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2025年AI輔助藥物研發(fā)的算力資源配置優(yōu)化

智能制藥行業(yè)市場需求與發(fā)展前景如何?怎樣做價值投資?

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2025年AI輔助藥物研發(fā)的算力需求將進入爆發(fā)期,市場規(guī)模預計突破200億美元。面對超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、模型訓練效率、算力穩(wěn)定性等核心痛點,優(yōu)化算力資源配置成為行業(yè)升級的關(guān)鍵路徑。

2025年AI輔助藥物研發(fā)的算力資源配置優(yōu)化

2025年AI輔助藥物研發(fā)的算力需求將進入爆發(fā)期,市場規(guī)模預計突破200億美元。面對超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、模型訓練效率、算力穩(wěn)定性等核心痛點,優(yōu)化算力資源配置成為行業(yè)升級的關(guān)鍵路徑。中研普華產(chǎn)業(yè)研究院認為,需通過“硬件性能提升+政策協(xié)同+產(chǎn)業(yè)鏈整合”三維策略,構(gòu)建高效、安全、彈性的算力體系,推動AI制藥從技術(shù)驗證邁向規(guī)?;瘧?。

根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布《2024-2029年中國智能制藥行業(yè)深度調(diào)研與投資戰(zhàn)略研究報告》顯示分析

一、行業(yè)現(xiàn)狀:算力需求激增與資源配置矛盾凸顯

AI輔助藥物研發(fā)已滲透至靶點發(fā)現(xiàn)、分子優(yōu)化、臨床試驗設(shè)計等全流程。以虛擬篩選為例,單次任務需處理超10億級化合物庫,對算力的并行計算能力要求提升3-5倍。然而,當前行業(yè)面臨四大矛盾:

算力供給碎片化:中小藥企自建算力成本高昂,利用率不足40%;

數(shù)據(jù)安全與效率失衡:基因序列等敏感數(shù)據(jù)需本地化存儲,但云端訓練效率更高;

能耗與性能沖突:單GPU集群功耗達20kW,散熱成本占IT總投入的30%;

區(qū)域資源錯配:東部地區(qū)算力需求占比超60%,但西部綠色能源利用率不足。

數(shù)據(jù)支撐:

全球AI制藥市場規(guī)模:2025年預計達218億美元,年復合增長率28.3%;

中國智能算力占比:2025年目標提升至35%,EFLOPS算力規(guī)模超300。

二、政策驅(qū)動:東數(shù)西算與產(chǎn)業(yè)協(xié)同重塑資源格局

政策導向:

算力調(diào)度優(yōu)化:國家推動“東數(shù)西算”樞紐節(jié)點建設(shè),實現(xiàn)跨區(qū)域算力資源彈性調(diào)配,降低時延至20ms以內(nèi);

應用場景落地:工信部規(guī)劃在醫(yī)療領(lǐng)域打造30個AI應用標桿,AI制藥為重點方向;

國產(chǎn)化替代:國產(chǎn)GPU服務器市占率從2022年12%提升至2025年目標40%。

產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同案例:

華為云構(gòu)建“IaaS+PaaS+SaaS”三層服務體系,其分布式云基礎(chǔ)設(shè)施支持靶點發(fā)現(xiàn)到分子優(yōu)化的全流程無斷點計算,研發(fā)周期縮短60%。

三、優(yōu)化策略:硬件升級、架構(gòu)創(chuàng)新與生態(tài)共建

3.1 硬件性能突破:CPU-GPU異構(gòu)計算與散熱革新

雙寬GPU服務器:支持2個雙寬GPU,計算性能提升50%,滿足分子動力學模擬等高并發(fā)需求;

風冷技術(shù)升級:散熱能效提升60%,保障設(shè)備在45℃環(huán)境下的持續(xù)運行。

3.2 混合云架構(gòu):數(shù)據(jù)安全與算力彈性兼得

本地化隱私計算+云端訓練:敏感數(shù)據(jù)存于本地加密存儲,非敏感任務調(diào)度至西部樞紐節(jié)點,成本降低35%;

VDI虛擬化部署:支持研發(fā)人員遠程調(diào)用算力資源,資源利用率提升至75%。

3.3 存儲與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化:8PB級容量與低時延傳輸

ME5存儲系統(tǒng):針對SAN優(yōu)化的8PB容量,支持每秒百萬級IOPS,確?;衔飵旄咚僭L問;

智能無損網(wǎng)絡(luò):基于RDMA協(xié)議,端到端時延控制在5μs,提升分布式訓練效率。

四、中研普華產(chǎn)業(yè)研究院戰(zhàn)略建議

技術(shù)整合:優(yōu)先采用國產(chǎn)化算力設(shè)備,結(jié)合聯(lián)邦學習實現(xiàn)數(shù)據(jù)安全共享;

區(qū)域協(xié)同:參與貴州、內(nèi)蒙古等西部算力樞紐建設(shè),享受電價與政策紅利;

生態(tài)共建:與CRO企業(yè)、云計算平臺共建AI制藥聯(lián)合實驗室,分攤研發(fā)成本;

人才儲備:培養(yǎng)“計算生物學+AI”復合型人才,完善產(chǎn)學研合作機制。

數(shù)據(jù)引用:

中研普華《AI+CRO行業(yè)創(chuàng)新融合報告》指出,算力資源協(xié)同可使企業(yè)研發(fā)成本降低22%-28%;

2024年調(diào)研顯示,83%的藥企計劃在未來兩年內(nèi)增加智能算力投入。

算力資源配置優(yōu)化是AI制藥從“技術(shù)可行”走向“商業(yè)成功”的核心杠桿。隨著東數(shù)西算政策的深化與國產(chǎn)算力生態(tài)的成熟,2025年行業(yè)將迎來“效率革命”。中研普華將持續(xù)跟蹤算力技術(shù)演進與政策動態(tài),為企業(yè)提供定制化資源配置方案,助力中國AI制藥在全球競爭中搶占先機。

如需獲取更多關(guān)于智能制藥行業(yè)的深入分析和投資建議,請查看中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2024-2029年中國智能制藥行業(yè)深度調(diào)研與投資戰(zhàn)略研究報告》

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