财经新闻网消息：
“有人说我们是英伟达下一个价值数十亿美元的业务，”英伟达医疗保健副总裁最近在接受采访时表示。 她表示，英伟达的目标是向更多生物科技公司提供芯片、云基础设施和其他工具。
对于英伟达来说，医疗保健并不是其最突出的业务，但这并不意味着它不关注这一领域。
根据自己官网的行业分类，在18日即将开幕的 GTC大会上，将有90场与医疗保健/生命科学相关的活动——数量位居所有行业之首，超过汽车、云服务、硬件/ 半导体等热门领域。
其中，活动主办的“AIGC在现代医学中的作用”活动汇聚了著名基金经理“伍德先生”Wood、微软研究总监Peter Lee等众多大咖共同探讨“AIGC（如何）重新定义医疗”护理”服务，发现新药并改善患者的治疗效果。”
作为英伟达的掌门人，黄仁勋多次称数字生物学是技术领域的“下一次惊人的革命”。 他还在最近的一次会议上表示，在计算机时代，每个人都必须学会如何使用计算机。 过去的已经过去，人类生物学才是未来。
AIGC与医学的交叉点，AI写的不是言情，也不是画山水。 它是根据每个提示词生成的，可能是下一个“神药”。
为什么现在？
大多数情况下，当人们谈论英伟达时，他们会将其定义为一家芯片公司； 2022年开始的AI热潮进一步加深了这种印象。
但黄仁勋对此并不认同。 总是穿着黑色皮衣的英伟达负责人在 2008 年接受采访时承认，
“表面上看，我们确实生产芯片，但在我眼里，我们从来都不是一家芯片公司，而是一家帮助客户解决复杂视觉计算问题的公司。”
“如果英伟达将自己限制在一家生产芯片的公司，我们会自动认为电影与我们无关、游戏与我们无关、医院与我们无关。事实上，这些都已成为重要业务对我们来说。因为他们背后都有同样的问题，都是复杂的视觉计算问题，这些问题都不属于对手，全部属于客户。”
可见当时的英伟达已经将医疗纳入了自己的版图。 事实上，将人工智能应用于药物发现并不是什么新鲜事。 那么为什么时隔这么多年，以为首的科技巨头又开始发力AI医疗呢？ 为什么现在？
“（现在的时刻）是一个突破时刻。” ——这是高管给出的普遍答案。 业界首次同时聚集了“海量的训练数据、计算资源的爆发式增长和AI算法的进步”。 三个要素，“这在五年前是不可能的”。
AI+医学=下一个金赛道？
正是GPU将一举推上了“算力之王”的宝座。 然而，过去两年，其风险投资部门的很大一部分投资都进入了药物研发——仅2023年，英伟达就投资了8家药物发现公司。 初创公司。
图| 2023 年风险投资分布（来源：S&P）
得益于AI热潮，英伟达市值迅速上涨。 “既然计算机辅助设计行业创造了第一家市值2万亿美元的芯片公司，为什么计算机辅助药物发现行业不能创造下一个市值1万亿美元的制药公司呢？” 谈及英伟达在生命科学领域的作用，英伟达医疗保健副总裁在投资时这样解释。
在AI医学的道路上，英伟达并不孤单——可以说，科技巨头都对生物医学领域的AI技术感兴趣，微软、谷歌等全球最强大的科技巨头也都在发力。 将生物技术视为人工智能的下一个前沿领域。
例如，谷歌的研究人员正在使用该模型（一种用于预测蛋白质结构的突破性工具）来开发“分子”注射器，将药物直接注射到细胞中，并研究减少农业中对农药依赖的方法。 ;
去年推出了蛋白质生产模式；
微软也发布了类似的开源模型；
亚马逊为其 AWS 机器学习平台发布蛋白质折叠工具……
以我们的研究项目为例：人体内的蛋白质管理着多种功能，所有这些功能都取决于蛋白质的三维形状。 每个蛋白质都是由一系列氨基酸组成，氨基酸与外界环境的相互作用决定了蛋白质的“折叠”，从而决定了其最终的形状。
能够根据氨基酸序列预测蛋白质的形状对于生物技术公司来说非常重要，生物技术公司可以利用这些预测来设计从新药到改良作物再到可生物降解塑料的产品。
这就是深度学习的用武之地：在数十亿种不同的蛋白质序列及其基础结构上训练人工智能模型，使这些模型能够发现生物模式，而无需进行真正的分子动力学模拟所需的昂贵计算。 完全模拟蛋白质需要高强度的计算资源，因此一些机构专门设计和建造了超级计算机来处理此类问题。
毫无疑问，人工智能在生物技术领域具有巨大的潜力。
15年前将目光投向医疗的黄仁勋曾感叹计算机辅助药物发现“真是一个奇迹”。 使用与计算机辅助芯片设计相同的方法，在药物发现领域可以从计算机辅助药物发现转向计算机辅助药物设计。 “如果我们将其放大十亿倍，我们就可以模拟生物学。”
“未来，生命科学将像传统行业一样高度工程化。当数据科学、人工智能和自动化结合在一起时，生物学将呈指数级提升，成为下一个黄金赛道。”
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