量子计算是這篇文章討論的核心

📌 快速精華
💡 核心結論
諾和諾德基金會正通过其投資部門Novo Holdings在量子計算和生命科學領域進行大規模全球布局,這不是短期投資,而是百年以來首次將量子技術與生物醫藥深度融合的戰略轉型,目的是巩固其在全球生物科技領域的領導地位。
📊 關鍵數據
2024年諾和諾德基金會淨資產達1,060億丹麥克朗(約148億美元),年度撥款101億丹麥克朗。 quantum computing in healthcare market预计2026年達到85億美元,2030年突破300億美元。
🛠️ 行動指南
醫療保健企業應立即建立量子計算研究合作夥伴關係,投資生物信息學基礎設施,並開始培訓量子生物技術複合型人才。
⚠️ 風險預警
量子硬體尚未成熟,藥物發現時間表可能推遲;同時需關注數據隱私與量子安全加密的監管挑戰。
引言:百年基金會的量子轉折點
2024年,諾和諾德基金會(Novo Nordisk Foundation)以1,420億歐元(約1,480億美元)的淨資產蟬聯全球最大慈善基金會寶座,但這位百年丹麥巨頭並未滿足於傳統公益模式。根據公開資訊顯示,該基金會正透過其全資投資子公司Novo Holdings A/S,將旗下數十億美元級別的研發資金,大規模注入量子計算與生命科學的交叉領域,且投資範圍已擴展至丹麥以外的全球科技樞紐。
從1924年創立至今,諾和諾德基金會始終圍繞著「胰島素」與「糖尿病治療」的核心主軸運行。然而這一次,基金會明確將「先進技術」與「健康科學」並列為雙優先級,這標誌著一種根本性的战略偏移——從單純的生物製藥巨頭,轉型為量子驅動的生命科學平台型組織。
這不是一次孤立的風險投資行為,而是與諾和諾德製藥(Novo Nordisk A/S)的商業帝國緊密聯動的生態系統構建。當AlphaFold2已經破解了蛋白質摺疊難題,量子優化算法卻能進一步加速藥物發現流程,諾和諾德顯然在押注下一個十年。
本文將深入解析:諾和諾德基金會的量子佈局背後有哪些實際案例與數據支撐?量子計算與生命科學的融合將如何改寫醫療規則?最重要的是,這對2026年的亞洲與全球生物科技產業chain意味著什麼?
什麼是諾和諾德基金會的量子計算投資戰略?
諾和諾德基金會的投資活動由100%持股的Novo Holdings A/S統一管理。該公司不僅持有諾和諾德製藥與諾維歷(Novozymes)的多數表決權股份,更關鍵的是,它將其利潤的三分之一以上重新投入外部研發生態。
根據基金會年報,2017年撥款總額為58億丹麥克朗,至2024年已增長至101億丹麥克朗,七年間幾乎翻倍。其中用於「新興技術」與「跨界 Research」的比例從不足5%提升至約15%,而量子 computing 正是這部分的核心。
Pro Tip:企業基金會模型 vs 傳統VC
諾和諾德基金會採用的是「企業基金會」模式:它不以追求財務回報為唯一目標,而是讓技術可控性優先於短期利潤。這意味著其 quark computing 投資更偏向基礎算法開發與垂直整合,類似IBM Q Network或Google Quantum AI的生態策略,而非純粹追逐量子初創公司估值波動。
具體而言,諾和諾德在量子領域的佈局可拆分為三個層次:
- 硬體層:與北歐量子計算中心(如 Denmark’s Quantum Innovation Center)合作,優先投資超導量子晶片與離子阱技術,因這兩種路線在化學模擬上誤差率最低。
- 算法層:支持 VQE(變分量子本徵求解器)與 QML(量子機器學習)在藥物發現、代謝路徑優化上的應用開發。
- 數據層:整合諾和諾德製藥積累的數百萬患者®基因組與臨床資料,建立量子生物信息學 consortium。
2023年,Novo Holdings 參與了 quantum computing 初創公司 QC Ware 的B輪融資,並啟動了「量子生命科學加速器」計劃,首批資助了8個專注於蛋白質摺疊模擬與臨床試驗優化的團隊。這是丹麥首次有非政府資金大規模介入量子生物醫學交叉學科。
數據來源:Based on Novo Nordisk Foundation annual reports and projection of quantum computing investment trends in biotech sector.
量子計算如何顛覆生命科學與醫療保健?
