或有调和成本之争的机会
英伟达的机会,更多是趋势性的——产业界对AI的主要行为是观望,但在态度上也承认,AI不再是可有可无的东西,它将从根本上重构生命科学产业。
上世纪80年代开始,新药研发的主战场从小分子化药转向了结构更加复杂的生物药领域,总药物筛选空间可以达到10的60次方之大,想要靠人力快速筛选出适合的分子几乎不可能了,这一问题在“低垂的果实”逐渐摘完、复杂药物研发成为常态之后越来越突出了。
“AI在逐渐地变成生物医药研发中不可或缺的基本实验设备。”宋乐向虎嗅解释说。他认为,接下来生物药物研发对AI以及后面计算资源的需求量会越来越大。
如今应用AI技术,已经可以将新药研发中的探索临床前化合物的耗时从原来的4年缩短3/4,到13.7个月,甚至压缩到一个月或20多天。另据麦肯锡全球研究所(
MGI
)估计,生成式AI有望每年为医疗、制药产业带来上千亿美元经济价值。
来自:麦肯锡
这样的数据固然令人心动,但是这对每年全球销售额超过万亿美元的产业来说,还不构成致命吸引。前述提到新药研发最大的花销在临床试验阶段,AI在这一领域能做的还非常有限。同时,目前还没有任何一款由AI设计的药品上市,也无法证明AI可以提高新药研发的成功率。
因此,制药企业与AI公司合作的过程中,试探性的少量投入更多,且更倾向于在类似密码子优化的细节上合作。这让很多AI制药企业的商业化野心很难找到出口。
但这和英伟达有什么关系呢?至少在五年内,英伟达卖的仍然是基础设施,不是药物研发解决方案,让药企为态度买单先构建基础设施,比直接砸钱定制大模型靠谱得多。
人工智能的潜力与当前实际成效之间仍存在显著差距,这一现状可能是投资者面临的一项重大挑战
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