AI的盡頭是醫療！AMD蘇姿豐最新對話：開發藥物，將像造iPhone一樣簡單！

在最近的CES 2026上，AMD首席執行官蘇姿豐主持了一場聚焦AI在生物技術與制藥領域前沿應用的專題討論。

本次討論邀請了三位行業高管：AI制藥公司Absci首席執行官Sean McClain、測序巨頭Illumina總裁Jacob Thaysen以及跨國藥企阿斯利康的轉化人工智能與數據科學負責人Ola Engkvist。

以下是對話實錄：

蘇姿豐：非常感謝你們的到來。人們對醫療保健充滿熱情。Absci在使用生成模型和合成生物學從頭設計新的藥物。你能解釋一下這個過程嗎？

SeanMcClain：是的，非常感謝你們今天的邀請。生物學很難，它復雜又混亂。藥物發現和開發的方式相當過時，本質上是一種反復試錯的過程，你最終是在大海撈針。

但借助生成式AI以及我們在Absci所做的工作，你實際上能夠開始創造那根針，能夠真正地工程化生物學，能夠針對存在巨大未滿足醫療需求的疾病進行研究，同時確保藥物具備良好的可制造性和可開發性。

AI與生物學的結合，讓我們能夠像Apple設計iPhone，或者像AMD設計GPU那樣，對生物學進行精密工程化。

這究竟意味著什么？它讓我們有能力攻克一些現存最棘手、最具挑戰性的疾病，這些疾病往往缺乏有效療法。而這，正是Absci想要解決的問題。

目前，我們聚焦于兩個方向：一是雄激素性脫發，也就是常見的禿頭。事實上，在不遠的將來，我們有望通過AI實現“治愈禿頭”。

二是女性健康領域。長久以來，女性健康問題被嚴重忽視。我們正在開發一款治療子宮內膜異位癥的藥物，這種疾病影響全球約十分之一的女性。我們的目標不僅是緩解癥狀，更是從根本上改變病程。

當然，這一切離不開我們與AMD的強大算力合作。AMD大約一年前投資了Absci。就在這一年里，我們的推理能力大幅提升，現在每天能篩選超過一百萬種候選藥物。

即將部署的MI355GPU，其大容量內存將幫助我們以前所未有的方式理解生物學的上下文，從而構建更精準的藥物發現模型。

AI與藥物研發的未來，真的非常光明。

蘇姿豐：太棒了，Sean，我們對共同推進的工作充滿期待。接下來，Jacob，Illumina是分析人類基因組、推動健康改善的全球領導者。AI如何助力你們的工作？它又將如何塑造精準醫療的未來？

JacobThaysen：謝謝邀請。DNA是生命的藍圖，它讓每個人獨一無二。而要預防、診斷和治療疾病，精準測量DNA至關重要。

你可以把人類基因組想象成一本包含30億個字母的書。而哪怕其中只有一個“拼寫錯誤”，就可能決定一個人是擁有健康長壽的人生，還是飽受病痛折磨的短暫生命。

因此，高精度DNA測序極其關鍵，但它也極度依賴數據與算力。事實上，我們每天產生的測序數據量超過了YouTube的日均數據量。正因如此，與AMD的合作至關重要。我們每天都在測序儀中使用AMD的FPGA芯片和EPYC處理器，這是我們將海量數據轉化為醫學洞見的唯一途徑。

過去十年，我們的技術不僅用于藥物研發，更已廣泛應用于癌癥、遺傳病等重大疾病的臨床診療，拯救了數百萬人的生命。

但我們才剛剛起步。生物學太過復雜，人腦難以窮盡其奧秘。而生成式AI、基因組學、蛋白質組學的融合，將在未來徹底革新我們對生物學的理解。

這不僅會加速新藥研發，更將改變我們預防和早期干預疾病的方式，最終重塑我們對“長壽”與“健康生活”的定義。而這一切，必須依靠整個生態系統的緊密協作。

蘇姿豐：說得太好了！Ola，阿斯利康正在將AI應用于全球規模最大的藥物研發管線之一。AI究竟如何改變你們開發新藥的方式？

OlaEngkvist：謝謝。對我們而言，AI不僅是提升生產力的工具，更事關創新——它讓我們能以不同的方式工作，做全新的事情。

我特別關注的一點是如何借助生成式AI更快地交付候選藥物。

我們的做法是，利用過去幾十年積累的全部實驗數據訓練生成式AI模型，并在計算機中評估哪些候選藥物有效，哪些無效。我們可以虛擬評估數百萬種潛在候選分子，然后選擇最好的進入實驗室進行驗證。

所以我們使用生成式AI模型來生成候選藥物，對其進行優化，來減少不必要的濕實驗數量。目前，阿斯利康已在整個小分子藥物研發管線中推行這種新模式，結果令人振奮：候選藥物交付速度提升50%，后期臨床效果也更好了。

當然，我們無法獨自完成這一切。我們積極與學術界、AI初創公司以及AMD合作。尤其在“超大規模計算”（hyperscaling）方面，我們需要處理海量高質量數據，打造最優模型。正是與AMD的合作，幫助我們擴展了藥物發現引擎，使其能高效處理新一代大數據集。

簡言之，AMD幫助我們優化了整個AI藥物研發工作流。

蘇姿豐：精彩！各位的故事都令人深受鼓舞。最后，讓我們展望未來，談到AI如何改善醫療保健時，你們最期待的是什么？

JacobThaysen：我為我們所處的時代感到無比興奮。

這是人類歷史上第一次，我們同時擁有能產生海量生物數據的技術，強大的算力以及能真正理解生物學的生成式AI模型。這將帶來醫療保健的革命性突破。

OlaEngkvist：我認為，AI將徹底改變我們對生物學的理解。我們的遠大目標不應止于“治療疾病”，更要在未來預防慢性病。

SeanMcClain：我期待生活在一個這樣的世界：我們能在人們生病之前就主動介入，通過個性化的藥物和干預手段，幫助他們持續保持代謝健康與充沛活力，真正享有高質量的生命。

從“被動治療”轉向“主動預防”，最終邁向再生醫學——在那里，衰老將不再是線性且不可逆的過程。這正是AI和我們共同開創的未來。

蘇姿豐：正如我剛才所聽到的，AI將幫助我們預測疾病、預防疾病并實現個性化治療，從而真正延長人類的健康壽命。而你們，正是這場變革的引領者。能與各位攜手同行，是我們的榮幸。

—The End—