NVIDIA医疗健康部门副总裁兼总经理Kimberly Powell在摩根大通第44届年度医疗健康大会上发表了演讲，这是该公司第七次在该大会上亮相。NVIDIA在加速计算和人工智能领域的领导地位使其团队能够利用其计算平台/产品组合瞄准医疗健康/生命科学等关键垂直领域。以下是我们的主要要点总结 • 全栈垂直整合作为运营利润率催化剂。会议反复将芯片/人工智能工厂（例如制药级集群）、工具（BioNeMo框架/方案、CUDA加速库如nvMolKit等）和领域模型（Clara系列）连接成一个闭环的“干实验室→湿实验室”飞轮。由于相同的核心研发平台可以横向复用（NVIDIA明确将政府和企业市场归为一类，并强调利用“相同的工具”），随着时间的推移，增量的垂直领域胜利应该会带来可观的运营杠杆。例如，COSMOS世界模型为自动驾驶汽车（Alpamayo）和手术机器人提供物理基础，而Nemotron推理架构则为临床智能体和客户服务工具提供支持。
向可“雇佣”的智能体AI转型以实现即时临床ROI——随着支出从试点转向付费部署，NVIDIA将自身定位为平台层。2025年是具备推理能力的智能体的突破之年，这些智能体能够进行规划、使用工具并在不同系统间交互，从试点项目转型为“可雇佣”的企业数字员工。4.9万亿美元的医疗健康市场部署付费商业AI的速度约为美国整体经济的3倍，这意味着企业级AI在该垂直领域的采用曲线在结构上更快。像Abridge这样的平台已经在全球200多个医疗系统中帮助回收了超过30%的临床医生时间。随着过去四年推理成本降低了超过100倍，投资回报率已达到大众市场的拐点，使医院能够在不按比例增加人员成本的情况下扩大患者数量。
通过物理AI和机器人技术扩展实验室智能。NVIDIA通过部署其“三计算机平台”——使用COSMOS进行物理模拟、Isaac进行机器人训练以及边缘计算进行部署——来闭合模拟到现实的循环，以提高实验室吞吐量。与赛默飞世尔科技的一项重大新合作旨在构建“实验室的基础AI基础设施”，将智能体直接集成到仪器中，实现实验设计和质量控制的自动化。通过消除人类劳动作为主要数据瓶颈，这些“自主实验室”能够将细胞疗法等复杂药物的吞吐量提高100倍，生产成本降低70%。
通过10亿美元礼来合作实现药物发现工业化。NVIDIA宣布与礼来公司建立具有里程碑意义的首个联合创新实验室，涉及五年内10亿美元的联合投资，通过“实验室在环”持续学习系统重塑药物发现。该设施将汇集世界领先的科学家和AI研究人员，利用未来的Vera Rubin架构在NVIDIA BioNeMo平台上构建生物学前沿模型。这是继制药巨头采用大规模“AI工厂”之后的又一举措，标志着GPU集群现在被视为关键的资本基础设施——类似于湿实验室——直接决定研发管线的成功。