隨著 AI 浪潮從矽谷開始席捲世界，NVIDIA 在健康和生命科學領域看到了更多成長的機會，執行長黃仁勳先前出席 2024 年世界政府峰會，當被問及「如果站在科技的前端，人類應該學習什麼？」黃仁勳則回答，「學習電腦的時代過去了，生命科學是未來」。
 

NVIDIA 醫療保健事業部副總裁 Kimberly Powell 告訴《Forbes》：「我們將成為 NVIDIA 下一個價值數十億美元的業務，公司的目標是向更多生物技術公司提供晶片、雲端基礎設施和其他 AI 工具。」
 

不僅如此，當 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google DeepMind 的 Gemini 這樣如此強大的大型語言模型，逐漸成為生成式 AI 的主流之際，這些走在科技前沿的科技公司都將生物技術視為下一個革命浪潮，而在這個潮流當中，AI 不會只限於生成文字、圖片及影片，它將會成為提供給人類解救生命的救命藥。
 

5 年前完全不可能！3 要素讓 AI 醫療應用即將爆發

在醫療中使用 AI 並不是最新的趨勢，例如 DeepMind 在 2018 年就首次展示了 AlphaFold。如今 DeepMind 則告訴市場，今日局勢卻已經完全不同，我們得益於三個元素的匯聚：大量的 AI 訓練資料、運算資源的成長以及 AI 演算法的進步，也就是說，這三個要素在人類史中首次同時出現，在五年前根本完全不可能。
 

現在的 AI 模型已經能夠自主學習和理解上億種蛋白質的序列和結構，主動發現生物學的規則，不用耗盡過多的運算資源。過去如果我們要完整模擬蛋白質的摺疊過程和功能活性，則需要非常強大的運算能力，因此才會有超級電腦的出現，它會被建造出來就是要來處理這樣的任務。

不只 NVIDIA、Google 和微軟，TikTok 也要卡位？
 

可以提供強大運算效能的 NVIDIA 在過去兩年把大部分創投資金都投入藥物研發。同時 Google 也推出 AlphaFold 模型（一種用於預測蛋白質結構的工具），在過去一年中協助學術人員不再局限蛋白質摺疊，還能在蛋白質、核酸及轉譯後修飾等，有著高精確度的結構預測。當然，不能少了微軟、亞馬遜甚至還有 Salesforce，也都紛紛插旗生物技術研發領域。

去年，Salesforce 推出了蛋白質 AI 模型 ProGen，微軟則發布了 EvoDiff 開源框架，它的核心是擁有 640 萬參數的模型，來自不同物種和功能類別的蛋白質數據，亞馬遜也為其 AWS 機器學習平台 SageMaker 發布了蛋白質折疊工具。
 

根據《Forbes》 年初報導指出，就連 TikTok 的母公司字節跳動似乎也在建構自家的科學和醫療團隊，它們對外表示是為了突破人工智慧在醫療領域的運用，不過 FDA 前科學家 Eric Perakslis 則指出，「他們可以將手上所有數據提供給中國製藥公司或中國武器製造商，」但實際用處在哪我們就無法得知了。

本文轉載自 TechOrange 科技報橘