輝達對Generate Biomedicines的1,040萬美元持股,以及與禮來(Eli Lilly)的10億美元合作,顯示這家晶片大廠正推動醫療保健成為AI的標誌性應用場景。
輝達對Generate Biomedicines的1,040萬美元持股,以及與禮來(Eli Lilly)的10億美元合作,顯示這家晶片大廠正推動醫療保健成為AI的標誌性應用場景。

輝達對Generate Biomedicines的1,040萬美元持股,以及與禮來(Eli Lilly)的10億美元合作,顯示這家晶片大廠正推動醫療保健成為AI的標誌性應用場景。
輝達(Nvidia)執行長黃仁勳表示,人工智慧最深遠的影響將體現在生命科學領域,他以1,040萬美元投資生技公司Generate Biomedicines,以及與禮來(Eli Lilly)的10億美元合作夥伴關係,來佐證此一預測。
黃仁勳在一場1月的會議上宣布與禮來合作的聲明中指出:「AI正在改變每一個產業,而其最深遠的影響將在生命科學領域。」
輝達在5月提交的13F文件中顯示,截至第一季,該公司持有Generate Biomedicines共83.3萬股,該筆持股價值約1,040萬美元。總部位於麻州劍橋的Generate Biomedicines利用輝達的AI平台加速藥物開發,其領先候選藥物GB-0895——一款旨在將注射頻率從每月一次減少至每年兩次的氣喘治療藥物——目前正處於第三期臨床試驗階段。
對於一家市值達4.9兆美元的公司而言,這筆投資僅占輝達現金儲備的一小部分。但這項戰略押注具有非比尋常的意義:如果Generate Biomedicines能夠將其管線藥物商業化,將證明輝達的晶片能夠推動藥物發現——進而打開一個可能為GPU採購帶來數十億美元收入的醫療保健市場。
為什麼AI在藥物發現領域與眾不同
藥物開發長期以來一直是高成本、低成功率的領域。一款藥物平均需要超過10年時間以及26億美元才能推向市場,從第一階段臨床到核准上市的失敗率高達90%。而經過蛋白質結構、基因組數據以及臨床試驗記錄訓練的AI模型,能夠透過更早識別可行候選藥物並在人類測試開始前預測毒性,來壓縮這一時間表。
Generate Biomedicines的平台使用生成式AI來設計具有特定治療功能的蛋白質,輝達的GPU特別適合加速這一過程。除了領先的氣喘候選藥物之外,該公司的管線還包括腫瘤學、免疫學以及傳染病領域的項目。輝達的硬體可能用於處理臨床試驗數據、藥物發現模擬,甚至機器人輔助手術系統。
競爭格局逐漸成形
輝達並非唯一瞄準AI與生命科學交匯點的企業。超微半導體(Advanced Micro Devices)一直在將其Instinct GPU定位於醫療保健工作負載,而亞馬遜雲端運算服務(AWS)和微軟Azure等雲端供應商也提供針對藥物發現的專業AI服務。Alphabet旗下的DeepMind通過其AlphaFold蛋白質結構預測模型,已經展現了AI如何改變生物學研究。
但輝達的做法在兩個方面與眾不同。首先,其CUDA軟體生態系統已深深嵌入大型製藥公司的研究工作流程中,為競爭對手創造了轉換成本。其次,該公司不僅僅是銷售硬體,還透過禮來聯合創新實驗室以及Generate Biomedicines持股來進行直接的財務押注。
與禮來的合作協議結構為一項為期五年、總投資額最高達10億美元的基礎設施與研究聯合投資,將禮來的醫學專業知識與輝達的AI技術結合。這代表了規模最大的、專門針對AI驅動藥物開發的製藥與科技合作之一。
這對投資人意味著什麼
輝達股價在報告發布當日上漲3.9%,而Generate Biomedicines則上漲8.9%。輝達目前的本益比約為預期盈餘的35倍,這一溢價反映了市場對其數據中心持續成長的預期,但可能尚未完全將醫療保健作為一個新的營收領域納入定價。
根據業界估計,醫療保健AI市場預計將從2025年約200億美元,成長至2030年達到1,880億美元。即使僅透過GPU銷售和軟體授權從中獲取一小部分支出,也將為輝達的數據中心業務增添可觀的成長動能——該業務在過去四個季度中創造了620億美元的營收。
風險在於,AI驅動的藥物發現在大規模應用上仍未獲得驗證。Generate Biomedicines的GB-0895尚未完成第三期臨床試驗,且該領域已出現過備受關注的失敗案例。但對輝達而言,下行風險有限:1,040萬美元的投資不到其市值的0.1%,而上行空間——驗證AI在總規模達2兆美元的全球製藥市場中的作用——則相當可觀。
本文僅供參考,不構成投資建議。