诺和诺德宣布与 Anthropic 合作，在药物发现、科学推理和研发工作流中测试 Claude 与 Claude Science，并探索将其用于软件工程与文档自动化。该合作目前为研发流程试点，已有在文书场景显著缩短报告生成时间的内部案例，但尚无证据表明能缩短药物从发现到上市的完整周期或产生临床成果。
2026年9月16日，丹麦制药公司诺和诺德宣布与人工智能公司 Anthropic 展开合作，计划在药物发现、科学推理和研发工作流中测试 Claude 模型及 Claude Science，同时探索将 Anthropic 的前沿模型用于软件工程。
这项合作目前首先是面向研发流程的试点，并不意味着 Claude 已经证明能够缩短一种新药从发现到上市的完整周期，也不代表合作已经产生新的药物或临床结果。
从文书自动化开始，而不是直接替代科研人员
根据诺和诺德发布的联合新闻稿，双方将共同识别药物发现中的关键问题，为具体科学挑战和工作流开发针对性解决方案。诺和诺德将先在研发环节测试 Claude Science，重点包括科学问题分析、生物学研究以及药物开发相关工作。
路透社报道称，诺和诺德已经在部分工作流中使用 Claude 自动生成试验报告，并将患者文件的制作周期从数月缩短至数分钟。不过，这一结果来自公司披露的具体文书场景，不能直接外推到靶点发现、候选药物设计、临床试验或监管审批等其他环节。
Anthropic 官网的诺和诺德客户案例提供了更多背景：诺和诺德此前利用 Claude Code 开发 NovoScribe，用于生成临床研究报告、器械验证协议和患者材料。公司称，临床研究报告的撰写时间减少了约90%，部分材料可以在不到一分钟内生成；这些内容仍需要人工审阅和批准。该案例属于企业与供应商共同发布的案例材料，相关效果应理解为公司报告，而不是独立对照试验结论。
制药业为何加快采用人工智能
药物研发具有周期长、成本高和失败率高等特点。人工智能在这一行业的应用，通常并不是单一模型直接“发明”药物，而是被嵌入靶点识别、分子设计、实验规划、临床数据分析、文档生成和实验室自动化等环节。
路透社8月的一篇行业综述指出，制药企业正越来越多地采用机器学习和自动化实验室，希望提高研发管线的效率。行业预测认为，机器学习如果能够改善靶点发现、分子设计和临床试验规划，未来三到五年可能帮助早期研发阶段减少一半的时间和成本。但这仍是行业预测，不能等同于已经在诺和诺德项目中实现的结果。
今年4月，诺和诺德也曾宣布与 OpenAI 合作，计划从药物发现延伸到制造、供应链和商业运营。该公司还曾与微软等技术和研究机构开展合作。这表明，诺和诺德正在同时测试不同人工智能供应商，并试图把模型能力从单点工具扩展为覆盖研发和运营的企业基础设施。
这类部署的核心问题因此不只是模型能否回答科学问题，也包括能否接入受监管的数据环境、保留完整审计记录、处理来源不完整的研究资料，并让科学家和医学专家在关键节点进行复核。AIFlux此前对临床工作流中的 AI 应用的报道也显示，医疗机构在衡量此类工具时，通常需要同时观察使用率、任务耗时、返工和质量控制，而不是只看生成速度。
Claude Science 的价值将取决于验证机制
Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫代伊在新闻稿中表示，前沿模型有可能缩短研究时间、改善结果，并帮助发现新的药物和治疗方法。诺和诺德首席执行官迈克·杜斯塔尔则称，人工智能除了提高生产率，也可能帮助研究人员更好地理解人体生物学和药物作用机制。
这些表述体现的是双方对合作前景的判断，而非已经完成验证的科学结论。药物研发中的许多任务具有双重要求：模型既要提出可行假设，也要能够说明依据、处理不确定性，并在实验数据出现后修正方向。AIFlux此前介绍的GeneBench-Pro 生物计算研究基准之所以强调迭代决策和因果数据生成，正是因为科研能力不能仅用一次问答的正确率衡量。
Anthropic 自己在2026年8月风险报告中也承认，随着模型更多参与研究和工程工作，能力评估和自动化研发风险的测量存在不确定性。对于诺和诺德而言，这意味着“把文书做得更快”与“让药物研发本身更快”必须分开评估。
合作下一步要看什么
目前公开信息没有披露合作金额、具体药物项目、候选分子数量、临床阶段或可量化的研发成功指标。双方也没有说明 Claude Science 将覆盖哪些治疗领域，或试点何时扩大到更大范围。
后续值得关注的指标包括：模型是否能在真实研发数据中提高可重复性；科学家需要投入多少时间进行复核；模型建议是否能转化为可执行且可验证的实验；以及数据治理和人工监督能否满足制药行业的合规要求。
在这些问题得到回答之前，这项合作更准确的定位是：诺和诺德正在把生成式人工智能从文档和软件开发，进一步引入药物研发的科学工作流；Anthropic 则试图证明 Claude 不仅能作为通用助手，也能在高度受监管的生命科学环境中承担更复杂的推理任务。
来源：
- 诺和诺德与 Anthropic 联合新闻稿（GlobeNewswire，2026年9月16日）
- Novo partners with Anthropic to speed up drug development with Claude（Reuters，2026年9月16日）
- Novo Nordisk and OpenAI partner to transform how medicines are discovered and delivered（诺和诺德，2026年4月14日）
- Pharma sector doubles down on AI amid hopes of slashing costs, timelines（Reuters，2026年8月20日）