摩根大通表示，英偉達在AI醫療進行「全棧式」佈局，英偉達正在構建一個從芯片到工具再到領域模型的閉環，即所謂的「幹實驗室 - 溼實驗室」飛輪，同時AI正在從「試點」走向「受僱」，美國醫療行業商業AI部署速度是整體經濟的3倍。在物理實驗室層面，英偉達正與賽默飛世爾合作，最後藥物發現的工業化進程也在加速。
在剛剛結束的第44屆摩根大通醫療健康大會上， $英偉達 (NVDA.US)$ 再次向市場展示了其算力霸權如何滲透至實體經濟的最深處。
摩根大通分析師Harlan Sur團隊在2026年1月13日發佈的最新研報中，詳細拆解了英偉達醫療副總裁Kimberly Powell的演講，英偉達將通過「全棧式」佈局，將醫療這一價值4.9萬億美元的龐大市場，轉化爲下一個高利潤率的增長引擎。
報告首先指出了英偉達商業模式的核心邏輯：全棧垂直槓桿帶來的利潤率爆發。英偉達正在構建一個從芯片到工具再到領域模型的閉環，即所謂的「幹實驗室 -> 溼實驗室」飛輪。對於華爾街而言，最性感的敘事莫過於同一套研發平台可以被無限次複用。
“由於相同的核心研發平台可以在水平方向上重複使用（英偉達明確將主權AI與企業AI歸爲一類，並強調利用『相同的工具』），隨着時間的推移，增量的垂直領域勝利將帶來極具吸引力的經營槓桿。”
其次，AI正在從「試點」走向「受僱」。2025年被視爲具備推理能力的AI代理（Agentic AI）的爆發之年，而現在，這些數字員工正在正式上崗。
摩根大通觀察到，醫療行業的商業AI部署速度是美國整體經濟的3倍，這標誌着企業級AI在該領域的採用曲線正發生結構性加速。隨着推理成本在過去四年下降了超過100倍，大規模採用的ROI拐點已經到來。
「英偉達正將自己定位爲平台層，隨着支出從試點項目轉向付費部署……像Abridge這樣的平台已經在全球200多個衛生系統中挽回了超過30%的臨床醫生時間。」
在物理實驗室層面，英偉達正在通過與 $賽默飛世爾 (TMO.US)$ 的合作，試圖消除人類這一「主要數據瓶頸」。通過部署「三計算機平台」（COSMOS用於模擬，Isaac用於機器人訓練，邊緣計算用於部署），英偉達正在推動實驗室的自動化與智能化。
「通過將代理智能直接集成到儀器中以自動化實驗設計和質量控制……這些自主實驗室可以實現吞吐量100倍的增長，並將細胞療法等複雜藥物的生產成本降低70%。」
最後，藥物發現的工業化進程正在加速。英偉達宣佈與 $禮來 (LLY.US)$ 達成了一項具有里程碑意義的合作，雙方將在五年內共同投資10億美元。這不僅僅是一次合作，更是一個信號：在製藥巨頭眼中，GPU集群不再是可有可無的IT支出，而是決定生死的生產資料。
「這標誌着GPU集群現在被視爲必不可少的資本基礎設施——類似於溼實驗室——直接決定了研發管線的成功。」
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編輯/KOKO
