NVIDIA GTC 2025聚焦基础模型和AI药物发现

圣何塞 ——“要想让更多人参加GTC，只能扩大圣何塞！”NVIDIA首席执行官黄仁勋在圣何塞SAP中心举行的年度NVIDIA GTC大会的主题演讲中兴奋地说道。现场有超过25,000名参会者（另有约30万名虚拟参会者）。

这家总部位于硅谷的微处理器巨头NVIDIA在此次大会上展示了AI在多个行业中的影响，其中包括生命科学领域。黄仁勋将GTC称为“AI的超级碗……每个人都是赢家。”

来自40多个国家的700多家医疗保健公司参加了GTC，讨论了当前紧迫的AI应用，从蛋白质设计和基础模型到医疗记录数字化和全自动化实验室。演讲嘉宾包括诺贝尔奖得主弗朗西斯·阿诺德博士、安德森·霍洛维茨公司的普通合伙人维杰·潘德博士、Arc研究所的联合创始人兼核心研究员帕特里克·许博士等。

NVIDIA医疗保健副总裁金伯利·鲍威尔强调，在短时间内，我们已经在应用大型语言模型和生成式AI方法进行药物发现方面取得了长足的进步。

“我们正在将所有正确的模型打包起来，让人们可以访问它们。这些模型正在被集成到制药行业的软件和研发平台中。到2025年，我们看到这些功能的迅速采用，我们知道我们需要继续提高这些功能的能力。”鲍威尔在接受《GEN》杂志采访时说。

在NVIDIA的一系列公告中，推出了由NVIDIA Grace Blackwell平台驱动的DGX Spark，该平台以桌面友好的尺寸提供了AI超级计算机的功能，非常适合研究人员和数据科学家的工作负载。

NVIDIA BioNeMo也得到了更新，它提供了特定于科学的AI框架、预训练模型和生成式AI工具，以支持药物发现。

专注于药物研究的软件开发公司Sapio Sciences宣布，将NVIDIA BioNeMo集成到Sapio Lab Informatics Platform中，这使得计算药物发现可以直接进入Sapio ELN（电子实验室笔记本）。在Sapio ELN中，研究人员可以使用BioNeMo NIM微服务来通过分子建模识别和优化药物候选物，包括AlphaFold2 NIM用于预测蛋白质结构，MoIMIM NIM用于设计和优化小分子，以及MIT开发的DiffDock NIM对接模型。

此外，Cadence宣布扩展与NVIDIA的多年合作，重点是推动加速计算和自主AI。值得注意的是，将NVIDIA BioNeMo NIM微服务与Cadence的云原生分子设计平台Orion集成，将通过结合AI和云GPU加速药物发现工具。NIM微服务扩展了Orion在从头蛋白质结构预测、小分子生成AI和抗体属性预测的基础AI模型方面的能力。

基础合作伙伴关系

NVIDIA的商业公告还伴随着一些强调基础模型在生物任务中通用性的合作伙伴关系亮点。

今年2月，NVIDIA与Arc研究所合作发布了Evo 2，这是迄今为止“最大的公开可用的生物学AI模型”。该基因组基础模型是在超过128,000个物种的9.3万亿个核苷酸上训练而成的，提供预测和生成能力，包括识别疾病相关基因变异和计算合成新基因组。

Evo 2在NVIDIA BioNeMo平台上公开可用，并有一个名为Evo Designer的交互式用户友好界面。此外，作者已经将其训练数据、训练代码、推理代码和模型权重开源。

NVIDIA描述了一种生态系统方法，以确保所构建的内容与行业专家（如Arc的研究人员）共同开发，以确保在该领域的实用性。

“我们与那些在前沿领域推动技术的人合作。Arc显然在生物理解的最前沿。这种合作的结果是一个面向所有人的平台。”NVIDIA数字生物学总监安东尼·科斯塔博士在接受《GEN》杂志采访时说。

Evo 2的主要研究人员之一帕特里克·许解释说，当用户在Arc不涉及的研究领域提供反馈时，这些技术会变得非常强大。Evo 2的应用范围从基础研究到患者设置，包括理解用于合成小分子的生物合成基因簇和分析标记的患者数据以进行患者分层。

“当人们对这些模型更加熟练时，我们对科学和技术有了更多的了解，为构建下一个东西做好准备。”科斯塔补充道。

总的来说，GTC的主题仍然是合作和广泛的应用。

“作为第一次参加GTC的参会者，我对参会者的多样性感到震惊。AI触及社会的每个部分，看到GTC上各个行业的广度确实令人印象深刻。”许博士说。

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