或有調和成本之爭的機會
英偉達的機會,,更多是趨勢性的——產業(yè)界對AI的主要行為是觀望,,但在態(tài)度上也承認,AI不再是可有可無的東西,,它將從根本上重構生命科學產業(yè),。
上世紀80年代開始,新藥研發(fā)的主戰(zhàn)場從小分子化藥轉向了結構更加復雜的生物藥領域,,總藥物篩選空間可以達到10的60次方之大,,想要靠人力快速篩選出適合的分子幾乎不可能了,這一問題在“低垂的果實”逐漸摘完,、復雜藥物研發(fā)成為常態(tài)之后越來越突出了,。
“AI在逐漸地變成生物醫(yī)藥研發(fā)中不可或缺的基本實驗設備?!彼螛废蚧⑿峤忉屨f,。他認為,接下來生物藥物研發(fā)對AI以及后面計算資源的需求量會越來越大,。
如今應用AI技術,,已經可以將新藥研發(fā)中的探索臨床前化合物的耗時從原來的4年縮短3/4,到13.7個月,,甚至壓縮到一個月或20多天,。另據麥肯錫全球研究所(
MGI
)估計,生成式AI有望每年為醫(yī)療,、制藥產業(yè)帶來上千億美元經濟價值,。
來自:麥肯錫
這樣的數據固然令人心動,但是這對每年全球銷售額超過萬億美元的產業(yè)來說,,還不構成致命吸引,。前述提到新藥研發(fā)最大的花銷在臨床試驗階段,AI在這一領域能做的還非常有限,。同時,,目前還沒有任何一款由AI設計的藥品上市,也無法證明AI可以提高新藥研發(fā)的成功率,。
因此,,制藥企業(yè)與AI公司合作的過程中,試探性的少量投入更多,,且更傾向于在類似密碼子優(yōu)化的細節(jié)上合作,。這讓很多AI制藥企業(yè)的商業(yè)化野心很難找到出口。
但這和英偉達有什么關系呢?至少在五年內,,英偉達賣的仍然是基礎設施,,不是藥物研發(fā)解決方案,讓藥企為態(tài)度買單先構建基礎設施,,比直接砸錢定制大模型靠譜得多,。
人工智能的潛力與當前實際成效之間仍存在顯著差距,,這一現狀可能是投資者面臨的一項重大挑戰(zhàn)
2024-06-03 22:32:33美股可能會“成也英偉達英偉達(NVDA,股價:1064.690美元,,總市值2.62萬億美元)突然遭華爾街巨頭“空襲”,。
2024-05-28 09:55:22意外!英偉達