AI在醫療影像與生物製藥中的芯片需求特徵
近年人工智能迅速滲透醫療產業，當中最受矚目的兩個方向，一是醫療影像，二是生物製藥。表面看來，兩者都以「AI + 高效芯片」為核心，但若深入分析，便會發現它們對芯片的需求其實並不相同。關鍵差異，正在於運算模式的不同：前者更偏向推理，後者更依賴訓練；前者講求低延遲、穩定與可部署，後者追求高吞吐量、大規模並行與持續擴充。這種差異，正逐步重塑半導體企業在醫療市場的產品布局與競爭邏輯。
先看醫療影像。無論是X光、CT、MRI，還是超聲波，AI在這一領域最常見的用途，是協助醫生做病灶檢測、影像分割、異常提示與風險分級。換言之，系統通常是在模型已訓練完成後，於醫院端或設備端執行「推理」工作。這類應用強調的是即時性與可靠性。例如急診室需要在短時間內判讀肺部影像，放射科則希望在大量影像中快速篩出可疑病例。對醫療機構來說，AI是否能在有限時間內給出穩定結果，比單純追求最高峰值算力更重要。
因此，醫療影像所需芯片的特徵，往往不是一味堆高訓練能力，而是兼顧能效、延遲、散熱與系統整合。部署位置也很多元，可能在醫院資料中心、影像工作站，甚至直接嵌入醫療設備之中。這意味相關芯片除了要有不錯的AI推理性能，還需符合醫療環境對功耗控制、長時間運行及合規驗證的要求。相較大型雲端訓練集群，醫療影像更像是一個「分散式推理市場」：單次任務規模未必極大，但部署數量多、應用場景細碎，對芯片廠商而言，重點在於穩定交付與場景適配。
反觀生物製藥，AI的角色則更接近科研引擎。無論是蛋白質結構預測、分子生成、虛擬篩選，還是藥物反應模擬，其核心往往不是把既有模型拿來反覆執行，而是持續餵入龐大數據、反覆訓練與微調模型，以提升預測準確度與研發效率。這類工作不僅資料量龐大，且計算流程複雜，通常需要高頻寬記憶體、大量GPU或其他加速器協同運作，並依賴高速互連把多個節點串成訓練集群。若說醫療影像追求的是「在臨床現場快速回答」，那麼生物製藥追求的就是「在研究過程中不斷逼近答案」。
正因如此，生物製藥對芯片的需求更接近當前生成式AI與高性能運算的典型邏輯：重訓練、重記憶體、重並行、重資料搬移效率。它需要的未必只是單一芯片的峰值算力，而是整套運算平台的整體表現，包括GPU、CPU、HBM、高速網路、儲存系統，以及對應的軟件框架。藥廠與生技公司之所以願意投入高額資本，原因在於訓練效率直接影響研發周期，而新藥開發每縮短一天，都可能帶來龐大商業價值。換言之，生物製藥場景中的芯片競爭，不只是硬件參數之爭，更是生態系統與平台能力之爭。
若進一步比較算力需求，醫療影像通常屬於「中等模型、多次推理」。模型大小雖然不斷上升，但在實際臨床部署時，仍需顧及可解釋性、驗證成本與使用便利，故不會無限制追求超大模型。相反，生物製藥更容易走向「大模型、長周期訓練」，因為分子空間極其龐雜，生物機制高度複雜，模型若要捕捉深層規律，往往需要更大規模參數與更多輪迭代。因此，兩者對芯片產業的拉動方向亦不同：醫療影像更利好推理芯片、邊緣AI模組及醫療設備整合方案；生物製藥則更利好高端GPU、先進封裝、HBM與雲端AI基礎設施。
當然，醫療影像背後同樣需要訓練，只是訓練多集中於模型開發商或大型醫療平台，而非每一家醫院自行完成；生物製藥在模型成熟後，也會進入推理與篩選階段。但從商業結構看，醫療影像的價值更體現在「廣泛部署後的規模化應用」，生物製藥的價值則更多來自「集中訓練所帶來的突破性研發」。前者偏向終端導入，後者偏向上游研發。
義合控股投資者關係部
（芯片與算力系列之40）