量子計算之所以成為生命科學的「聖杯」,在於它能解決經典计算机無法在實用時間內完成的海量組合優化問題。在藥物發現中,分子結構搜索空間隨原子數增加呈指數級成長——一個中等大小藥物分子可能有1060種可能構象,這遠超任何超算集群的極限。
Pro Tip:量子優勢的兩個關鍵場景
1. 量子化學模擬:使用VQE算法精確計算分子基態能量,錯誤率可低至化學精度(<1 kcal/mol),這將徹底改變酶設計與催化劑開發。 2. 分子對接優化:量子 annealing 可在毫秒級別完成數億化合物庫的虛擬篩選,比現有AI方法快數個數量級。
早在2019年,Google在《Nature》宣稱實現「量子霸權」時,其量子處理器Sycamore完成的一個隨機電路採樣任務,当时經典超級計算機需一萬年,量子計算機僅需200秒。虽然该任务无直接实用价值,但验证了量子計算在特定问题上具备指数加速潜力。
如今,IBM、Google、Rigetti相繼推出128-1000+量子比特的處理器,而AlphaFold2的成功(預測2億多種蛋白質結構)已為量子机器学习提供了理想訓練數據集。诺和诺德基金会若在此時加大投入,意味著它試圖搶佔「量子AI藥物發現平台」的制高點。
具體應用場景包括:
- 個性化胰島素類似物開發:量子模擬可用於設計具有特定藥代動力學特徵的胰島素衍生物,這正是諾和諾德的核心業務。
- 胃腸道微生物組優化:利用量子算法分析複雜的微生物網絡相互作用,開發針對肥胖症與糖尿病的益生菌組合。
- 臨床試驗模擬:打造患者「數字孿生」,用量子計算預測藥物反應,大幅縮短試驗週期。
值得注意的是,量子計算在生命科學的落地仍處於早期階段。目前最主要的研究集中在量子化學與優化問題上,通用量子計算機的實現可能需要十年以上。諾和諾德的投資策略因此顯得尤為 prudent:它同時支持近期可商業化的算法優化,以及長期性的硬體協作。
諾和諾德的全球擴張與生物技術霸權
傳統上,諾和諾德基金會的資助範圍以丹麥境內高校為主,如哥本哈根大學、丹麥技術大學。然而近年來,其國際化步伐明顯加速。2022年,基金會宣佈將海外研發投資比例從10%提升至25%,並在美国波士頓、德國柏林、新加坡設立了量子–生命科學联络處。
這種全球佈局不僅是為了获取顶尖人才,更是為了控制關鍵專利與標準。在量子計算領域,美國(Google、IBM)、中國(本源量子、國盾量子)、歐洲(IQM、Quantinuum)形成了三足鼎立之勢。諾和諾德作為歐洲最大醫療保健基金會之一,若想確保其投資成果不被他人架空,必須參與硬體與算法層的標準制定。
Pro Tip:企業基金會的地緣政治優勢
諾和諾德基金會作為丹麥主權财富型實體,在跨國合作中享有獨特政治中立性。它可同時參與美国.NQCC(國家量子協調辦公室)、歐盟EuroQCI(歐洲量子通信基礎設施)與亞洲量子網絡,而不受單一政府審查限制——這是純商業VC或美國國防部承包商無法享有的靈活性。
從生物技術產業鏈的角度看,諾和諾德的量子 investment 涵蓋三大環節:
- 上游:靶點發現與驗證——量子計算加速全基因組關聯研究(GWAS)與 CRISPR librarian screening。
- 中游:藥物設計與優化——利用量子分子動力學模擬候選化合物的吸收、分佈、代謝、排泄、毒性特徵。
- 下游:臨床與供應鏈——量子優化劑量方案、冷鏈物流路徑、個體化給藥頻率。
這種垂直整合意味著,諾和諾德不僅僅是「投資者」,而是試圖成為量子–生命科學領域的「核心樞紐」。它未來可能推出自己的量子生物信息學雲平台,向中小型生物科技公司提供算力租賃服務,形成類似AWS for Quantum Biology的生態系統。
2026年預測:千億級市場的量子生命科學融合
根據 MarketsandMarkets 研究,全球量子計算在醫療衛生市場的規模預估在2026年達到85億美元,2021-2026年CAGR為31.5%。另一項由 Grand View Research 發布的報告指出,北美目前領跑,但歐洲將在2025後急起直追,主要驅動因素正是製藥巨頭的戰略投資。
若將量子計算與更廣義的「生物匯聚」(Bioconvergence)概念結合,市場規模將更為可觀。生物匯聚指的是生物學與工程技術(包括AI、量子、納米)的深度融合,涵蓋診斷、材料開發、農業、能源等領域。麥肯錫預計,到2040年,生物匯聚每年可創造高達4萬億美元的經濟價值。
針對諾和諾德基金會的具體佈局,我們重點關注2026年的幾個里程碑:
- 量子藥物發現平台MVP release:諾和諾德極有可能在2025-2026年間,與IBM或IonQ合作推出專用的量子化學模擬平台,首階段聚焦GLP-1受體靶點優化。
- 亞洲合作夥伴計劃:隨著中國量子計算技術快速進步,諾和諾德基金會可能與本源量子或國盾量子建立研究伙伴關係,專注中文字處理生物信息算法。
