黃仁勳所強調的「數位生物學」風口，指的是將人工智慧與生物科技深度整合，將傳統生命科學轉型為可工程化的技術領域。其核心概念可分三方面解讀： 1. 生命科學工程化 黃仁勳認為，未來生命科學將從「科學發現」轉向「工程應用」，透過AI模擬生物分子結構（如蛋白質、化合物），加速藥物開發與醫療技術突破。例如輝達已投資Recursion等生技公司，運用AI分析龐大生物數據。 2. 技術鴻溝縮短 AI工具降低了程式語言門檻，使生物學家能直接透過自然語言指令驅動技術，無需深入學習電腦科學。這讓更多領域專家能投入生物工程創新。 3. 產業應用爆發 蛋白質合成、基因療法、微生物群分析等技術，將在未來十年大幅進步。台灣因具備製造與成本優勢，可能在合成生物學等領域扮演關鍵角色。 具體應用場景 包括：AI藥物開發（縮短臨床試驗時間）、精準醫療（個人化基因治療）、農業生技（作物抗病性改良）等。黃仁勳預測這將成為繼AI後，下個兆元級產業革命。
他如何預測數位生物學會如何改變藥物開發
黃仁勳預測的數位生物學對藥物開發的變革，主要體現在以下關鍵面向： 1. AI驅動的藥物設計革命 透過生成式AI快速生成候選藥物分子，並結合多模態模型（如蛋白質結構預測、分子交互作用分析）篩選高成功率標的。例如AlphaFold3已能解析蛋白質與DNA/RNA的互動機制，將臨床前開發時間從數年縮短至數月。台灣Graphen的端到端AI系統更將候選藥物從150萬個精簡至10個高成功率標的。 2. 虛擬細胞模擬技術 NVIDIA等企業推動的加速運算平台，能模擬分子層級的生物反應，甚至建立「虛擬細胞」環境。這種數位孿生技術讓研究人員在電腦中預測藥物毒性與療效，大幅減少動物實驗需求。 3. 個人化醫療實現 AI能分析個人基因組變異對藥效的影響，針對特定基因突變設計專屬療法。例如透過GPU加速基因分析，實現從「一藥通用」到「千人千藥」的精準醫療模式。 4. 數據驅動標靶發現 整合基因體學、蛋白質組學與臨床數據，AI可從海量生物標記中快速鎖定治療標靶。生技中心已運用此技術提升標靶發現效率，並結合實驗驗證縮短開發週期。 5. 跨領域技術整合 NVIDIA的加速運算平台結合生醫數據與深度學習，讓生物學家可直接用自然語言指令驅動藥物開發流程，降低技術門檻。這種「生物學工程化」模式將吸引更多跨領域人才投入創新。 這些變革將使藥物開發成本降低50%以上，臨床成功率從傳統10%提升至AI輔助的30%，最終實現「從數據到藥物」的無縫轉化，開啟兆元級產業革命。
