①即將開幕的英偉達(dá)GTC大會上，有90場活動與健康/生命科學(xué)相關(guān)，數(shù)目居所有行業(yè)之首。 ②黃仁勛指出，“當(dāng)數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能和自動化的結(jié)合時，生物學(xué)會呈指數(shù)級改進(jìn)，成為下一個黃金賽道。” ③微軟、谷歌等全球最強(qiáng)大的科技巨頭們，也正在將生物技術(shù)視為AI的下一個前沿領(lǐng)域。
《科創(chuàng)板日報》3月17日訊 “有人說，我們是英偉達(dá)下一個數(shù)十億美元級業(yè)務(wù)，”英偉達(dá)醫(yī)療保健副總裁Kimberly Powell日前在一次采訪中如是表示。她表示，英偉達(dá)的目標(biāo)是為更多生物技術(shù)公司提供芯片、云基礎(chǔ)設(shè)施與其他工具。
對于英偉達(dá)而言，醫(yī)療保健并非是其最為亮眼的業(yè)務(wù)，但這不意味著它不重視這一領(lǐng)域。
若按照英偉達(dá)自家官網(wǎng)的行業(yè)分類，即將于18日開幕的英偉達(dá)GTC大會上，有90場活動與醫(yī)療保健/生命科學(xué)相關(guān)——數(shù)目位居所有行業(yè)之首，超過了汽車、云服務(wù)、硬件/半導(dǎo)體等一眾熱門領(lǐng)域。
其中，由Kimberly Powell主持的“AIGC在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)中的作用”活動，更匯集了著名基金經(jīng)理“木頭姐”Cathie Wood、微軟研究院院長Peter Lee等多位大咖，探討“（AIGC如何）重新定義醫(yī)療服務(wù)、發(fā)現(xiàn)新藥和提高患者療效的關(guān)鍵驅(qū)動力”。
作為英偉達(dá)的掌舵人，黃仁勛已經(jīng)一次又一次地將數(shù)字生物學(xué)稱為技術(shù)領(lǐng)域中“下一場驚人的革命”，他還在近期舉行的一場會議中放言，人人都必須學(xué)會計算機(jī)的時代過去了，人類生物學(xué)才是未來。
在這個AIGC與醫(yī)藥的交匯點上，AI寫的不是風(fēng)花雪月，畫的不是山光水色，根據(jù)一個個提示詞生成的，或?qū)⑹窍乱粋€“神藥”。
▌為什么是現(xiàn)在？
在大多數(shù)情況下，當(dāng)人們談到英偉達(dá)時，都會將它定義為一家芯片公司；始于2022年的這一場AI熱潮，更是進(jìn)一步加深了這一印象。
但黃仁勛對此并不贊成。在2008年的一次采訪中，這個總是以黑色皮衣示人的英偉達(dá)掌門人就坦承，
“表面上，我們確實是生產(chǎn)芯片的，但在我的眼里，我們從來都不是一家芯片公司，而是一家?guī)椭蛻艚鉀Q復(fù)雜視覺計算問題的公司?！?/p>
“如果英偉達(dá)把自己限定為生產(chǎn)芯片的公司，我們就會自動地認(rèn)為電影和我們沒有關(guān)系，游戲和我們也沒有關(guān)系，醫(yī)院和我們也沒有關(guān)系。事實上，這些都已經(jīng)成為我們重要的業(yè)務(wù)，因為它們背后有一個同樣的問題，即復(fù)雜的視覺計算問題，這些問題沒有一個屬于對手，全部屬于客戶。”
可以看到，彼時的英偉達(dá)，已將醫(yī)療納入了自家版圖之中。的確，將AI應(yīng)用于藥物發(fā)現(xiàn)并不是什么新鮮事。那么為什么經(jīng)過了這么多年，以英偉達(dá)為首的科技巨頭又開始為AI醫(yī)藥奔走呼喊？為什么是現(xiàn)在？
“（當(dāng)下）是一個突破性的時刻。”——這是DeepMind與英偉達(dá)的高管給出的共同答案，行業(yè)首次同時集齊了“大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)、計算資源的爆炸式增長、AI算法的進(jìn)步”三個要素，“這在五年前是不可能實現(xiàn)的?！?/strong>
