黃仁勳加持讓生科不科科？深度解析生命科學如何衝上 AI 浪潮之巔

近期一段截自輝達（NVIDIA）創始人兼執行長的黃仁勳於 2024 年世界政府高峰會（World Governments Summit 2024）發表談話的短影音爆紅，意指生命科學是下一代的當紅炸子雞，其實關於生命科學的潛力這翻言論彼彼皆是，但隨著運算能力的爆炸性成長，將翻新（Revolution）此行業的無窮潛能。

NVIDIA CEO黃仁勳為何說 AI 培育生命科學成長：解析 GPU 在生物科技領域的應用（基因線上國際版）

黃仁勳指出，1971 年問世的 CPU 已經不負承載全球運算需求之後，1999 年輝達推出 Nvidia GeForce 256 (1999)，實現第一個 GPU，能夠大量密集資料的平行運算，讓當時還只是理論的「深度學習」可以得以御風飛翔的實踐。

黃仁勳表示，未來 AI 革新的目標，是不一定需要撰寫程式，只要透過人類語言，人人皆可以有效運用其強大的功能，來加速各領域的進展。

表一、GPU 如何加速生命科學產學研量能

而早在年度摩根大通醫療保健會議上，黃仁勳就對與會者表示：「今年，每一個行業都將轉型為科技行業。」而今又表示：「如果能重新選擇就讀專業，他覺得生命科學（Life Science）會是他積極考慮的選擇。」顯示現階段產業與學研界對於兩者整合應用的信心。

他在與 Sixth Street Partners 國際投資公司和 Recursion 生物製藥公司董事會主席、合夥人兼副主席 Martin Chavez 的爐邊會談（fireside chat）中談到：「只要是具有結構特性的事物，都可以藉由機器進行識別、學習與轉換，例如文字與蛋白質序列的互相轉換。」

就在 NVIDIA 醫療保健副總裁 Kimberly Powell 在摩根大通會議上發表演講之後宣布，Recursion 將成為第 1 個使用 NVIDIA BioNeMo 雲端服務提供基礎模型托管的合作夥伴，該服務將於本月開始進行測試階段。

BioNeMo 為 NVIDIA Clara 平台旗下的一款專為藥物發現和分子生物（簡稱「分生」）研究領域所開發的整合式人工智慧（AI）應用，包含提供最新的分生模型，用來加速藥物發現流程。BioNeMo 也可提供一項端到端、最佳化的訓練服務，透過 NVIDIA 的 GPU 技術顯著加速模型訓練過程。同時，平台的雲端 API 支援用戶自定義及部署生成式 AI 模型，進而支援開發新藥分子或探索新治療目標。

表二、NVIDIA 如何改變生物科技格局