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【文/王力 编辑/吕栋】

7月21日，全球最赚钱的两家减肥药巨头——丹麦诺和诺德与美国礼来，在美国联邦法院对簿公堂。 作为GLP-1赛道当之无愧的双寡头，二者合计占据全球减肥药市场逾八成份额，轮流坐庄“药王”宝座，每一款明星产品都牵动着百亿美元级的营收走向。

具体来说，礼来在电视广告中，将自家旗下减重药物替尔泊肽注射液Zepbound最高剂量的平均减重效果——50磅，与诺和诺德旗下司美格鲁肽减重版注射液Wegovy较低剂量（2.4毫克）的平均减重效果——33磅做了对比。

这一次，是诺和诺德率先起诉，指控礼来在电视广告中用“过时资料”误导消费者，让人误以为礼来的减肥针比诺和诺德的更有效。

截图来自礼来广告

问题是，诺和诺德今年3月刚推出了Wegovy的更高剂量版本（7.2毫克），实际减重效果能到47磅，跟Zepbound已旗鼓相当。

礼来则回应说，自己站得住脚，因为广告里用的是“头对头”（Head-to-Head Trial）临床试验资料——也就是两种药真刀真枪在同一批患者身上直接比出来的结果，这是医学界公认最可靠的比较方式。而眼下确实还没有一项试验把两家药物的最高剂量拿来直接对比过。

诺和诺德认为，礼来的广告里虽然用小字标注了这个新剂量，但写得模糊、看不清、根本没解释清楚，等于是变相误导消费者。

这场官司谁输谁赢，法院还没有定论。但比官司本身更值得关注的，是它背后那场持续了好几年、越打越激烈的商业战争。

短短几年前，没人会想到，一类原本用来治糖尿病的针剂，能变成全世界最赚钱的药品。

诺和诺德为何非告礼来不可？

这类药物统称为GLP-1受体激动剂（Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonist，胰高糖素样肽-1受体激动剂，一类通过模拟肠道激素抑制食欲并调节血糖的药物）。

GLP-1抑制剂作用原理 截图来自国元证券

诺和诺德的Ozempic、Wegovy（司美格鲁肽注射液），礼来的Mounjaro、Zepbound（替尔泊肽注射液），均属这一家族。

它们的原理并不复杂：模拟人体肠道分泌的一种激素，让人更容易有饱腹感、吃得更少，同时还能调节血糖。

这个市场有多大？

2025年全球GLP-1受体激动剂市场已超过600亿美元，预计2026年全年将超700亿美元。此前，诺和诺德和礼来两家头部药企几乎瓜分了整个市场。

有分析认为，GLP-1很可能成为医药史上第一个年销售额突破千亿美元的药物门类，这个里程碑最快在2026年或2027年就会到来。

也正因为这块蛋糕太大，两家公司都不认输。

原理上，诺和诺德的司美格鲁肽走的是相对“经典”的路线：只针对一个靶点，也就是GLP-1受体，模拟人体自身分泌的肠促胰岛素，既能促进胰岛素分泌控制血糖，也能作用于大脑抑制食欲、延缓胃排空，让人少吃、更容易饱。

诺和诺德司美格鲁肽注射液 图片来自网络

这个药业已上市多年，医生和患者对它的安全性和长期表现都较为熟悉。

礼来的替尔泊肽则更“新”一些，同时激活两个靶点：GLP-1受体和GIP（Gastric Inhibitory Peptide，抑胃肽）受体。多出来的这个GIP受体，被认为能帮助身体更好地分解脂肪、进一步增强胰岛素敏感性。

礼来替尔泊肽注射液 图片来自网络

从目前业已发表的头对头试验资料看，替尔泊肽在减重幅度和降糖效果上略胜司美格鲁肽一筹，这也是替尔泊肽这几年能抢占更多新处方份额的关键原因之一。

根据美国处方资料机构IQVIA及相关分析师追踪的数据，替尔泊肽减重产品Zepbound在美国减重药新增处方中的份额一度超过60%。

但是，这一数字反映的是特定时期、特定市场的处方份额，并不意味着替尔泊肽适合所有患者。不同患者对药物的减重效果、耐受性和不良反应存在差异，部分患者使用司美格鲁肽可能获得更理想的效果。

面对礼来的强势领先，诺和诺德也迅速反击。2026年3月，高剂量7.2毫克的Wegovy获FDA加速批准上市。在三期临床试验中，受试者平均减重达到20.7%，已经接近礼来Zepbound公布的核心临床数据，也让两大减重药巨头的竞争进入白热化。

与此同时，诺和诺德还在押注下一代减重药CagriSema。

这款药把司美格鲁肽和卡格列肽组合在一起，希望实现更好的减重效果。但是，它在Ⅲ期临床试验中没有达到公司预期的25%平均减重目标，头对头试验中减重效果也略低于礼来的Zepbound。

双靶点与口服药，谁握住了千亿赛道的下一张王牌？

这款药预计将在2026年第四季度迎来FDA审批，能否成为新的爆款，还要等市场给出答案。

剔除美国340B项目的一次性影响，诺和诺德调整后销售额约110亿美元，按固定汇率同比下降4%；司美格鲁肽系列销售约80亿美元，增长明显放缓。

今年一季度，两家公司的战绩已经初见分晓。

相比之下，礼来延续高增长态势，一季度营收达197.99亿美元，同比增长56%，并上调全年业绩指引。其中，Mounjaro和Zepbound合计销售约129亿美元，已超过诺和诺德司美格鲁肽系列；若按单一品牌计算，Mounjaro也已成为两家公司GLP-1商品中销售额最高的品牌。

