英偉達5000萬美元“押注”Recursion，創建突破性模型攻克疾病_GTC

·英偉達創始人兼首席執行官黃仁勛表示：“生成式AI是發現新藥物和治療方法的革命性工具。”

·“數據是AI模型的燃料。目前開發一種成功的新藥大約需要9億美元和13.5年的時間。但通過AI不斷運行和模擬，藥物開發可能會在數月內完成，成本不到1億美元。英偉達對AI制藥的新‘押注’可能只是AI與醫學融合大繁榮的開始。”

當地時間7月12日，AI芯片巨頭英偉達宣布，向美國生物科技公司Recursion投資5000萬美元，以加速AI在藥物發現領域的突破性基礎模型開發。表明英偉達進一步入局AI制藥新賽道。

該消息公布后，Recursion當日股價大漲78%，英偉達也小幅上漲3.53%，市值逼近最高值。Recursion還在當天宣布，公司計劃與英偉達合作，利用英偉達的生成式AI云服務來加速AI在生物和化學領域的基礎模型開發。

鴻博股份：與英偉達等共同合作成立北京AI創新賦能中心:8月14日消息，鴻博股份公告，公司與中恒文化、英偉達、英博數科就在北京市共同合作成立北京AI創新賦能中心，開展相關人工智能科技領域項目建設及運營服務事宜簽署了《合作協議》。（金十）[2022/8/14 12:25:01]

此次“AI+生物醫藥”合作相輔相成。英偉達的投資能夠幫助Recursion利用AI加速開發新藥物的進程，利用AI堆棧和英偉達的全堆棧計算專業知識，幫助優化和擴展Recursion的基礎模型。而Recursion也能通過自身龐大的數據來不斷訓練英偉達的AI模型，通過優化模型來更好識別和設計新的疾病療法。

Recursion聯合創始人兼首席執行官克里斯·吉布森表示，“憑借我們強大的數據集和英偉達的加速計算能力，我們計劃在生物學和化學領域創建突破性的基礎模型，其規模將不同于生物領域迄今為止發布的任何模型。Recursion的數據已經每周以數百個太字節的極快速度增長。”

英特爾：高端獨立顯卡將在今夏面世 屆時將和英偉達、AMD全面競爭:6月15日消息，英特爾6月15日面向臺式機市場推出首款顯卡產品銳炫A380，建議零售價1030元，中國市場首發。根據命名規則，A380屬于英特爾“銳炫”系列顯卡GPU的3系列，定位入門級市場，采用臺積電N6制程工藝制造。在后續產品發布上，英特爾也提及更高端的獨立顯卡將在今年夏季面世，屆時英特爾將在GPU市場和英偉達、AMD展開全面競爭。（金十）[2022/6/15 4:28:25]

英偉達創始人兼首席執行官黃仁勛也表示，“生成式AI是發現新藥物和治療方法的革命性工具。我們很高興與Recursion的世界一流團隊合作，加速全球最大的生物分子生成AI模型的開發，并加快生物技術和制藥公司的藥物發現。”

英偉達加注AI制藥

媒體：英偉達RTX 3080 Ti以太坊挖礦速度將達118.9 Mh/s:最近泄露的一系列信息表明，英偉達的下一個主要GPU版本RTX 3080 Ti可能會在不限制加密貨幣挖礦的情況下發布。由VideoCardz.com流露出的截圖顯示，3080 Ti挖以太坊的算力為118.9 Mh/s，這個數據這是預期的四倍多。（CoinTelegraph）[2021/4/23 20:52:32]

作為主導全球AI系統芯片的巨頭，英偉達為何選擇制藥行業來投入資金和資源？藥物發現所需的“數據”是關鍵。股票分析師盧克·蘭戈指出，“數據是AI模型的燃料。目前開發一種成功的新藥大約需要9億美元和13.5年的時間。但通過AI不斷運行和模擬，藥物開發可能會在數月內完成，成本不到1億美元。英偉達對AI制藥的新‘押注’可能只是AI與醫學融合大繁榮的開始。”

動態 | 英偉達斥資70億美元收購Mellanox 曾有報告稱其搶占75%加密市場份額:據騰訊科技消息，3月10日，一位知情人士表示，芯片制造商英偉達即將以70多億美元現金收購其同行Mellanox Technologies。此舉將提振其數據中心芯片業務，從而降低對視頻游戲行業的依賴。此前2月15日消息，盡管加密貨幣市場低迷，英偉達依靠游戲、數據中心等銷售仍保持收入，2018年財務報告顯示，其總收入增長21%。而此前加拿大皇家銀行（RBC）分析師曾發布報告稱，英偉達搶占了75%的數字貨幣市場份額，由于加密市場低迷行情，其面臨的困境比想象中嚴重。[2019/3/11]

