英伟达Nvidia 正在利用先进的 GPU，Clara 和 BioNeMo 等平台来彻底改变人工智能，加速的医疗保健，推动医学成像、药物发现和基因组学方面的创新，并瞄准 2500 亿美元的市场。尽管英伟达在包括医疗保健在内的多个领域表现的都相当出色，但该公司由于严重依赖数据中心领域而面临风险。
英伟达Nvidia 公司（纳斯达克股票代码：NVDA）正在引领人工智能加速的医疗保健革命，其先进的 GPU 为行业进步做出了重大贡献。 Nvidia 的 GPU 计算年收入超过 10 亿美元，正在进军 2500 亿美元的市场，在医学成像和药物发现领域提供人工智能应用。
英伟达的市盈率目前约为 81，与中期平均水平相比仍然较低，加上 ROE 上升和 EPS 预期上升。
人工智能加速医疗保健领域的领导地位
英伟达在人工智能加速医疗保健领域的领先地位使该公司能够在医疗保健和医疗行业实现长期增长。 例如，Nvidia 的 GPU（如 H100 Tensor Core）已经成为医疗保健领域不可或缺的一部分（通过瞄准基于人工智能的药物的开发和加速药物开发），客户和合作伙伴每年在 Nvidia GPU 计算上总共花费超过 10 亿美元。
这表明英伟达收入的很大一部分来自医疗保健行业。 Nvidia GPU 技术（如 DGX SuperPOD）的广泛采用标志着该公司充分利用了医疗应用的计算需求，从先进成像到人工智能驱动的药物发现，潜在市场估计达 2500 亿美元（内部估计）。
AI 加速的医疗保健领域为 Nvidia 的营收带来了巨大的增长机会，年增长率 (CAGR) 达 37%。 该公司预计未来几年该行业的收入将快速流入（100 亿美元）（截至 2024 财年 1 月底的最新估计）。 外部和内部估计一致，为大规模增长提供了更高的可能性。
从根本上说，预计未来几年收入将大幅增长，医疗保健收入将成为英伟达营收的关键部分。 毛利率近75%，收入流入将在景气线改善的基础上提振股价。
随着市场反应立即整合 1 月 8 日公告的信息（针对摩根大通医疗保健会议上分享的以医疗保健为重点的收入预测）毫不奇怪，市场反应如此的强劲，以至于当天股价突破了长达数月的盘整。
此外，GPU 在医疗保健领域的使用可能成为该公司在高性能计算领域推进医学研究和应用的重要基本增长因素。 从技术上讲，Nvidia 的 GPU 以其并行处理能力而闻名，使它成为 CT 扫描和分子动力学模拟中图像重建的最佳选择。
英伟达Nvidia 在加速医疗保健的参与（除了 GPU 之外）可以在 Clara 和 BioNeMo 平台上查看。 例如，这些 GPU 和平台用于冷冻电子显微镜、X 射线晶体学、基因测序、氨基酸结构预测和虚拟药物分子筛选。 技术专家 Vlad Susanu 强调，Nvidia 与 Intuitive Surgical 的合作通过 RTX A6000 GPU 提高了机器人手术的精度。
具体来言，英伟达Nvidia 的 Clara Parabricks 还加速了基因分析，从而实现个性化化疗并改善患者的治疗效果。 这些成就是 Nvidia 对个性化医疗的产生重要影响的一部分，有望提供更有效的治疗方法和更少的副作用。 英伟达继续推动医疗保健创新，重点关注量子计算药物发现的未来突破、开发患者“虚拟双胞胎”以及增强远程医疗。
此外，人工智能模型广泛应用于冷冻电子显微镜和基因测序。 例如，冷冻电子显微镜已成为结构生物学的重要工具，让研究人员能够以近原子分辨率可视化生物大分子。 将 GPU 加速应用于此类技术可为企业在复杂的生物结构中成为新的营收增长因素。
英伟达Nvidia 与越来越多的利用 BioNeMo 的科技生物公司和合作伙伴扩大合作。 Amgen (AMGN)、Deloitte 和 Recursion (RXRX) 等主要参与者的参与表明了该行业对英伟达Nvidia 作为人工智能驱动的医疗保健解决方案推动者的依赖。
