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因为原创算法和算力两者采用统一的接口时，更易于互相匹配和协调。
且数据的收集，标注，模型建立，模型训练到输出sdk的每一个环节，都可以做到标准化和自动化，整个链条就会跑得更快，算法迭代速度更快。
而公有云的超算很难满足每个企业算法的匹配。
而且国内数据安全保护也非常薄弱，如果通过公有云平台做模型训练，理论上云平台都可以看到使用方数据，一旦数据被泄露，对公司将是重大打击。
反正卫康是信不过企鹅云，阿狸云这些平台的安全性。
前段时间央视315爆出ai客服一年打40多亿个骚扰电话，以及犯罪分子通过免费公共wifi窃取用户消费信息的现象还历历在目呢。
不过，构建超算不单是将几千或者几万个gpu堆叠起来，还需要一套强大的“管理系统”
――就像微软windows操作系统。
而这个系统，正是系统给予的ai制药系统。
也是之前的智能实验室系统。
所以，其实卫康是因为有了自己的操作系统，才能够这么自建超算平台的。
如果没有系统，他要么自己请一个团队，耗费多年打造新系统，要么就只能租赁云平台了。
卫康来到实验室，走进空无一人的数据间，里面是一个个放满了计算机的架子。
他径直走到控制服务器处，打开信封，将金色方块放在了上面。
一阵金光闪过，方块消失无踪。
显示屏上出现了一行字。
“系统自动升级中，预计耗时12小时，将于次日晚间03:00升级完毕。”
卫康满意地点点头，这个速度还可以，等明天上班就差不多能见识到全新的ai系统了。
升级要花这么久，估计是因为现实中的硬件限制问题，如果硬件性能再好一些，升级速度肯定能更快。
到时候，三清新药研发的速度将迅速提升，而搜集数据，分析数据，构建算法和模型的功能也将大大增强，前期的化合物性质预测，基因点位预测等功能，完全可以通过充足且丰富的定量干实验（ai模型）进行完善，再在传统生物实验中进行测试，两者结合，共同迭代加速。
不仅仅在药物研发领域，如今的医疗领域，模拟血流，模拟心脏，模拟人体任何一个部分，都离不开超级计算机。
鹰国科学家曾利用世界前十的超级计算机，选取一名真人扫描其血管系统，通过3d建模技术建立动脉系统模型，成功地再现了整个人体的动脉系统。
任何直径或宽度在1毫米以上的动脉血管都会出现在模型中，而且模型的分辨率达到了9微米。
拥有这样的模型，完全可以进行一系列的人体仿真模拟。
可以分析任何人体部位的药物靶点，分析蛋白质的折叠结构，改进与靶点蛋白的结合方式，并模拟药物在人体内的新陈代谢，跟踪药物的代谢路径，并得出剂量和药效数据。
再比如，对一个可能发生脑梗塞病人，医院难以判断是否要进行支架手术，一般都会通过从大腿动脉处放进测压导丝进行测量，但这种方式既危险又痛苦。
而在超级计算机的帮助下，经过模拟计算，只要血流储备分数如果小于0.8，就可以进行手术。
也就是说，只要运算核够多，速度够快，医疗工作者的诊断和治疗水平将大大提升，而科学的治疗手段更容易让患者接受。
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