此次投資也再次表明英偉達對于“AI+生物醫藥”新賽道的重視。在今年3月舉行的英偉達GTC技術創新峰會上，英偉達推出了用于藥物發現的BioNeMoCloud。該平臺具有針對分子生物學、化學和分子動力學的預訓練AI模型，能夠讓研究人員使用專有數據微調模型，并通過網絡瀏覽器或新的云API執行AI模型推理，從而加速藥物發現、分子鑒定和蛋白質結構預測。跨國生物技術公司安進和其他幾所初創公司已經在使用該平臺。

分析 | AMD和英偉達的挖礦芯片虧損持續時間將超過預期:據BusinessInsider消息，俄羅斯新聞網站RBC的分析師Mitch Steves發布一份報告顯示，截至上個季度，高質量的加密挖掘GPU仍然有利可圖，但是目前已不再盈利。包括比特幣和以太坊在內的加密貨幣處于一年多以來的最低水平。AMD和英偉達（Nvidia）等芯片制造商已經警告投資者，在加密繁榮及其破產之后可能出現逆風。RBC表示，AMD和英偉達的加密貨幣挖礦芯片供應過剩（虧損）持續的時間將超過預期。[2018/11/27]

成立于2013年的Recursion擅長跨領域“解碼”來生產更好的藥物，以實現藥物發現和開發的現代化，或許這是英偉達選擇與這所新興公司合作的原因。Recursion主要業務為整合跨生物學、化學、自動化、數據科學和工程學的技術創新，從大量生物和化學數據集中生成、分析和獲取見解，以更有效、更大規模的方式發現藥物開發的新方法。

Recursion將利用英偉達的BioNeMo來支持公司的藥物管線。吉布森表示，“我們已有五種藥物的研究處于臨床階段，其中的一些藥物將于明年公布數據。”目前Recursion有三項藥物的臨床試驗進入二期，例如作為腫瘤疾病的家族性腺瘤性息肉病，以及腦海綿狀血管瘤、2型神經纖維瘤病等罕見病。此外，Recursion也計劃通過BioNeMo模型來識別和設計新療法，并將這些模型提供給包括羅氏、拜耳等跨國制藥企業。

英偉達以私募股權投資的形式投入了5000萬美元。Recursion向英偉達出售了超過770萬股A類普通股，相當于Recursion約4%的股份。根據行業媒體MedicialMarketing+Media報道，從財務角度來看，英偉達的此次“賭注”相對較小。硅谷銀行的證券分析師瑪尼·福魯哈爾在消息公布后給投資者的一份報告中寫道，“英偉達的資金可能有助于展示Recursion廣泛數據集的價值和更廣泛的直接貨幣化機會”。

這已不是英偉達第一次入局“AI+生物醫藥”。在今年3月GTC大會上，黃仁勛同時宣布，英偉達正在與三井物產株式會社就Tokyo-1項目展開合作，推出日本首臺用于制藥行業的生成式AI超級計算機，旨在推進高分辨率分子動力學模擬和用于藥物發現的生成式AI模型等技術，以加速日本價值1000億美元的制藥業發展，日本制藥業也是繼美國和中國之后的世界第三大制藥業。英偉達的此次投資，也象征著AI驅動藥物發現的新開局。

AI有望成為制藥產業新引擎

正如黃仁勛所言，生成式AI正在藥物發現和開發領域掀起革命性的熱潮。制藥企業和科技公司都已經逐漸認識到AI有更快為人們提供治療方法的潛力。今年4月，美國藥企莫德納與IBM合作，將共同探索量子計算和生成式AI對mRNA新冠疫苗技術的推進。而一個月后，谷歌云推出了兩款新的AI工具，有助于解決新藥推向市場過程漫長且成本高昂等問題。第一款工具旨在幫助制藥企業預測和了解蛋白質的結構，而另一個工具能夠幫助研究人員攝取、存儲、分析和共享大量基因組數據。

在6月27日舉行的2023年藥物信息協會全球年會上，美國食品藥品監督管理局藥品審評研究中心臨床藥理審評部定量藥理學審評室主任朱浩表示，“過去五年，結合AI或機器學習的藥物申請數量急劇增加。2022年，FDA收到了170份有關AI或機器學習藥物的提交材料。但在2018年，只有3份提交材料與這兩項技術相關。”

AI未來有可能成為制藥產業的新引擎。根據2022年6月發表在《臨床藥理學與治療學》雜志上的一篇文章，FDA在2021年收到了132份有關AI或機器學習的新藥和生物制劑申請。其中，腫瘤學領域占比最多，其次是精神病學領域和胃腸病學領域。

值得一提的是，涵蓋AI或機器學習等技術的藥物最常用于臨床階段，其次是非臨床、上市后以及藥物發現和再利用階段。這兩項技術有助于豐富研究設計，例如確定研究患者的風險、藥物選擇和優化劑量、預測藥物性、以及研究評估終點。

“FDA支持并鼓勵適當使用AI或機器學習等創新工具來優化新藥開發。”朱浩指出，“我們將仔細審查和分析這些提交材料，并根據收到的反饋來制定公共研討會、白皮書和指導文件，進一步提供FDA的監管清晰度。”

(本文來自澎湃新聞，更多原創資訊請下載“澎湃新聞”APP)

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