乘勢而上，生命科學(xué)算力與算法市場(chǎng)需求持續增長(cháng)

生命科學(xué)已經(jīng)成為當前發(fā)展最快的領(lǐng)域之一?；诨驕y序等學(xué)科技術(shù)的發(fā)展，及各類(lèi)行業(yè)應用軟件等技術(shù)和工具得到普及和應用，生命科學(xué)數據量呈現爆發(fā)式增長(cháng)。數據可視為當今時(shí)代的“石油”，其潛藏的數據價(jià)值將對醫藥健康等領(lǐng)域的創(chuàng )新突破有著(zhù)非凡意義。如何處理及存儲信息，挖掘數據的價(jià)值成為眾多企業(yè)的集中攻克的方向。

隨著(zhù)生命科學(xué)進(jìn)入數據時(shí)代，大數據、人工智能等各類(lèi)技術(shù)正持續滲透，被應用于生命科學(xué)的多個(gè)細分領(lǐng)域。在技術(shù)的加持下部分領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)入快車(chē)道，AI新藥研發(fā)技術(shù)已經(jīng)成為醫藥企業(yè)的常態(tài)化手段；基因大數據分析技術(shù)也已經(jīng)被廣泛用于技術(shù)基因領(lǐng)域。而上述多類(lèi)學(xué)科和場(chǎng)景的技術(shù)應用都依賴(lài)于算力與算法的支持，對該類(lèi)產(chǎn)品和服務(wù)的需求持續增加。

生命科學(xué)領(lǐng)域的算力算法解決方案正適配行業(yè)特征呈現快速發(fā)展。生命科學(xué)領(lǐng)域的計算需求有其獨特性。一方面，生命科學(xué)領(lǐng)域的數據量大增長(cháng)速度快、數據質(zhì)量低、數據多模態(tài)的特征，數據的治理和計算對算力提出較高的要求；另一方面，生命科學(xué)行業(yè)分散，不同的細分領(lǐng)域及不同的場(chǎng)景有不同的算法需求，且算法調用的數據規模不同對算力的需求也有區別。具體而言，生命科學(xué)領(lǐng)域的算力與算法需要滿(mǎn)足多樣化需求，適配潮汐算力特征，需支持AI、大數據等計算，并具備高存儲、高I/O特性等。

基于上述需求特征，各類(lèi)相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)不斷深入這一領(lǐng)域，形成了相對成熟的解決方案，主要包括高性能計算、機器學(xué)習平臺、大模型及相關(guān)技術(shù)、隱私計算技術(shù)，以及垂直化的平臺化軟件及相關(guān)服務(wù)。近年來(lái)，行業(yè)解決方案得到豐富和優(yōu)化，并逐步從通用化向專(zhuān)業(yè)化過(guò)渡，產(chǎn)品持續豐富，服務(wù)內容不斷延展。當前，行業(yè)內的方案以算力解決方案更為集中，而算法層面的產(chǎn)品正在探索應用中。隨著(zhù)生命科學(xué)算力與算法解決方案日益成熟，各類(lèi)產(chǎn)品和服務(wù)已經(jīng)得到了大型企業(yè)、醫療機構、初創(chuàng )企業(yè)、科研團隊等多類(lèi)生命科學(xué)用戶(hù)的認可和應用，并將在未來(lái)的市場(chǎng)發(fā)展中得到進(jìn)一步的推廣和優(yōu)化。

順應生命科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展，以及AI、大數據等的廣泛應用，市場(chǎng)的新機遇吸引了眾多廠(chǎng)商布局，主要包括基礎設施硬件廠(chǎng)商、云廠(chǎng)商、AI廠(chǎng)商、創(chuàng )新型廠(chǎng)商等各類(lèi)市場(chǎng)玩家。主要廠(chǎng)商（按照拼音首字母排序）包括阿里云、百度智能云、華為云、火山引擎、極道科技、商湯科技、速石科技、騰訊云、新華三、亞馬遜云科技等。各類(lèi)廠(chǎng)商的產(chǎn)品和服務(wù)最初從不同的需求角度切入之一領(lǐng)域，并跑馬圈地，在部分環(huán)節展開(kāi)了競爭，而在部分環(huán)節廠(chǎng)商之間相互補充協(xié)同合作。未來(lái)，隨著(zhù)部分廠(chǎng)商的業(yè)務(wù)延展，算力與算法技術(shù)雙軌并行，研發(fā)上層應用，具備較強的綜合技術(shù)和服務(wù)能力的廠(chǎng)商間將展開(kāi)全面競爭。