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

·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。

市場調查機構：英偉達可從ChatGPT賺取3億美元:3月7日消息，市場調查機構TrendForce集邦咨詢公布的最新報告指出，如果以英偉達A100顯卡的處理能力計算，運行ChatGPT將需要使用到30000塊英偉達GPU。目前英偉達A100顯卡的售價在10000-15000美元之間，該售價取決于OpenAI需要多少顯卡，以及英偉達是否會為AI公司提供訂單折扣。TrendForce預估英偉達可以賺取超過3億美元。[2023/3/7 12:46:36]

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。

英偉達CEO：預計區塊鏈不會在公司業務中發揮重要作用:金色財經報道，英偉達CEO Jensen Huang預計區塊鏈不會在公司業務中發揮重要作用。以太坊的Merge升級標志著以太坊向權益證明共識機制的過渡，引發了二手顯卡 (GPU) 的海嘯。

此外，英偉達首席財務官 Colette Kress 承認以太坊升級對其部分產品的需求產生了負面影響。由于占據加密貨幣市場的GPU挖礦狂潮，Nvidia在2017年經歷了一場前所未有的銷售熱潮。[2022/11/17 13:17:42]

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。”

開發人員Sergei創建了一款能解鎖英偉達全部哈希率容量的應用程序:金色財經報道，PCGames消息，一種新的實用程序能夠通過修改BIOS來解鎖英偉達GeForce RTX 顯卡的全部哈希率容量。該工具由一位名叫 Sergei 的開發人員創建，它使卡無法用于游戲，但礦工可以利用不受限制的性能。新引入的修改可能會改變 GPU 挖礦的游戲規則，因為它將能夠將 RTX 3080 Ti 的挖礦能力提高 115 MH/s，礦工還需要安裝開發者上傳的顯卡驅動。（u.today）[2022/2/23 10:09:12]

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。”

礦工找到繞過“英偉達顯卡限制以太坊挖礦”的方法:3月10日消息，礦工找到一種使用自定義mod繞過“GeForce RTX 30系列顯卡限制以太坊挖礦”的方法。NVIDIA GeForce RTX 3060的傳輸速度約為40-45 MH / s，但是一旦在顯卡上開始挖掘，速度就會降至20-25 MH / s。該Mod有助于礦工釋放GeForce RTX 3060顯卡的全部散列潛力，最高可達50 MH / s。（WCCFtech）

此前消息，芯片巨頭英偉達（Nvidia）的高端顯卡RTX 3080 Ti和RTX 3070 Ti將配有以太坊挖礦限制功能，即顯卡算力不能全部用于挖礦。同時，英偉達未來生產的所有30系列高端顯卡，都將配置以太坊挖礦限制功能。[2021/3/10 18:32:57]

英偉達加注AI制藥

英偉達推出以太坊挖礦產品NVIDIA CMP:2月18日消息，圖形芯片制造商英偉達（Nvidia）在2月18日的博客中宣布推出NVIDIA CMP,這是一款專門為以太坊設計的加密貨幣挖礦處理器。該產品不支持處理圖形，這使得礦工可以獲得更好的性能。（U.Today）[2021/2/19 17:28:09]

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。”

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。

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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