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英伟达（NVIDIA）在其2024 GTC大会上推出了一系列专为医疗健康领域打造的尖端生成式AI微服务。
本次英伟达在医疗健康应用场景推出了25个全新的微服务（NIM），包括用于药物发现的“MolMIM”、用于蛋白质结构预测的“ESMFold”、以及帮助了解药物分子与靶标相互作用的“DiffDock”等，这些微服务基于英伟达的GPU加速计算和深度学习技术，通过高效处理和分析医疗健康领域的大数据，为医疗机构和科研人员提供了前所未有的便利。
英伟达医疗业务副总裁 Kimberly Powell 表示：“我们有史以来第一次在计算机中表达生物学和化学的世界，使计算机辅助药物研发成为可能。在我们的帮助下，医疗企业能够轻松构建和管理 AI 解决方案，以充分利用生成式 AI 的全部功能和潜力。”
以医疗健康为代表的终端应用场景正成为英伟达业务新的增长点
医疗健康产业，尤其是生物医药领域，具有高资金和技术壁垒，是典型的高投入高回报产业。前期在药物研发和临床试验阶段资金投入高、时间周期长，一旦药物获得专利认证并被批准上市，在专利保护期内能够为公司和投资者带来良好的投资收益。
作为本轮人工智能革命最大的受益者之一，英伟达已不仅仅满足于算力核心硬件的销售。借助于CUDA构筑的生态壁垒，自2023年以来，英伟达加大对下游应用企业的投资和合作力度，试图将其产品和生成式AI解决方案影响到各个专业领域。
图 英伟达2023年风险投资地图
资料来源：S&P Global
其中，医疗健康是英伟达投资最多的领域，通过其生成式AI微服务套件，可帮助药物研发企业更高效筛选药物化合物，从而大大缩短前期药物研发周期和并减少成本。2023年通过“初创加速计划” ( NVIDIA Inception)，英伟达已投资8家药物研发初创公司。以英伟达投资的生物科技公司Recursion Pharmaceuticals为例，Recursion利用AI技术进行药物发现，其平台Recursion OS能够进行大规模的生化实验，加速药物研发流程。英伟达的投资将帮助Recursion加快其AI基础模型的开发，并通过其的云服务分发这些模型。
通过切入医疗健康领域，英伟达不仅能够将其强大的GPU加速计算和AI技术实力转化为实际应用，提升医疗服务的效率和质量，还能够与全球的医疗机构和科研人员建立更紧密的合作关系，共同推动医疗健康领域的科技创新和产业发展。同时，随着医疗健康领域对AI技术需求的不断增长和市场规模的持续扩大，英伟达也有望在该领域获得更多的商业机会和市场份额。
生成式AI微服务正深刻影响医疗健康产业
自2022年下半年以来，由大生成式AI驱动的新一轮人工智能革命，热度已从云端渗透到终端，应用领域从休闲娱乐、浅办公等通用领域向制造、金融等专业领域快速渗透。医疗健康产业是典型的技术密集和数据密集型产业，拥有巨大的数字化和智能化潜力，将是生成式AI影响最深刻的领域之一，根据外部咨询机构测算，2023年全球医疗健康领域相关生成式AI应用市场规模达10亿美元量级，预计到2027年将有至少10倍的增长空间。
从细分领域来看，生成式AI在疾病诊断、新药研发、患者管理等方面均具有巨大的应用潜力。在疾病诊断方面，生成式AI能够通过对医学影像的深度学习，实现自动解读和分析，大幅提高诊断的准确性和效率。在新药研发方面，生成式AI技术能够模拟药物与生物体的相互作用过程，从而加速新药的发现和开发进程。在患者管理方面，生成式AI则能够根据患者的个体差异和病情变化，提供个性化的治疗和管理方案。
在商业模式创新方面，传统的医疗服务模式往往以医院为中心，以医生为核心资源。随着生成式AI微服务的广泛应用，医疗服务的边界将逐渐模糊化，以患者为中心的新型服务模式将逐渐崛起。通过云计算、大数据等技术手段的连接和协同，医疗机构能够借助生成式AI微服务实现跨地域、跨科室甚至跨专业的数据共享和协同工作。这将极大地提升医疗服务的效率和质量，降低医疗成本，同时也为患者带来了更为便捷、高效的医疗服务体验。
此外，生成式AI微服务还将推动医疗健康领域的产业链重构。在传统的医疗产业链中，上下游各个环节之间通常存在信息壁垒和利益诉求的差异。而生成式AI微服务的开放性和可扩展性使得不同环节之间能够实现数据的无缝对接和价值的共创共享，有助于打破传统的产业链边界，促进产业链上下游企业之间的紧密合作和创新发展。同时，也为医疗机构、科研机构、政府部门以及相关企业提供了更多的商业机会和合作空间。
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