01 云平台在药物发现和研究中的应用日益广泛 制药公司正越来越多地利用云计算来支持药物发现、分子研究、数据分析和协同开发活动。云平台提供可扩展的计算资源，能够处理大型数据集和计算密集型工作负载，而无需公司维护同等规模的本地基础设施。云环境与人工智能和机器学习的融合，使研究人员能够处理复杂数据并跨地域开展协作，从而进一步强化了云计算在药物研发中的作用。 2026 年 8 月，诺和诺德选择 AWS 作为其首选云提供商和战略人工智能合作伙伴，以通过基于云的人工智能技术加速药物发现并实现运营现代化。
02 制药运营中混合云基础设施的日益普及 制药公司正越来越多地采用混合云架构，将私有基础设施与公有云功能相结合。这种方法使企业能够在利用可扩展的公有云资源进行分析、协作和计算工作负载的同时，更好地控制敏感的研究、临床、生产和患者信息。随着制药企业寻求在灵活性和成本效益与数据治理、安全性和监管要求之间取得平衡，混合环境的重要性日益凸显。 2025 年 9 月，安斯泰来制药宣布完成将 250 台服务器迁移到 Microsoft Azure，并关闭了全球六个数据中心，这表明制药基础设施正持续向云环境迁移。
01 不断增长的医药数据量推动了对可扩展云基础设施的需求 药物研发和商业运营正在产生海量的基因组数据、临床数据、真实世界数据、生产数据和监管数据。随着分析需求的不断增长，传统的基础设施难以高效地存储、处理和共享这些数据集。云计算提供可扩展的存储和计算能力，可根据工作负载需求进行调整，从而支持制药企业应对数据密集型研究和数字化运营的持续扩展。
01 高昂的云迁移和集成成本可能会延缓制药行业的云采用。 将医药工作负载从传统基础设施迁移到云环境可能需要在数据迁移、系统集成、验证、网络安全、员工培训和应用程序现代化等方面进行大量投资。复杂的传统系统可能还需要进行广泛的重新设计，才能在云环境中高效运行。这些成本和技术要求可能会延误迁移计划，尤其对于那些管理高度定制化或受监管的医药应用程序的机构而言更是如此。
01 云计算与人工智能的融合催生了新的制药应用 云基础设施可以提供部署机器学习模型、连接各种数据集以及扩展人工智能工作负载所需的计算能力和数据环境。这种组合可以帮助制药企业将人工智能应用从孤立的实验阶段推向更广泛的企业级应用。
01 数据安全和监管合规性使制药行业的云部署变得复杂 医药云环境必须保护敏感的临床数据、患者数据、知识产权数据和研究数据，同时满足数据完整性、隐私性、可审计性和电子记录等方面的要求。不同国家/地区对数据存储、传输和处理的要求也可能各不相同，这给全球分布的医药企业带来了额外的复杂性。因此，维护合规的云架构需要在整个数据生命周期内进行持续的安全监控、访问控制、验证程序和有效的治理。