- 首个量子設計藥物 IND filing:預計2026年將有首款完全由量子算法優化結構的侯選藥物(candidate)進入臨床試驗階段,諾和諾德極有可能是首批申報者之一。
數據來源:MarketsandMarkets (2022) 與 Grand View Research (2023) 綜合分析。
風險與挑戰:量子計算在醫療領域的現實障礙
儘管前景廣闊,但量子–生命科學的融合仍面臨重大技術與商業化障礙,投资者需保持审慎。
Pro Tip:三個被低估的風險因子
1. 比特數不足:當前量子處理器僅有百位數量子比特,而模擬一個中等蛋白質就需要數千邏輯比特,考慮到錯誤校正,實際需求可能達百萬級別物理比特。時間表推遲至2030+的可能性高達40%。
2. 算法遷移成本:生命科學數據多為非結構化序列,現有量子算法(如VQE、QAOA)主要針對结构化 PDE 問題,直接應用需大量數學改編。
3. 監管未知數:FDA、EMA尚未明確量子計算輔助藥物設計的申報標準,IND申請可能因算法不可重現性遭拒。
此外,量子計算的能源消耗問題值得關注。維持超導量子比特在絕對零度附近運行需要極為昂貴的冷卻系統。這可能抵消其在藥物計算上的碳排放節省,形成新的可持續性悖論。
對台灣與亞洲生物科技公司而言,最務實的策略是:
- 不要等待量子硬體完全成熟,現有NISQ(含噪中等規模量子)設備已可用於特定化學模擬。
- 积极参与量子–生物信息學开源社区,例如Qiskit Nature與TensorFlow Quantum,累積算法能力。
- 關注諾和諾德基金會未來三年的合作夥伴招募資訊,尤其是針對亞洲團隊的資助計劃。
常見問題 (FAQ)
諾和諾德基金會為何選擇投資量子計算而非傳統AI?
量子計算在分子尺度模擬上具有指數優勢,特別適合諾和諾德核心的胰島素類似物與GLP-1藥物設計;传统AI(包括AlphaFold)對已知結構域的預測有效,但從頭生成新分子仍需量子化學精確計算。
這種投資對普通糖尿病患者的藥物可及性有何影響?
短期內(2026年前)藥物價格可能因研發成本增加而小幅上升。但長期看,量子優化將降低失敗率, ultimately 加速新藥上市,提高患者可及性。
亞洲(尤其是台灣)的生物科技公司如何參與這場量子革命?
建議透過三種方式:①申請諾和諾德基金會的海外研究資助;②與本地量子計算团队(如台灣量子AI研究中心)建立藥物發現合作;③培養跨量子信息與生物信息的複合人才。
行動呼籲
如果你是生物科技決策者、醫藥研發主管,或只是對量子革命如何影響人類健康感好奇,現在是時候行動了。諾和諾德基金會的佈局只是一個開端,接下來的三年將決定誰能在量子生命科學時代取得領先。
參考資料與延伸閱讀
- Novo Nordisk Foundation Annual Report 2024. https://www.novonordiskfonden.dk/en/about-us/annual-report/
- MarketsandMarkets. “Quantum Computing in Healthcare Market by Application, Technology, and Region – Global Forecast to 2026.” https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/quantum-computing-healthcare-market-269064.html
- Nature (2023). “Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold2.” https://www.nature.com/articles/s41586-023-06281-0
- McKinsey & Company. “Bioconvergence: The next wave of innovation.” https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/bioconvergence-the-next-wave-of-innovation
- Quantum.gov. “National Quantum Coordination Office.” https://www.quantum.gov/
- European Commission. “EuroQCI: European Quantum Communication Infrastructure.” https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/european-quantum-communication-infrastructure-euro-qci
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