文章核心观点 - AI与生物技术、制药领域的深度融合正在彻底变革传统的药物发现与开发模式，从“大海捞针”式的试错转向“设计创造”式的精密工程 [3][17] - 生成式AI、基因组学、蛋白质组学与强大算力的结合，正推动医疗保健从“被动治疗”向“主动预防”和“个性化治疗”范式转变，最终目标是延长人类健康寿命 [7][12][14][24][28][30] - AMD作为关键算力提供者，通过与AI制药公司Absci、测序巨头Illumina及跨国药企阿斯利康的深度合作，其硬件（如MI355 GPU、EPYC处理器、FPGA芯片）正成为加速这一行业变革的核心基础设施 [4][10][11][19][22][26][27] AI制药公司Absci的应用与进展 - 公司利用生成式AI与合成生物学从头设计新药，将生物学视为可精密工程化的对象，旨在攻克缺乏有效疗法的棘手疾病 [3][17][18] - 当前聚焦两大方向：雄激素性脱发（秃头）的治疗，以及女性健康领域如子宫内膜异位症（影响全球约十分之一的女性）的药物开发 [4][19] - 与AMD合作后，其AI推理能力大幅提升，目前每天能筛选超过一百万种候选药物，即将部署的AMD MI355 GPU将助力构建更精准的药物发现模型 [4][19][20] 基因测序公司Illumina的应用与展望 - 公司业务核心是高精度DNA测序，将人类基因组比喻为包含30亿个字母的书，单个“拼写错误”可能决定健康与否，因此对数据与算力依赖极强 [5][22] - 公司每天产生的测序数据量超过了YouTube的日均数据量，其测序仪中每日使用AMD的FPGA芯片和EPYC处理器来处理海量数据并转化为医学洞见 [5][22] - 过去十年，其技术已广泛应用于癌症、遗传病等重大疾病的临床诊疗，拯救了数百万人的生命，而未来与生成式AI、基因组学的融合将彻底革新对生物学的理解 [6][7][23][24] 跨国药企阿斯利康的应用与成效 - 公司将AI视为驱动创新的工具，利用过去几十年积累的全部实验数据训练生成式AI模型，以虚拟方式评估数百万种潜在候选分子，优化后进入实验室验证 [9][26] - 已在整个小分子药物研发管线中推行AI驱动的新模式，实现了候选药物交付速度提升50%，并且后期临床效果更好 [10][26] - 通过与AMD在“超大规模计算”方面的合作，扩展了药物发现引擎，使其能高效处理新一代大数据集，从而优化了整个AI药物研发工作流 [10][11][26][27] 行业未来愿景 - 行业领袖认为，当前是历史性时刻，首次同时拥有产生海量生物数据的技术、强大算力及能理解生物学的生成式AI模型，这将带来医疗保健的革命性突破 [12][28] - 长远目标从“治疗疾病”转向“预防慢性病”，并通过个性化药物和干预手段，在人们生病前主动介入，以维持代谢健康与活力，实现高质量生命 [13][29] - 最终愿景是实现从“被动治疗”到“主动预防”乃至“再生医学”的跨越，使衰老不再是一个线性且不可逆的过程 [14][30]