Huawei не будет разрабатывать лекарства или создавать собственные производственные линии, заявил президент подразделения фармацевтического бизнеса компании. Выступая перед СМИ на 11-й Китайской конференции по инновациям и инвестициям в фармацевтику в Нанкине 24 октября, он сообщил, что Huawei вместо этого стремится стать технологической базой для открытия лекарств с помощью ИИ, предоставляя вычислительные мощности, хранилища, сетевые решения, инструментарии и управление данными производителям лекарств, научно-исследовательским институтам и компаниям, занимающимся разработкой лекарств на основе ИИ.
Подразделение является одним из так называемых «легионов» Huawei — команд, созданных компанией для фокусировки на конкретных отраслях. Оно начало появляться на форумах фармацевтической индустрии в конце 2025 года.
Руководитель охарактеризовал разработку лекарств с помощью ИИ как быстро развивающуюся область с высокими ожиданиями. Некоторые технологии, такие как прогнозирование структуры белков и молекулярное моделирование, уже используются на практике, но вся цепочка разработки лекарств еще не связана. Следующий вопрос, по его словам, заключается не в размере моделей, а в том, могут ли они быть интегрированы в реальные исследовательские процессы и сформировать замкнутый цикл с лабораторными данными и исследовательскими решениями. Сможет ли ИИ повысить эффективность и помочь компаниям выпускать стабильный поток продуктов, будет доказано только фактическими производственными линиями и результатами.
Некоторые партнерские проекты уже начали развертывание кластеров примерно из сотни ускорительных карт для обучения, развертывания и оптимизации моделей для открытия лекарств. Huawei построила такие кластеры совместно с двумя медицинскими компаниями, а также поддерживает исследовательские организации, включая Шанхайский институт фармакологии и Лабораторию Чанпин.
Он перечислил три преимущества Huawei. Первое — доступ к передовым вычислительным и накопительным ресурсам, которых не хватает многим компаниям. Второе — возможность объединения этих вычислительных ресурсов в кластеры. Обучение модели требует как минимум 64 карты, а часто сотни или тысячи, которые должны быть связаны в кластер, а не использоваться по отдельности. Он указал на 1024-карточный дизайн SuperPoD от Huawei, который он назвал крупнейшим в своем роде в мире. Третье — экосистема: Huawei сотрудничает с DP Technology, StoneWise и MoleculeMind над совместными решениями, при этом Huawei берет на себя координацию и адаптацию вычислительных, накопительных и сетевых ресурсов, а партнеры создают модели.
Такой подход отражает то, как Huawei действует и в других отраслях, где она поставляет инфраструктуру, а приложения оставляют партнерам. В области открытия лекарств это означает ставку на спрос на большие обучающие кластеры по мере того, как все больше компаний переходят от небольших экспериментов к моделям производственного масштаба.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Pandaily
