Nvidia最近与强生（Johnson & Johnson）和GE Healthcare达成了重要合作伙伴关系，利用生成AI进行手术和增强医学影像技术。这些发展，以及在2024年GTC AI大会上推出的许多基于AI的医疗工具，突显了医疗对Nvidia未来收入增长在非科技领域的重要性。 Moody's Ratings的技术分析师兼高级副总裁Raj Joshi强调了Nvidia的受欢迎程度，因为它简化了以前复杂的任务，为人们节省了时间、金钱和资源。他承认医疗在生物技术、化学和药物发现等各个领域的重要性。 Nvidia的股价今年已上涨近100%，显示出投资者对生物技术行业的未开发潜力的认可。人工智能具有加速药物发现过程并将药物重新用于其他适应症的潜力，尤其是当最初开发的治疗方法未能产生预期结果时。 EY美洲地区卫生和生命科学行业市场负责人Arda Ural支持这样一种观点，即AI对制药、医疗技术和生物技术行业的影响更多地是基于切实的结果，而不仅仅是炒作。Ural指出，在整个职业生涯中，相较于其他技术，生物技术公司首席执行官对整合生成AI技术到公司中的兴趣要高得多。 根据Ural的说法，药物的研发是一个高风险、耗时和昂贵的过程，通常需要至少十年的时间才能从概念转化为临床研究。EY的调研显示，41%的生物技术公司首席执行官正在积极探索生成AI的实际应用，比以往的经验有着明显更高的采用率。 Nvidia对医疗领域的承诺在其持续的努力中显而易见。在2月份的季度财报电话会议上，Nvidia提到了其技术在医疗领域的多种应用方式。像Recursion Pharmaceuticals和Generate: Biomedicines这样的公司正在通过超大规模或GPU专用云服务提供商利用Nvidia的AI基础设施推进其生物医学研究。 Nvidia首席财务官Colette Kress强调了数字生物学和生成AI在革新药物发现、手术、医学影像和可穿戴设备在医疗领域的作用。过去十年中，Nvidia在医疗领域积累了丰富的专业知识，这可以从NVIDIA Clara医疗平台和NVIDIA BioNeMo（用于计算机辅助药物发现的生成AI服务）的开发中看出。 Nvidia的战略投资也非常重要，该公司去年向Recursion投资了5000万美元，用于其药物发现项目。Recursion利用Nvidia的云平台，利用生物和化学数据训练其AI模型。与罗氏（Roche）的吉纳泰克（Genentech）和Schrödinger的合作进一步突显了Nvidia致力于通过有效的药物发现过程开发新药物和最佳治疗方案的承诺。