AlphaFold2 解决了蛋白结构解析高复 杂度问题，为突破新药研发中的难题做出贡献。又如，华为盘古医药 大模型加快医药研发效率（见专栏 1）。 新质生产力研究报告——从数字经济视角解读（2024 年） 16 专栏 1 大模型显著提升药物研发效率 华为盘古大模型通过对 17 亿个药物分子化学结构的预训练， 将预测新药药性的准确率较传统方法提高了 20%。在华为盘古大模 型辅助 70%以上，打破了医药界的双十定律（新药研制需 10 年时间、10 亿 美元成本），帮助解决超级耐药菌进化速度快，新类别、新靶点抗生 素难以及时匹配的问题。 英矽智能基于数据+AI 驱动的药物分子结构快速设计与筛选， 大幅提升研发效率。通过构建基因组学、蛋白质组学、临床数据等 数据集训练算法模型，并基于 AI 模型自主生成新的药物分子结构， 通过算法推演对海量方案进行筛选，新药研发效率提升 10 倍。

服务将生成式 AI 应用于药物发现。通过 NVIDIA 云 API，研究人员可以 快速定制和大规模部署特定领域、最先进的生成和预测生物分子 AI 模型，以快速生成蛋白 质和生物分子的结构和功能，加快新药研发。BioNemo 的具体功能包括蛋白质结构预测、 分子表示、分子生成和分子对接。AlphaFold、 ESMFold 和 Open Fold 等用于三维蛋白 质结构预测，ProtGPT 用子蛋白质生成，ESM1