Recursion 是第一个通过 BioNeMo 提供基础模型的合作伙伴。 Recursion 使用 Phenom-Beta，这是一种视觉转换器模型，用于从细胞显微镜图像中提取具有生物学意义的特征。 同样，安进计划使用 Nvidia DGX SuperPOD 构建人工智能模型，以实现新颖的人类数据洞察和药物发现。
在世界上最大的人类数据集之一（名为 Freyja 的系统）上训练的人工智能模型的应用凸显了 Nvidia 与前沿研究密切的相关性。 为药物靶标和疾病特异性生物标志物的发现，构建人类多样性图谱的目标，展示了人工智能驱动的洞察力的潜力。
Nvidia BioNeMo 在加速计算机辅助药物发现生态系统方面的作用，对于其广泛采用至关重要，它的基础是显著减少训练时间（对于 AI 模型）。 随着预训练生物分子 AI 模型的不断增多，包括用于蛋白质结构预测、序列生成、分子优化和生成化学的模型，BioNeMo 使 AI 加速药物发现更加精准。
所以BioNeMo 易于访问的用于推理和定制的 API 表明 BioNeMo 的用户友好方法，使它可供广泛的利益相关者使用。 各个公司都有不同的应用程序，例如 Terray Therapeutics、Innophore、Insilico Medicine 和 OneAngstrom。
Terray Therapeutics 集成 BioNeMo 云 API 来开发通用的多目标结构模型。 同样，OneAngstrom 与SAMSON 分子设计平台的集成，以及德勤利用 Nvidia DGX Cloud 上的 BioNeMo 和 Quartz Atlas AI 平台对科学研究转型，都提供了 Nvidia 生成式 AI 平台的多样化应用和对全行业的影响。
展望未来：97% 的公司计划加大对 AI 技术的投资，而 Nvidia 对 BioNeMo 等技术的持续投资，重点是确定额外的用例、优化工作流程和增加基础设施支出，使公司能够大规模的推动人工智能驱动的药物发现的长期发展和行业的收入。
从根本上说，这些发展表明英伟达的技术并不局限于特定的利基市场（数据中心或游戏），而是扩展到各个领域（汽车、医疗保健和金融），表明其产品具有多功能性和适应性。 例如，金融服务行业也正在经历人工智能的快速引进，91% 的公司正在评估或已经在生产中使用它。 英伟达在为这些人工智能提供基础技术方面发挥着至关重要的作用，这也让英伟达能够实现营收的快速增长。
Nvidia 的数据中心也是把双刃剑
历史表明，英伟达稳健业绩的核心在于其数据中心业务，该业务的增长大幅增长。 例如，第三季度，在 Nvidia HGX 平台和 InfiniBand 网络的推动下，数据中心收入达到 145 亿美元（同比增长 279%），而总收入为 181.2 亿美元（同比增长 206%） 。 这占总收入的比例非常大，也表现出该公司对其数据中心产品成功的过度依赖。
在 2024 财年第四季度展望中也可以观察到同样的因素，收入预计为 200 亿美元（同比增长 233.70%），数据中心将强劲增长，而游戏可能会连续下降。 虽然强劲的数据中心业务一直是英伟达的关键增长动力，但也带来了一个缺点。 该公司的快速增长潜力取决于对数据中心解决方案的持续需求。 该领域的任何衰退或中断都可能对英伟达的整体财务状况产生连锁反应。
总体而言，风险在于该细分市场的收入集中度。 大约一半的数据中心收入来自消费互联网企业，这表明这些客户对英伟达财务业绩的重要性。 所以，这些公司需求动态的变化可能会影响公司的增长轨迹，超出其控制范围。
凭借 24% 的强劲股价飙升和看涨的市场前景，Nvidia的战略重心转向医疗保健，投资组合多元化，并为长期财务成功奠定了基础。 随着英伟达巩固在人工智能加速的医疗保健领域的地位，投资者有机会来利用这个快速扩张的行业的上升轨迹。