诺和诺德还有一张牌正在打：口服版Wegovy。这是一款吃的药丸，不用打针，对怕打针的患者很有吸引力。

这也是为什么诺和诺德的高剂量Wegovy一上市，公司高层就急着强调“我们现在也做到了对手的效果”——这句话背后，其实是诺和诺德对丢失市场份额的焦虑。

今年1月在美国上市后，处方量涨得很快，一度是礼来同类口服药Foundayo处方量的好几倍——最新数据显示，Wegovy口服片的周处方量是Foundayo的六倍以上，后者的市场分析师甚至因此把全年营收预期从最初的50亿美元一路下调到十几亿美元。这说明，在“打针还是吃药”这道选择题上，患者眼下更买诺和诺德的账。

口服版Wegovy 图片来自网络

GLP-1药物一着手给大众的印象，更像是明星带火的“减肥神药”，带着几分消费品的味道。但这几年，随着适应症不断扩大——从糖尿病、肥胖，到脂肪肝、睡眠呼吸暂停、心血管疾病，甚至阿尔茨海默病的早期探索都在推进——这类药业已越来越像一款须要长期使用的慢性病治疗药物，而不是一时兴起的减肥工具。

这个转变很关键，因为市场的天花板远比最初想象的更高。世界卫生组织数据表明，2022年全球肥胖人口已超过10亿，仅成年人超重人数就达25亿，其中约8.9亿属于肥胖人群。随着医保和商业保险覆盖扩大，患者用药周期可能更深一步拉长，两家公司的长期收入也将更加稳定。

与此与此同时，竞争也在加剧。除了诺和诺德和礼来，全球还有不少药企在跟进口服小分子药物、新靶点组合疗法，试图从这个千亿级市场里分一杯羹。

中国药企已从跟随仿制进入GLP-1相关创新药的正面竞争阶段。

信达生物玛仕度肽作为国内进展最快的双靶点药物，2025年先后获批肥胖体重管理与2型糖尿病适应症，2026年正推进高剂量剂型拓展中重度肥胖人群；恒瑞医药同步布局口服与注射管线，其口服小分子GLP-1受体激动剂进入后期开发，合作双靶点口服药的三期临床数据验证了国产口服减重药潜力。

另外，华东医药、翰森制药等多家企业也已布局相关靶点及剂型，当前竞争不再是复制海外药物，而是走差异化路线，比拼减重效果、安全性、给药便利性与价格优势。下一阶段赛道胜负将取决于疗效提高、安全耐受、产能价格支撑及新适应症拓展能力，即便诺和诺德、礼来占据先发优势，真正的行业竞争也才刚刚开启。

回到这场官司本身，无论结果如何，双方本质是千亿减重药市场的争夺：诺和诺德欲靠高剂量针剂、口服药抢回份额，礼来要凭双靶点先发疗效优势守住阵地，此案正是这场白热化争夺战的缩影，两家公司都清楚，谁在减重药这个千亿市场里占住脚跟，谁就抓住了未来十年医药行业最大的一块蛋糕。

8月17日消息，千问办公于近日开源了全新的上下文基础设施“MyContext”，它可以把海量异构的个人工作数据加工成Agent易理解的专属工作档案，让Agent真正读懂用户和真实业务工作流，并最终在决策和执行等环节实现人机协同，提升Agent在工作场景下的表现。该项目的热度正持续攀升，短短一周的时间，已斩获超1k Star。

随着模型能力的迅速提升和Agent Harness架构的继续迭代，通用Agent的办公能力日渐成熟，极大地提升了个人的办公效率，但由于缺乏真实工作场景的上下文，这类Agent无法真正融入真实业务场景，提高组织生产力。根据MIT公布的NANDA报告表明，约95%的企业级生成式AI试点没有获得收益，核心原因是缺少资料基础设施，导致AI系统无法融入既有工作流。

和传统知识库和向量数据库不同，此次开源的MyContext以本地化方式运行于用户设备，可将汇聚在IM沟通、文档、会议与协作记录，还有本地、线上线下的多源资料，自动沉淀为一份持续更新的工作档案，包含职责范围、协作关系、行为习惯与工作讨论的结论，Agent执行任务时可迅速查询和推理。档案中的每一条信息均可回溯至原始出处，明确标注来源、时间与内容。整个过程有理有据，解决了AI的幻觉问题，大幅提升Agent执行任务的准确率。

据介绍，MyContext可以处理个人钉钉、飞书等IM系统的数据。用户在MyContext导入数据后，即可构建一个专属Agent助手，该Agent可自动根据用户的知识总结，以用户的语气自动回复工作信息。未来，团队还将推出企业版上下文基础设施，推动企业上下文时代的到来，实现Salesforce、SAP等主流企业软件及企业本地工作流的处理，帮助企业提升组织生产力。

千问办公在时序资料、矛盾数据等核心任务处理上，采用了全新的算法与工程理念。例如，针对IM软件中出现前后矛盾的数据，传统方案是“取最新”或“取置信度最高”，但这两大方案在Agent场景下均存在信息丢失的问题。MyContext在遇到信息冲突时，会对冲突信息进行语义分析，判断这两条消息应该是进行合并还是覆盖，当语义分析无法处理冲突时，将交由采用者做最终确认。经由使用者确认后的结论，模型永远不能覆盖，极大地保障了数据的有效性。

在通用Agent的基础之上，阿里正在积极探索Agent的办公能力上限。上个月上线的千问办公已初步打通钉钉IM，并逐步全面连接企业真实的数据库和工作流。未来，阿里将进一步把上下文基础设施与钉钉和千问办公全面打通，加速Agent在企业场景的落地。

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鸠鸠

这家伙很懒，什么也没留下，却只想留下你！