英伟达,正在重新定义AI+药物研发。

甚至英伟达CEO黄仁勋不止一次为其站台:"AI正在改变各行各业,影响最深远的是生命科学。"

在老黄眼里,下一个黄金赛道是生物工程学,当数据科学、人工智能和自动化的结合时,生物学将转变为可工程化的系统,它会呈指数型改进。

老黄断言:人人都必须学会计算机的时代过去了,人类生物学才是未来。

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他甚至表示,如果他有重来一次的机会,他会首先考虑生物学,特别是和人类相关的生物学。

而回顾过去几年英伟达对生物医药的布局,呈现出非常明显的路径。

英伟达从硬件与平台出发,到提供专项AI模型服务,再通过资本构建生态,最终组建团队携手产业巨头,共同投资并塑造未来的基础设施与行业标准。

或许英伟达,正在一步步走向AI制药公司。

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第一阶段:从算力提供者,转向服务

在推出医疗专用平台之前,英伟达的核心角色是 行业算力的提供者。

CUDA并行计算架构和强大的GPU,早已在生命科学的高性能计算(HPC)场景中被广泛采用,例如基因组学测序、冷冻电镜成像分析和分子动力学模拟。

英伟达通过服务这些前沿科研与计算需求,不仅积累了深厚的行业认知,更在事实上构建了生命科学计算的硬件标准

这也让英伟达逐步从单纯的硬件销售转向提供综合的AI解决方案,包括软件、服务和生态系统支持。

2018 年的 GTC 大会上,英伟达首次触角伸向了传统医疗领域,发布了医学影像平台NVIDIA Clara。这是一款软硬件相结合的平台,能够大幅提升医学影像计算速度。

推出Clara医疗平台,将GPU算力与优化算法引入医疗影像、基因组学及早期的药物发现流程。

在2021年的GTC大会上,英伟达推出了专用于医疗设备的实时AI计算平台NVIDIA Clara Holoscan,旨在通过实时AI计算能力提升医学影像分析、手术辅助和远程医疗的智能化水平。

这些平台的发布,让医疗机构无需更换昂贵设备即可调用最新AI模型,极大地降低了行业AI化的门槛。

这些一系列动作,让吸引了大量开发者与初创公司在Clara生态中进行开发,为后续进军AI制药积累了关键的行业认知、合作伙伴关系。

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第二阶段:深度战略投资与布局

随着AIphaFold技术不断拓展其影响力,AI技术获得了产业界的认可,英伟达也不满足于作为技术提供者,而是希望将产业的蛋糕做大。

2023年初,英伟达旗下的投资部门NVentures于正式成立,已经成为全球最活跃的 CVC 之一。

基于英伟达傲人的业绩,NVentures手里几乎有“无限子弹”。

用一位科技投资者的话来说,英伟达正在投资“任何闻起来像人工智能的东西”。AI+生物技术是英伟达重点关注的领域。

2023年,英伟达进行AI制药的首笔直接投资,向上市公司Recursion投资5000万美元。

从此之后,英伟达在AI制药疯狂加码,迄今为止已经投资超过15AI生物技术公司,覆盖各种疗法以及创新平台。

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除此之外,英伟达还为各大非营利机构和研究团队合作,为他们提供算力和工程支持。

事实上,英伟达不只是财务上的投资,则是在生态层面进行布局,旨在培育更广泛的客户群和使用场景。

2022年,英伟达推出专门用于药物发现的生成式AI云服务BioNeMo作为其AI生物医药战略的重要平台。

通过广泛投资,英伟达迅速丰富起BioNeMo的平台广度和深度,将AlphaFold2、ESM-2、Evo2、La-Proteina、Geneformer、DiffDock等世界顶尖模型收入囊中。

借助BioNeMo,英伟达正在生命科学构建了独特的软硬件生态。

它将英伟达分散的技术能力整合为面向药物研发的垂直解决方案,推动英伟达从单纯出售硬件向提供硬件+平台+服务的全栈解决方案转型。

这种模式具有更高的客户黏性和长期收入潜力,也为英伟达下一阶段布局奠定基础。

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第三阶段:躬身入局

如今在医药领域,英伟达已经不至于卖卡和卖服务了。

英伟达已经进化到第三阶段:组建团队,主动推动行业发展。

2026年开年,英伟达和全球市值最高药企礼来,扔下一个重磅炸弹。

双方5年将共同投资10亿美元,共建全球首个"AI药物共创实验室",以提升药物发现水平。

标志着英伟达的直接参与定义AI制药的未来研发范式——通过构建融合顶尖计算、AI模型与自动化机器人的一体化实验室,试图系统性攻克药物研发的难题。

要知道,去年一整年,英伟达的研究团队与全球顶尖实验室一道,发布了多款行业基础模型,全部都进入BioNeMo平台中。

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不止如此,英伟达还有一个巨大的野心——物理AI

它不再满足于提供零散的AI工具,而是旨在构建一个由物理AI驱动的、虚实闭环的下一代药物研发操作系统。

英伟达的物理AI可以在Omniverse中构建从分子、细胞到整个生化过程的高保真数字孪生。

研究者能在虚拟世界中,近乎实时地测试药物候选物的结合、代谢路径甚至毒性,将原本耗时数月的早期筛选压缩到几天甚至几小时。

而与赛默飞、Isaac Sim等自动化实验室企业合作,通过机器人、数字孪生实现自主化研发,连接数字世界与物理实验。

这个愿景目前正在落地,例如与礼来的联合实验室,目标正是将物理AI、机器人与基础模型相结合,构建新一代药物发现引擎。

要知道,全球每年生物医药的研发投入是上万亿元。

届时,越来越多的制药研发工作流经人工智能,以及越来越多的制药研发预算流经英伟达。

—The End—

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