為什麼 NVIDIA、微軟、Google 都在狂組 AI 醫療戰隊？TikTok 舉手：我也要
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。
不是每個專案都撐得下去！Meta 關閉蛋白質研發團隊
最後，藥物透過臨床試驗仍需要數年時間。雖然 FDA 迄今已批准 100 多種使用人工智慧或機器學習進行開發的新藥物以進行臨床試驗，但從試驗到進入市場可能還需要數年時間。
甚至在某些情況下，研發上的困難也會讓公司放棄再繼續燒錢下去。去年八月，Meta 就關閉了蛋白質研發團隊。且根據《Forbes》 去年新聞指出，該部門的研究人員後來自己創業，成立了一家名為 EvolutionaryScale 的公司，繼續在該領域進行研發。
利用 AI 加速藥物的開發與醫療的技術突破，是未來全球生技產業重要的發展議題，那這一次人工智慧的出現，會真正成為人類的解藥嗎？
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＊本文開放夥伴轉載，參考資料：《Forbes》1、《Forbes》2、OpenAI，首圖來源：Shutterstock。
（責任編輯：廖紹伶）