耗时一月的工作，如今数分钟即可完成

葛兰素史克（GSK）临床研究团队以往有着固定的工作节奏：每一项临床研究任务，从数据整理到产出可落地的分析结论，平均耗时长达一个月。一个月时间，候选药物足以完成多轮细胞实验验证，也足以让竞争对手在同一药物靶点上抢占先机。

而 Gemini 企业版落地之后，一个月的时长被压缩至短短数分钟。这不仅是流程优化，更是跨越一个数量级的效率重构。

这并非实验室里偶然取得的技术突破，而是制药行业正在发生的基础设施换代。

默克最高 10 亿美元的战略押注

2026 年 4 月 22 日，在谷歌云 Next'26 大会上，默克（Merck，北美以外称 MSD）宣布与谷歌云达成一项多年期、最高价值 10 亿美元的战略合作。默克首席信息官戴夫·威廉姆斯（Dave Williams）在接受采访时明确表示："这不是试点项目。"

重点留意这句表述。它不是"我们先试试 AI 效果如何"，而是"我们正使用这项新能力向市场提交卷宗，并在全球范围规模化推广"。二者有着本质区别：前者只是锦上添花，后者意味着整条研发产线被重新搭建。

合作覆盖四大板块：药物研发、生产制造、商业化、企业职能管理。研发端核心举措，是将 Gemini 企业版嵌入端到端研发工作流，包括计算机模拟实验、临床研究报告撰写、加快监管申报审批——整套流程都将由 AI 智能体重构。

威廉姆斯在采访中特别澄清了这笔投资的本质："我们采购的不只是算力，而是谷歌云提供的整套工具体系。"其中既包含 Gemini 企业版平台，也包含谷歌工程团队的驻场支持，以及能够打通整合临床数据、科研数据、生产制造数据的智能体架构。预计这将是一段至少长达十年的合作伙伴关系。

事实上，默克并非 AI 领域新手。过去两年，企业已经借助 AI 辅助撰写临床研究报告部分章节，并借助相关技术将部分国家报销申请卷宗的汇编时间和成本均降低了一半。威廉姆斯表示："这不是一次试点，我们正在使用这项新能力向市场提交卷宗，并且现在正在全球范围内推广它。"

💡 从"利用 AI 辅助撰写"，到"让 AI 自主完整运行全流程"，默克百亿美元级别的采购标的，是一整套智能体生态系统，而非单纯的算力或接口。

临床研究究竟卡在何处

制药行业临床领域长期存在一个悬而未决的痛点：数据流通受阻。

一项临床试验，从方案设计到最终结题，涉及病历、影像、实验室报告、生产批次记录、监管申报文件。各类数据分散在不同系统，格式、语义标准互不统一。科研人员耗费在"寻找数据""整理对齐数据"上的时间，常常超过真正用于数据分析的时间。

Gemini 企业版的多模态搜索能力恰好解决这一难题。企业无需提前把所有数据统一格式化再导入平台：病历保留原有病历格式，影像维持图像格式，检验报告自成一套规范。Gemini 能够直接读取各类资料，并跨格式建立数据关联。

这意味着什么？研究员无需等待数周，由 IT 部门从各个系统导出、对齐、清洗数据，只需直接向 Gemini 下达指令："汇总该靶点所有临床前研究数据与正在开展的临床试验信息"，短短几分钟就能得到结果。这正是在 GSK 案例中，一个月工作流程被压缩至数分钟的技术底座。

智能体架构并非营销噱头，而是底层体系

谷歌在 Next'26 大会提出一个概念：企业级智能体（Agent Enterprise）。乍看如同营销术语，背后却具备一套完整架构逻辑。

Gemini 企业版智能体平台（Gemini Enterprise Agent Platform）的核心目标，是实现 AI 智能体与人协同工作：AI 具备感知、推理、自主执行动作的能力。它不再是"人提问、机器应答"的聊天机器人，而是可以自主完成多步骤任务的数字员工。

整套平台围绕四大支柱搭建：构建、扩展、治理、优化。依托低代码智能体工作室，业务人员可用自然语言搭建 AI 智能体；依靠智能体间互通协议实现能力扩展，不同智能体之间能够相互委派任务；治理层面为每一个智能体分配加密身份标识与访问授权策略；优化环节借助监控仪表盘，追踪智能体每一条决策链路。

这套架构对于制药行业的核心价值，在于合规性。

药企不同于互联网企业，无法采用"快速迭代、出错再调整"的模式。所有决策必须可追溯，全部数据源需要支持审计核查。Gemini 企业版的智能体身份体系与全程监控机制，让智能体每一步操作都留有记录。这并非限制 AI 能力，而是为 AI 打通监管严格的行业准入门槛。正如谷歌云 CEO 托马斯·库里安（Thomas Kurian）所言，这是"技术支撑整个制药价值链方式的根本性转变"。

被压缩的不只是时间

GSK 把一月工作压缩至数分钟；默克将报销申请卷宗汇编时间和成本降低一半，并向全球推广；德勤基于 Gemini 企业版搭建了超过 1000 个预制行业专属 AI 智能体。

一系列案例指向同一个趋势：临床研究的时间线正在被重新绘制。

以往，从靶点发现到出具临床报告，是一条漫长单向流水线。每个环节依赖上一环输出结果，任意步骤都可能卡住数周乃至数月。如今多个 AI 智能体并行运转：一个智能体研读文献筛选靶点，一个分析临床数据，一个撰写报告初稿，另一个开展合规校验。智能体之间依靠互通协议相互调度，人类仅在关键节点做出最终判断。

威廉姆斯表示："我们正处在公司历史上最重要的一轮产品上市周期，AI 智能体将协助全球团队重构整套业务流程。"

重构，指代的不是某一个单独步骤，而是整条研发管线。

GSK 那短短数分钟完成的，不只是数据处理工作，更是一套老旧业务流程的终结。从一月压缩到数分钟，差距不在于算力强弱，而是整套工作范式发生转移：从人等待数据转变为数据等候人；从人主动搜寻信息转变为信息主动推送至人。

📌 产业视角：对于希望将 Gemini 企业版等前沿大模型能力引入自身业务流的企业而言，规模化部署智能体的核心挑战，往往不在于模型能力本身，而在于稳定接入与总拥有成本控制。UseAIAPI 提供 Gemini、Claude、ChatGPT、DeepSeek 等全球最新大模型的稳定接入服务，优惠折扣最低可达官方价格的 50%，并配套企业级定制化接入方案。这意味着企业在调用 Gemini 等前沿模型支撑智能体编排时，可在官方定价基础上进一步降低令牌消耗压力，配合企业级定制服务，让开发团队更专注于业务本身——无论是临床研究数据分析、监管卷宗汇编，还是跨系统数据治理，都能以更可控的成本，跑通从"试点"到"规模化推广"的关键一跃。

从 GSK 的数分钟突破，到默克最高 10 亿美元的全价值链重构，Gemini 企业版正在证明一件事：当 AI 走出对话框、直接接入研发产线，它释放的不再是"问答效率"，而是业务本身的重构。

这或许才是这场智能化转型最深远的意义——制药行业竞争的下半场，比的不是谁用上了 AI，而是谁的 AI 员工率先在产线上站稳了脚跟。