研究，整体仅耗时4.5年，单产品累计研发投入控制在约2300万美元。对比传统同类药物的研发周期和投入，这组数字可以称得上是“奇迹”了。“从临床前阶段来看，AI制药平台可节省50%至70%的研发成本，并将研发周期缩短50%以上。