四川
英偉達，正在重新定義AI+藥物研發。
甚至英偉達CEO黃仁勛不止一次為其站臺："AI正在改變各行各業，影響最深遠的是生命科學。"
在老黃眼里，下一個黃金賽道是生物工程學，當數據科學、人工智能和自動化的結合時，生物學將轉變為可工程化的系統，它會呈指數型改進。
老黃斷言：人人都必須學會計算機的時代過去了，人類生物學才是未來。
他甚至表示，如果他有重來一次的機會，他會首先考慮生物學，特別是和人類相關的生物學。
而回顧過去幾年英偉達對生物醫藥的布局，呈現出非常明顯的路徑。
英偉達從硬件與平臺出發，到提供專項AI模型服務，再通過資本構建生態，最終組建團隊攜手產業巨頭，共同投資并塑造未來的基礎設施與行業標準。
或許英偉達，正在一步步走向AI制藥公司。
第一階段：從算力提供者，轉向服務
在推出醫療專用平臺之前，英偉達的核心角色是 行業算力的提供者。
其CUDA并行計算架構和強大的GPU，早已在生命科學的高性能計算（HPC）場景中被廣泛采用，例如基因組學測序、冷凍電鏡成像分析和分子動力學模擬。
英偉達通過服務這些前沿科研與計算需求，不僅積累了深厚的行業認知，更在事實上構建了生命科學計算的硬件標準。
這也讓英偉達逐步從單純的硬件銷售轉向提供綜合的AI解決方案，包括軟件、服務和生態系統支持。
2018 年的 GTC 大會上，英偉達首次觸角伸向了傳統醫療領域，發布了醫學影像平臺NVIDIA Clara。這是一款軟硬件相結合的平臺，能夠大幅提升醫學影像計算速度。
推出Clara醫療平臺，將GPU算力與優化算法引入醫療影像、基因組學及早期的藥物發現流程。
在2021年的GTC大會上，英偉達推出了專用于醫療設備的實時AI計算平臺NVIDIA Clara Holoscan，旨在通過實時AI計算能力提升醫學影像分析、手術輔助和遠程醫療的智能化水平。
這些平臺的發布，讓醫療機構無需更換昂貴設備即可調用最新AI模型，極大地降低了行業AI化的門檻。
這些一系列動作，讓吸引了大量開發者與初創公司在Clara生態中進行開發，為后續進軍AI制藥積累了關鍵的行業認知、合作伙伴關系。
第二階段：深度戰略投資與布局
隨著AIphaFold技術不斷拓展其影響力，AI技術獲得了產業界的認可，英偉達也不滿足于作為技術提供者，而是希望將產業的蛋糕做大。
2023年初，英偉達旗下的投資部門NVentures于正式成立，已經成為全球最活躍的 CVC 之一。
基于英偉達傲人的業績，NVentures手里幾乎有“無限子彈”。
用一位科技投資者的話來說，英偉達正在投資“任何聞起來像人工智能的東西”。而AI+生物技術是英偉達重點關注的領域。
2023年，英偉達進行AI制藥的首筆直接投資，向上市公司Recursion投資5000萬美元。
從此之后，英偉達在AI制藥瘋狂加碼，迄今為止已經投資超過15家AI生物技術公司，覆蓋各種療法以及創新平臺。
除此之外，英偉達還為各大非營利機構和研究團隊合作，為他們提供算力和工程支持。
事實上，英偉達不只是財務上的投資，則是在生態層面進行布局，旨在培育更廣泛的客戶群和使用場景。
2022年，英偉達推出專門用于藥物發現的生成式AI云服務BioNeMo，作為其AI生物醫藥戰略的重要平臺。
通過廣泛投資，英偉達迅速豐富起BioNeMo的平臺廣度和深度，將AlphaFold2、ESM-2、Evo2、La-Proteina、Geneformer、DiffDock等世界頂尖模型收入囊中。
借助BioNeMo，英偉達正在生命科學構建了獨特的軟硬件生態。
它將英偉達分散的技術能力整合為面向藥物研發的垂直解決方案，推動英偉達從單純出售硬件向提供“硬件+平臺+服務”的全棧解決方案轉型。
這種模式具有更高的客戶黏性和長期收入潛力，也為英偉達下一階段布局奠定基礎。
第三階段：躬身入局
如今在醫藥領域，英偉達已經不至于賣卡和賣服務了。
英偉達已經進化到第三階段：組建團隊，主動推動行業發展。
2026年開年，英偉達和全球市值最高藥企禮來，扔下一個重磅炸彈。
雙方未5年將共同投資10億美元，共建全球首個"AI藥物共創實驗室"，以提升藥物發現水平。
標志著英偉達的直接參與定義AI制藥的未來研發范式——通過構建融合頂尖計算、AI模型與自動化機器人的一體化實驗室，試圖系統性攻克藥物研發的難題。
要知道，去年一整年，英偉達的研究團隊與全球頂尖實驗室一道，發布了多款行業基礎模型，全部都進入BioNeMo平臺中。
不止如此，英偉達還有一個巨大的野心——物理AI。
它不再滿足于提供零散的AI工具，而是旨在構建一個由物理AI驅動的、虛實閉環的下一代藥物研發操作系統。
英偉達的物理AI可以在Omniverse中構建從分子、細胞到整個生化過程的高保真數字孿生。
研究者能在虛擬世界中，近乎實時地測試藥物候選物的結合、代謝路徑甚至毒性，將原本耗時數月的早期篩選壓縮到幾天甚至幾小時。
而與賽默飛、Isaac Sim等自動化實驗室企業合作，通過機器人、數字孿生實現自主化研發，連接數字世界與物理實驗。
這個愿景目前正在落地，例如與禮來的聯合實驗室，目標正是將物理AI、機器人與基礎模型相結合，構建新一代藥物發現引擎。
要知道，全球每年生物醫藥的研發投入是上萬億元。
屆時，越來越多的制藥研發工作流經人工智能，以及越來越多的制藥研發預算流經英偉達。
—The End—
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