医药研发行业长期以来面临着“双十定律”，即需要耗时超过10年、10亿美元才有可能上市一款新药。新药上市前，要经过一轮一轮的体外测试、动物测试……未来，这一过程可能随着人工智能的崛起而大大缩短。科研人员利用人工智能技术，快速发现与疾病靶点相匹配的药物，然后通过细胞数字元宇宙平台，在计算机上快速评估细胞对候选药物的反应，只需要几秒即可进入后期的临床试验。
11月16日，在第25届高交会“改变世界的新兴科技”主题论坛上，深圳理工大学计算机科学与控制工程院创院院长、中科院深圳先进院首席科学家潘毅为大家描述的这一幕，让人充满期待。当天，他以《AIGC赋能生物医药》为题，从生成式人工智能（AIGC）的现状和大语言模型（LLM）出发，阐述了AIGC在生物医药中领域的重要作用和价值。
“昨天李彦宏在西丽湖论坛上说，现在的模型太多，应用太少，我非常同意他的观点。”潘毅一上来就隔空回应了李彦宏的话。他认为，AI代表着一种新的生产方式，但大语言模型存在的问题显而易见——成本门槛高，大模型开发和训练一次约1200万美元；技术门槛高，要具有对AI框架深度优化和超越的并行计算能力；数据门槛高，需要海量优质的相关数据作为训练支撑；监管门槛高，在安全方面并不具备人类的价值观……