▌AI+醫(yī)藥=下一個黃金賽道？
一舉將英偉達(dá)捧上“算力之王”寶座的是GPU，但過去兩年以來，其風(fēng)投部門很大一部分投資都流向了藥物研發(fā)——單是2023年，英偉達(dá)就投資了8家藥物發(fā)現(xiàn)初創(chuàng)公司。
圖|英偉達(dá)2023年風(fēng)投分布（來源：S&P Global）
得益于AI熱潮，英偉達(dá)市值飛速上升?！?strong>既然計算機(jī)輔助設(shè)計行業(yè)捧出了第一家2萬億美元市值的芯片公司，同樣，計算機(jī)輔助藥物發(fā)現(xiàn)行業(yè)為什么不能打造下一個價值萬億美元的藥物公司呢？”談及英偉達(dá)在生命科學(xué)領(lǐng)域的投資時，英偉達(dá)醫(yī)療保健副總裁Kimberly Powell這樣解釋。
而在AI醫(yī)藥這條路上，英偉達(dá)并非是踽踽獨行者——可以說，科技巨頭們都對生物醫(yī)藥領(lǐng)域的AI技術(shù)抱有興趣，微軟、谷歌等全球最強(qiáng)大的科技巨頭們，也正在將生物技術(shù)視為AI的下一個前沿領(lǐng)域。
例如谷歌DeepMind的研究人員們將AlphaFold模型（一種預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的突破性工具）用于開發(fā)一種“分子”注射器，以將藥物直接注射到細(xì)胞中，并用于研究減少對殺蟲劑依賴的農(nóng)作；
Salesforce去年推出了蛋白質(zhì)生成模型ProGen；
微軟也發(fā)布了類似的開源模型EvoDiff；
亞馬遜為其AWS機(jī)器學(xué)習(xí)平臺SageMaker發(fā)布了蛋白質(zhì)折疊工具……
以DeepMind的AlphaFold研究項目為例：人體中的蛋白質(zhì)管理著各種功能，所有這些功能都依賴于蛋白質(zhì)的三維形狀。每個蛋白質(zhì)由一系列氨基酸組成，氨基酸與外部環(huán)境之間的相互作用決定了蛋白質(zhì)的“折疊”，這決定了其最終的形狀。
對于生物技術(shù)公司來說，能夠根據(jù)其氨基酸序列預(yù)測蛋白質(zhì)形狀非常重要，這些公司可以利用這些預(yù)測來設(shè)計新藥、改良作物、可生物降解塑料等各種產(chǎn)品。
這正是深度學(xué)習(xí)的用武之地：在數(shù)以億計的不同蛋白質(zhì)序列及其底層結(jié)構(gòu)上訓(xùn)練人工智能模型，讓這些模型發(fā)現(xiàn)生物學(xué)規(guī)律，無需真正分子動力學(xué)模擬所需的昂貴計算。而完全模擬蛋白質(zhì)需要高強(qiáng)度的計算資源，因此一些機(jī)構(gòu)還專門設(shè)計和建造了超級計算機(jī)來處理這類問題。
毋庸置疑，AI在生物技術(shù)領(lǐng)域擁有著巨大潛力。
在15年前就將目光投向醫(yī)療的黃仁勛曾驚嘆，計算機(jī)輔助藥物發(fā)現(xiàn)“確實是奇跡”。用與計算機(jī)輔助芯片設(shè)計相同的方法，在藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域中，人們可以從計算機(jī)輔助藥物發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)向計算機(jī)輔助藥物設(shè)計?！叭绻覀儗⑵浞糯笫畠|倍，我們就可以模擬生物學(xué)?！?/p>
“未來生命科學(xué)會像傳統(tǒng)行業(yè)那樣高度工程化。當(dāng)數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能和自動化的結(jié)合時，生物學(xué)會呈指數(shù)級改進(jìn)，從而成為下一個黃金賽道?！?/strong>
