上海
也許在不久的將來，我們治療癌癥、帕金森、阿爾茨海默癥的救命良藥，就藏在這幾十秒之中
誰能想到，過去藥企研發人員需要花費好幾年反復篩選的“大海撈針”，如今只需要幾杯咖啡的時間就搞定了。
就在前不久，國家超級計算天津中心和清華大學聯手，放出了一個大招——GalaxyVS平臺正式問世。
這個平臺的厲害之處在哪里？
用最簡單的話說：以前科研人員想在千億級的分子庫里找到能治病的“特效分子”，就像走進一個超大型迷宮，得拿著手電筒一個一個死角慢慢找，運氣好幾個月能碰上，運氣不好好幾年也找不到幾個。
現在呢？GalaxyVS平臺直接給這雙手電筒裝上了“GPS導航”。幾十秒，就幾十秒，就能從近千億個分子里把最可能治病的候選分子挑出來，精準鎖定靶點。
怎么做到的？這得從背后的“大腦”——天河新一代超級計算機說起。
大家可以把天河超算想象成一個超級大腦。它的計算速度快得驚人，一秒鐘能做上百億億次運算。這次突破的關鍵，是把AI模型DrugCLIP和超強的算力深度結合，把過去需要精細模擬的“蛋白質-分子結合”，轉變成了計算機最擅長的“大規模并行檢索”。
實測數據最能說明問題：
這項技術利用千級DSP節點，一口氣給全模式生物物種約400萬個靶點口袋編了碼，接著在超過2萬個計算節點上搞起了超大規模分子檢索。單次千億級分子庫的檢索，幾十秒內就能搞定，平均一個靶點口袋連1秒都用不了。更驚人的是，系統一天能干16萬億次分子對接，這比目前國際紀錄高出了整整6個數量級。
對于咱們先進制造業的研究者來說，這不僅僅是生物醫藥的事。
要知道，算力本身就是一種新型高端制造能力。工信部等八部委今年年初剛發了文件，點名要搞“人工智能驅動的新藥發現與虛擬篩選平臺”，加快AI在制藥行業的落地。GalaxyVS跑通了這條“AI+先進制造”的新路子，用最強算力去挑戰生命科學里最難啃的骨頭。
這里有一個很現實的問題：AI加算力，會不會徹底改變醫藥制造業的底層邏輯？ 以前行業里常說“十年研發、十億美元投入”的“雙十定律”，平均耗時超過十年，投入超過十億美元。現在AI把這第一步的早期篩選環節壓縮到幾十秒，未來一個新藥的研發總成本可能大幅下降。
從另一個角度講，以前許多罕見病因病患人群太少，藥企投入研發不劃算，患者只能“無藥可醫”。現在篩選成本幾乎降到了忽略不計的地步，腫瘤、神經退行性疾病（比如阿爾茨海默癥）、新發傳染病乃至各種罕見病的先導分子發現，都獲得了全新的路徑。
也許在不久的將來，我們治療癌癥、帕金森以及各類慢性疾病的救命良藥，就藏在這超算的幾十秒之中。
更值得期待的是，這次不光是中國自己的AI模型（DrugCLIP此前剛登上《科學》雜志），更重要的是天河超算平臺還徹底完成了國產異構硬件的適配與深度優化。這一下，從核心算法到底層算力、存儲、應用，全部實現了自主可控。
這不就是我們一直追求的新質生產力最好的寫照嗎？ 用高端算力去催生尖端生物醫藥創新，再用尖端創新反哺高端制造鏈條的智能化升級。
當然，有好消息，也有我們不得不面對的現實差距。就在不久前，英偉達和禮來也宣布計劃投入最高10億美元，在硅谷打造全球首個超規模AI藥物研發實驗室，目標直指制藥界“最強超級計算機”。說白了，國際巨頭也早已在這個賽道上瘋狂砸錢、拼命搶跑。
所以，我們這次跑出來的“中國速度”，必須保持住。不能只做“曇花一現”的突破，而是要借此機會真正打造出世界級的AI+制藥的基礎設施和產業閉環。
誰掌握了超大規模的算力調度能力，誰就掌握了下一代生物醫藥制造的制高點。
那么最后，我想把問題拋出來和大家一起思考：
AI制藥的第一步已經跑通了，接下來整個藥物化學實驗、臨床測試流程，還會面臨怎樣更深刻的“人工智能+”重構？
當萬億級分子庫也變成“秒級響應”時，我們離徹底的個性化定制藥物（根據你的基因當天配藥）還有多遠？
跳出醫療圈，這項超大規模算力調度技術，未來會不會 “降維打擊”到咱們先進制造業的其他領域，比如航空發動機材料研發、新能源電池迭代？
歡迎大家在留言區發表見解，聊聊你對這個劃時代突破的真實看法。
特別聲明：以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布，本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
