不管你信不信，人工智能（AI）的經濟影響力堪比上世紀90年代的互聯網，並且已經有大量“聰明的錢”已經湧入無數AI初創公司。不過，跟當時互聯網爆發時期不同的是，這次的AI熱速度要快得多，因此現在只有投資了AI股票的人是賺錢的。
最近幾個月，華爾街的AI熱聚焦於英偉達NVIDIA（NASDAQ:NVDA）和微軟Microsoft（NASDAQ:MSFT）等科技類的AI股票。但是，最大的AI股票熱潮發生在一個完全不同的行業，而且不被主流媒體所關注，這裡指的是生物科技股票。
在大約3個月的時間裡，生物科技ETF SPDR S&P Biotech ETF（XBI）較其2023年10月的低點已經反彈超過35%。
生物學領域的AI應用具備巨大的經濟價值釋放潛力，原因也很簡單：數據。
數據越多，AI就越出色，而人體就是一個龐大的數據庫，甚至可以說是地球上質量最高的數據。如果說計算機的核心就是數字0和1的排列組合，人類就是腺嘌呤（A）、胸腺嘧啶（T）、鳥嘌呤（G）和胞嘧啶（C）這4種堿基的組合。這四種堿基以不同的順序排列，構成了DNA的遺傳信息。
如果將AI應用於這些數據，我們將改變這個世界。
人體是這個世界上最大的謎團，AI就是解開這個謎團的鑰匙，順便解決影響人類的各種問題。
試想一下：成功開發一款新藥通常需要花費大約9億美元的資金以及13.5年的時間，耗資又耗時，一家製藥商不可能同時推進多個在研藥物的開發。結果就是，雖然人體生物數據蘊藏了巨大的可能性，但候選藥物和研發項目數量卻嚴重短缺。
不過，AI可以大大降低新藥研發的成本和週期。
新藥研究之所以非常耗時，原因在於生物數據的量非常大，科學家必需花費大量的精力對這些數據進行篩選，確定疾病的根本原因，然後開發能夠有效治療這些疾病的化合物。有了AI，分析基因數據，確定突變位置，然後通過模擬發現合適的化合物全都實現了自動化，研究人員能夠以極快的速度發現新的候選藥物。
這不是想像，而是正在發生的現實。
就在去年，日本製藥公司武田製藥以40億美元的價格收購了一款銀屑病試驗藥物。在AI的幫助之下，這款藥的開發時間僅僅只有6個月。除了武田製藥，其他製藥巨頭也在藥物發現過程中積極採用AI技術。AI助力的藥物發現時代現在已經開啟。
按照研究機構Deep Pharma Intelligence的估算，過去4年，AI藥物發現領域的投資規模增至原來的3倍並接近250億美元。摩根士丹利預測，這一技術將在未來10年帶動50個新的療法上市，年銷售額將超過500億美元。
換句話說，價值500億美元的AI藥物發現革命現在已經啟動，你準備好了嗎？
