想象一下治愈所有疾病——不是在下个世纪，而是在未来七年之内。癌症、神经肌肉疾病，甚至男性型脱发都将被攻克，这包括在物理条件允许范围内实现衰老的逆转、停止或延缓。
当前药物发现和疾病治疗仍处于"黑暗时代"。发现过程通常始于计算机进行的分子筛选，但这项技术其实并不先进——多数被选中的分子最终成为昂贵的死胡同，这意味着许多被舍弃的分子可能本有潜力。随后是预临床研究：经典的培养皿或细胞培养容器，接着是线虫、果蝇等廉价替代模型，再是小鼠或大鼠，最后才进入三个阶段的人体临床试验。
将单一药物推向市场平均需要耗资26亿美元，历时10-15年。约75%的研发成本来自失败项目，因为只有约11%的候选药物能从发现阶段进入临床试验，最终仅1%能上市。这些失败虽贡献于科学知识积累，但确实造成巨额经济损失。
这种现状即将被改写，我称之为"核选项"。
1992年美国停止实体核试验改用计算机模拟之初效果不佳，但随着超级计算机性能提升，核试验模拟已变得可靠。同样，我们需要对人类身体做相同的事：将人类基因组输入超级计算机，模拟"伤害"（癌症、感染、衰老因素），再测试治疗方法。
初始阶段可能使用通用基因组，尽管人类基因组99.9%相同，但60亿个碱基对组成的二倍体基因组仍允许个体间存在约600万个遗传差异。理想情况下，未来将实现基于个体基因组的定制治疗——只需提供DNA样本，计算机即可生成治疗方案。
这需要计算能力、内存等硬件指标的指数级提升。我们已突破摩尔定律限制，当前AI超算性能每9个月翻倍，预计七年将提升645倍。最新超算"酋长岩"（El Capitan）今年1月上线，峰值运算速度达每秒2.79十亿亿次，较2022年的"前沿"（Frontier）提升45%。
两大前沿技术将加速突破：光子芯片传输速度达光速，效率提升千倍；量子计算机利用量子比特实现指数级加速。全球量子计算市场规模预计从2024年14.2亿美元增至2030年42.4亿美元，已在药物研发领域展现潜力。
蛋白质折叠研究同样受益于算力提升，谷歌AlphaFold引领了革命性突破。阿贡国家实验室Beagle超算已实现2000+遗传特征分析的百倍提速。EVO 2等AI模型正在生成全合成基因组，当前限制主要来自算力。
AI已显著提升药物研发成功率，传统方法I期成功率约40%，AI辅助可达80-90%。首个完全由AI生成靶点和分子设计的药物近期在美国进入临床试验。正如谷歌DeepMind创始人Demis Hassabis所言，AI十年内有望治愈所有疾病——这不是科幻，而是正在发生的现实。
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