乘勢(shì)而上，生命科學(xué)算力與算法市場需求持續(xù)增長

生命科學(xué)已經(jīng)成為當(dāng)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，及各類行業(yè)應(yīng)用軟件等技術(shù)和工具得到普及和應(yīng)用，生命科學(xué)數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。數(shù)據(jù)可視為當(dāng)今時(shí)代的“石油”，其潛藏的數(shù)據(jù)價(jià)值將對(duì)醫(yī)藥健康等領(lǐng)域的創(chuàng)新突破有著非凡意義。如何處理及存儲(chǔ)信息，挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值成為眾多企業(yè)的集中攻克的方向。

隨著生命科學(xué)進(jìn)入數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)、人工智能等各類技術(shù)正持續(xù)滲透，被應(yīng)用于生命科學(xué)的多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域。在技術(shù)的加持下部分領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)入快車道，AI新藥研發(fā)技術(shù)已經(jīng)成為醫(yī)藥企業(yè)的常態(tài)化手段；基因大數(shù)據(jù)分析技術(shù)也已經(jīng)被廣泛用于技術(shù)基因領(lǐng)域。而上述多類學(xué)科和場景的技術(shù)應(yīng)用都依賴于算力與算法的支持，對(duì)該類產(chǎn)品和服務(wù)的需求持續(xù)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(xiàn)快速發(fā)展。生命科學(xué)領(lǐng)域的計(jì)算需求有其獨(dú)特性。一方面，生命科學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量大增長速度快、數(shù)據(jù)質(zhì)量低、數(shù)據(jù)多模態(tài)的特征，數(shù)據(jù)的治理和計(jì)算對(duì)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(xì)分領(lǐng)域及不同的場景有不同的算法需求，且算法調(diào)用的數(shù)據(jù)規(guī)模不同對(duì)算力的需求也有區(qū)別。具體而言，生命科學(xué)領(lǐng)域的算力與算法需要滿足多樣化需求，適配潮汐算力特征，需支持AI、大數(shù)據(jù)等計(jì)算，并具備高存儲(chǔ)、高I/O特性等。

基于上述需求特征，各類相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)不斷深入這一領(lǐng)域，形成了相對(duì)成熟的解決方案，主要包括高性能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)、大模型及相關(guān)技術(shù)、隱私計(jì)算技術(shù)，以及垂直化的平臺(tái)化軟件及相關(guān)服務(wù)。近年來，行業(yè)解決方案得到豐富和優(yōu)化，并逐步從通用化向?qū)I(yè)化過渡，產(chǎn)品持續(xù)豐富，服務(wù)內(nèi)容不斷延展。當(dāng)前，行業(yè)內(nèi)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(yīng)用中。隨著生命科學(xué)算力與算法解決方案日益成熟，各類產(chǎn)品和服務(wù)已經(jīng)得到了大型企業(yè)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、初創(chuàng)企業(yè)、科研團(tuán)隊(duì)等多類生命科學(xué)用戶的認(rèn)可和應(yīng)用，并將在未來的市場發(fā)展中得到進(jìn)一步的推廣和優(yōu)化。

順應(yīng)生命科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展，以及AI、大數(shù)據(jù)等的廣泛應(yīng)用，市場的新機(jī)遇吸引了眾多廠商布局，主要包括基礎(chǔ)設(shè)施硬件廠商、云廠商、AI廠商、創(chuàng)新型廠商等各類市場玩家。主要廠商（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。各類廠商的產(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(jié)展開了競爭，而在部分環(huán)節(jié)廠商之間相互補(bǔ)充協(xié)同合作。未來，隨著部分廠商的業(yè)務(wù)延展，算力與算法技術(shù)雙軌并行，研發(fā)上層應(yīng)用，具備較強(qiáng)的綜合技術(shù)和服務(wù)能力的廠商間將展開全面競爭。