主要观点总结
本文主要讨论了人工智能在诺贝尔奖中的表现，特别是在化学领域的应用。文章指出AI在蛋白质结构预测方面的突破性贡献，以及其在医药和生物科技行业带来的新机遇。私募基金看到了其中蕴含的商业效益，纷纷加速布局这一领域。文章还讨论了AI在科学研究方面的广泛应用潜力以及其在未来技术创新中的关键角色。
关键观点总结
关键观点1: AI在诺贝尔奖中的表现
人工智能成为2024年诺贝尔奖物理学奖和化学奖的赢家，特别是化学奖中的AI在蛋白质结构预测方面的应用备受关注。
关键观点2: AI在医药和生物科技行业的新机遇
AI的突破性贡献为医药和生物科技行业带来了新的机遇，加快了科学研究的速度，并为解决复杂疾病和开发针对性治疗方案铺平了道路。
关键观点3: 私募基金的布局
越来越多的私募基金看到了AI领域的商业效益，纷纷加速布局这一赛道，尤其是在医疗和生物科技领域的投资机会。
关键观点4: AI的广泛应用潜力
人工智能以其强大的计算能力和广泛的应用场景，深刻改变着科学研究、工业生产和医疗健康等多个领域，具有巨大的市场潜力和投资回报潜力。
正文
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AI“闪耀”诺贝尔奖
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从化学看AI驱动科研
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如何把握诺奖风口
2024年度诺贝尔奖刚刚揭晓不久，AI行业成了绝对赢家。物理学奖得主杰弗里·辛顿被誉为 “AI之父” ，他的神经网络理论在AI发展中占据重要地位，成为媒体焦点。诺贝尔化学奖，也将人工智能在蛋白质结构预测领域的突破性贡献推到了聚光灯下，特别是AlphaFold的应用极大加速了科学研究。这一进展不仅推动了基础科学的发展，也为医药和生物科技行业带来了新机遇，越来越多的私募基金看到了其中蕴含的商业效益，纷纷加速布局这一赛道。
上周，备受瞩目的诺贝尔奖相继揭晓了2024年度的物理学奖和化学奖，表彰了在科学前沿领域作出突出贡献的研究者。诺贝尔物理学奖项颁给了美国新泽西州普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton)，以表彰他们
在人工神经网络实现机器学习的基础发现和发明。
化学奖则授予戴维·贝克（David Baker），以表彰其在
计算蛋白质设计
方面的贡献，另一半则共同授予德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M.Jumper），表彰二人
通过人工智能模型实现了一个人类近50年的梦想——预测蛋白质的复杂结构。
此次诺奖被大众戏称为人工智能领域的全垒打，细细想来却各具优势。物理学奖的理论为AI的发展奠定了坚实的基础，推动了社会技术革新；化学奖则在AI+蛋白质领域带来了突破性的创新，展现了为社会未来发展提供无限可能的潜力。
其实，人工智能的“攻城略池”才刚刚开始。就拿预测蛋白质结构来说，蛋白质是生命存在的基础，而作为一种化学工具，蛋白质惊人的多功能性反映在生命的巨大多样性上。
过去预测复杂的蛋白质结构往往需要耗费数年时间，但随着化学奖得主德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·乔珀（John M. Jumper）开发的AlphaFold等AI工具的应用，这一过程现在仅需几分钟。
不仅如此，借助AI模型，人们可以从氨基酸序列预测蛋白质的三维结构，从而解锁其功能的奥秘。
这进一步激发了创造具有新功能蛋白质的潜力，例如开发纳米材料、靶向药物、加速疫苗研制、设计微型传感器，以及推动更环保的化学工业。
通过这些技术突破，我们也能够更深入地理解生命的运作机制，包括疾病的形成、抗生素耐药性的产生，甚至是某些微生物分解塑料的能力。
所有迹象表明，人工智能作为一个变革的杠杆，正在为科学研究带来前所未有的革新。
人工智能作为一个新兴且快速发展的领域，正吸引着越来越多的私募股权基金的关注。由于其广泛的应用潜力，尤其是在医疗和生物科技领域的突破性进展，人工智能被视为未来技术创新的关键驱动力。许多私募基金开始布局与AI相关的投资机会，以期在该领域的蓬勃发展中获取长期回报。
我们能够看到，在过去两年，英伟达着重押宝 AI 制药领域。2023 年间，英伟达共投资 9 家 AI 制药公司，分别是 Charm Therapeutics、 Recursion Pharmaceuticals、Genesis Therapeutics、Superluminal Medicines、Inceptive、Generate Biomedicines、Evozyne、Iambic Therapeutics 和 Erray Therapeutics。2024 年伊始，英伟达就陆续投资了Artisight、Neocis、Relation 等。
其中Charm Therapeutics 、Iambic Therapeutics 等都是专注于AI+蛋白质驱动药物发现领域的公司。
看向未来，得益于更多企业的进入与新的可能性产生，“AI+蛋白质”在行业端的应用会迎来更大进展，市场空间将不断拓宽。据MedMarket Insights测算，2023年AI蛋白质市场规模已达14.83亿美元，
预计到2031年市场规模将增长至178亿美元，年复合增长率约为36.5%。
尽管现阶段还难以准确估量 AI 主题带来的回报，但随着人工智能算力和精准度的持续提升，芯片、数据中心等各类型基础设施不断加速升级，AI 在推动产业变革和赋能传统行业的潜力将进一步释放，其各个领域的应用也将日益广泛。
总体而言，人工智能正以其强大的计算能力和广泛的应用场景，深刻改变着科学研究、工业生产和医疗健康等多个领域。尤其是在蛋白质结构预测和药物发现方面，AI展示了极大的潜力，不仅加速了创新成果的实现，也为行业带来了前所未有的机遇。随着科技的持续进步，AI赋能的“蛋白质+药物”赛道将不断拓展应用场景，为解决复杂疾病、推动精准医疗以及开发更具针对性的治疗方案铺平道路。未来，AI不仅会成为各行业变革的核心推动力，也具有为投资者带来巨大的长期回报的潜力。在这个技术飞速发展的时代，把握AI浪潮，将是投资和创新的关键所在。
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