黄仁勋加持让生科不科科？深度解析生命科学如何冲上 AI 浪潮之巅

近期一段截自辉达（NVIDIA）创始人兼执行长的黄仁勋于 2024 年世界政府高峰会（World Governments Summit 2024）发表谈话的短影音爆红，意指生命科学是下一代的当红炸子鸡，其实关于生命科学的潜力这翻言论彼彼皆是，但随着运算能力的爆炸性成长，将翻新（Revolution）此行业的无穷潜能。

NVIDIA CEO黄仁勋为何说 AI 培育生命科学成长：解析 GPU 在生物科技领域的应用（基因线上国际版）

黄仁勋指出，1971 年问世的 CPU 已经不负承载全球运算需求之后，1999 年辉达推出 Nvidia GeForce 256 (1999)，实现第一个 GPU，能够大量密集资料的平行运算，让当时还只是理论的“深度学习”可以得以御风飞翔的实践。

黄仁勋表示，未来 AI 革新的目标，是不一定需要撰写程式，只要透过人类语言，人人皆可以有效运用其强大的功能，来加速各领域的进展。

表一、GPU 如何加速生命科学产学研量能

而早在年度摩根大通医疗保健会议上，黄仁勋就对与会者表示：“今年，每一个行业都将转型为科技行业。”而今又表示：“如果能重新选择就读专业，他觉得生命科学（Life Science）会是他积极考虑的选择。”显示现阶段产业与学研界对于两者整合应用的信心。

他在与 Sixth Street Partners 国际投资公司和 Recursion 生物制药公司董事会主席、合伙人兼副主席 Martin Chavez 的炉边会谈（fireside chat）中谈到：“只要是具有结构特性的事物，都可以借由机器进行识别、学习与转换，例如文字与蛋白质序列的互相转换。”

就在 NVIDIA 医疗保健副总裁 Kimberly Powell 在摩根大通会议上发表演讲之后宣布，Recursion 将成为第 1 个使用 NVIDIA BioNeMo 云端服务提供基础模型托管的合作伙伴，该服务将于本月开始进行测试阶段。

BioNeMo 为 NVIDIA Clara 平台旗下的一款专为药物发现和分子生物（简称“分生”）研究领域所开发的整合式人工智能（AI）应用，包含提供最新的分生模型，用来加速药物发现流程。BioNeMo 也可提供一项端到端、最佳化的训练服务，透过 NVIDIA 的 GPU 技术显著加速模型训练过程。同时，平台的云端 API 支援用户自定义及部署生成式 AI 模型，进而支援开发新药分子或探索新治疗目标。

表二、NVIDIA 如何改变生物科技格局