随着医疗AI技术不断突破，人工智能已成为推动医药产业升级的重要动力。无论是新药研发、疾病筛查，还是个性化诊疗服务，AI正以前所未有的效率加速医学创新。但AI的高效落地，离不开强大且稳定的算力支撑与软件生态协同。

1980年代，理论计算和X射线技术开启了计算机辅助药物设计的时代；1990年代，高通量筛选和大规模模拟让药物发现进入工业化阶段；2000年代，虚拟筛选和基因组学实现了靶点精准挖掘；2010年代，冷冻电镜和多尺度模拟带来了结构生物学的突破；如今，AlphaFold和多组学技术正推动药物研发进入AI驱动的新纪元，但是同时也带来了新的挑战。

行业痛点

算力瓶颈：医疗大模型训练、分子模拟等任务对算力密度、网络延迟和传输带宽提出极高要求。

部署复杂：医疗AI应用多样，涉及影像分析、基因测序、病理识别等场景，缺乏统一的支撑平台。

开发周期长：从模型开发到场景适配，缺乏标准化、组件化工具链，导致落地效率低。

资源利用低：AI集群资源分配不均、调度效率不高，难以实现弹性和多任务协同处理。

为了高效支持医疗行业模型的训练与推理，超擎数智提供全栈式算力支持，为客户提供从硬件产品到软件服务的整套AI集群建设方案，通过AI服务器中心来大量优化培训时间和成本，打造智能化基础设施新标准：

在算力层面，超擎数智具备大规模GPU集群部署与优化能力，提供高密度、高效率的AI服务器平台，满足医学影像分析、大模型训练、辅助诊断等高强度计算需求。

网络方面，采用InfiniBand与RoCE等高速无损网络技术，结合自研的光电互连产品，实现低延迟、高带宽的数据传输，保障多节点协同训练效率。

全栈算力，硬核支撑：

• 高密度GPU集群： 提供大规模、高效率AI服务器平台 ，满足医学影像分析、大模型训练、辅助诊断等高强度、高精度计算。
• 无损高速网络：采用InfiniBand与RoCE等技术 ，结合自研光电互连产品 ，实现低延迟、高带宽数据传输，保障多节点协同训练效率。 

平台赋能，软硬一体：

• BioNemo平台赋能新药研发： 提供多类别基础模型（基因学组模型、蛋白质解析模型等） ，加速药物筛选与新药研发。 
• 智能诊断加速引擎：提升影像分析、基因测序、精准诊疗效率，重构诊疗流程。
• 完善软件栈与调度服务：支持MONAI、MedGPT等主流医疗AI框架 ，简化模型开发与部署，实现资源弹性调度。

在药物研发领域，NVIDIA 的BioNemo平台将会是主要选择之一。系统通过高性能算力平台加载大量生物和化学数据，对模型进行初步训练，以提高模型的准确性和泛化能力。最终，经过多轮验证和优化的模型可以为科研人员提供精准的药物筛选结果，支持快速、高效的新药研发。

在对EMS-2模型进行预训练中。数据曲线显示，训练损失显著下降，验证困惑度也稳步降低，整体表现趋于稳定。

在 ESM-2 模型微调阶，验证损失从较高值降至接近 0，均方误差也大幅减少，尽管曲线有波动，我们通过调整学习率、Dropout 和 LoRA 参数有效稳定了性能。

 同时，亦康医药通过超擎AI Engine人工智能开发平台，轻松实现AI集群的高效管理。

超擎数智为亦康医药设计部署高性能AI集群与无损AI网络，通过强大的AI基础设施，赋能亦康医药业务发展。

亦康医疗的AI 计算集群采用12台8卡GPU服务器，构建高性能计算平台，支撑大规模 AI 模型训练。

亦康医药经过超擎数智AI整体解决方案赋能后，癌症新药研发周期从36个月压缩至6个月，成本降低67%。

超擎数智×福鑫科创：AI重构诊疗流程

医疗AI场景化落地，始于精准的算力支点。在与福鑫科创的合作中，超擎数智以擎天系列L20 AI服务器打造的医疗智能算体，成为其多场景AI应用落地的底座

• 动态算力分配： 白天优先保障门诊电子病例生成，夜间切换至健康管理数据分析。
• 多任务并发：同步支持智能导诊， 以及疾病筛查模型推理，平均耗时降低64%。
• 边缘协同：嵌入HIS系统自动触发质控，批量处理效率提升40倍。
• 高效配合： 平均每天减少2小时病例书写工作量，病例质量提升80%。