英伟达要治好谁的病？(6)
2006年
）就凭借CUDA（
compute Unified Device Architecture，计算机统一设备体系结构
）奠定了在芯片界的竞争壁垒。
简单来说，CUDA是基于GPU设计的软硬件结合的通用计算构架。其优势主要有两个，一个是使用者可以直接与GPU结合操控芯片；二是CUDA架构为软件厂商免费提供开发工具，方便软件开发。前者大大降低了GPU的使用门槛，后者方便使用者的同时也悄悄挖深了“护城河”——随着“工具包”里的零件越来越多，其可替代性也大大降低。
由此形成的CUDA生态，将英伟达与AI深刻绑定，英伟达也借此逐渐甩掉竞争对手，实现了逆袭。
在进入医疗健康和生命科学领域时，英伟达大有将CUDA生态的成功经验照搬过来的势头。
按照英伟达公开信息，他们此次推出的25个微服务，实际上是以往“专业版”基础上的更易操作版本——这些微服务套件中包含了经过优化的NVIDIA NIM™ AI 模型和工作流，并提供行业标准应用编程接口（
API
），可用于创建和部署云原生应用。
也就是说，医院、药企可以根据自己的需求点击“按钮”直接满足在医学影像、自然语言和语音识别以及数字生物学生成、预测和模拟功能等领域的需求。
对于AI企业来说，英伟达的品牌背书、行业影响力等带来了更多机会。“它是一种导流的平台。”宋乐告诉虎嗅。百图生科于2023年加入了英伟达招募创业公司的“NVIDIA初创加速计划”，在今年的GTC大会上，宋乐还作为生态合作伙伴代表百图生科分享了三年来做AI+生物医药的经验。
而在另一边，英伟达也降低了大模型使用的门槛，方便传统的医院、药企使用他们提供的“工具包”——比如各种AI大模型等。随着工具包的逐渐丰富，以及产业合作方的习惯、依赖，形成新的难以替代的生态。
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