衛康現在有了一個愛好，那就是站在窗前拿著望遠鏡，觀看一下河那邊的新總部。
他終於明白為什麼網上的工地直播會有那麼多人觀看了。
最火的工地直播竟然會有數千萬監工，比工地上的磚頭都多。
現在他也是一塊監工的小磚頭，沒事都要拿起望遠鏡看看工地的最新進度。
尤其是看著大片裸露的泥土地被移植的綠植和草皮所覆蓋，甚至還圍出一個個小花壇。
這一切都讓他心曠神怡，有種搬家倒計時的舒爽感。
直到, 他腦海中忽然響起了一道久違的熟悉聲音。
原來竟然是系統的提醒。
“叮！宿主積分早已超過百萬，請儘快查收。”
他有些不好意思地撓撓頭，系統的存在感實在太低了，這都怪自己。
每次一忙起來，就把系統給忘到九霄雲外了。
最後搞得系統都忍不住出聲提醒了，可見積分累積一定已經相當可觀了。
急不可待地開啟系統面板, 檢視起面板資料。。
等級：lv999+
宿主：衛康
積分：1088888
真是不看不知道, 一看嚇一跳，原來攢下的積分早已經超過了一百萬。
這意味著有一百多萬患者服用了他的藥, 才能貢獻這麼多積分。
想想也是，抗癌藥上市都一年多了，再加上其他那些暢銷藥，有這個數目也不足為奇。
他開啟積分後面的註釋看了下，原來並不是所有的產品都會被計入積分。
有一些產品，比如保溼因子，美白藥方等，成分都是被稀釋過的，裡面藥物分子含量並不高，所以沒有計入積分中計算。
只有服用藥物的病人才會算一個積分，因為藥效沒有打折扣，是完完整整的原版藥物分子。
系統可能是使用這種辦法控制積分的過分膨脹，否則如果只用一個藥方稀釋無數遍，就能賺取大量積分了。
而他的等級, 似乎在超過999級之後，也抵達了一個天花板，只會顯示999，而不會繼續增長了。
衛康興奮地搓搓手，他想起了上次自己抽獎獲得的智慧實驗室系統。
獎品：智慧實驗室系統（LIMS）
顏色：金色
類別：輔助工具
等級：初級
發展：人工智慧方向，可使用積分升級為AI製藥系統
功能：……
目前這套系統在三清集團運轉良好，不但替公司管理著眾多實驗室，還兼起了公司智慧辦公系統的職責。
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當時他對“可使用積分升級為AI製藥系統”這句話非常感興趣，還特意花了100積分檢視AI製藥系統的介紹，也得知了升級所需的積分，不多不少，正是100萬。
原來查詢過後，系統就記錄在案，等積分滿足所需以後，就會提醒他升級。
衛康第一次覺得，這個系統還是挺智慧的。
“系統，升級智慧實驗室系統。”
“叮！正在升級中。”
過了十秒。
“叮！智慧實驗室系統已升級成功。”
隨後，一個金色方塊出現在他面前的桌上。
方方正正，巴掌大小，通體流光溢彩，散發著柔和的金色光芒。
這，怎麼這麼眼熟呢？
衛康揉了揉眼睛，感覺自己好像看到了一個行動硬碟。
不過比上次的金色隨身碟要大許多，說明確實資料含量多了很多。
他把金色方塊放進信封中，然後夾在一個資料夾裡，朝著AI製藥實驗室走去。
公司為了人工智慧，在硬體方面還是投入比較大的。
整整一層樓的房間都塞滿了自建的GPU計算機，足足有幾萬塊卡，還包括海量存儲設備。
雖然投入很大，但從長遠來看，自建超算比租賃雲平臺更有發展潛力，也是AI系統成長的必經之路。
人工智慧的核心業務壁壘和競爭力就是演算法中的業務邏輯，還有就是資料。
就算一開始租賃雲平臺，等到後期核心業務已經穩健，資料和演算法需要資訊保安保護的時候，還是需要從公有雲平臺遷移至自建超算。
租賃雲平臺只適合對成本敏感的小公司，如果資金和時間都充裕，還是直接自建超算更合適。
尤其是當計算力和演算法均是自己研發的，就會產生1+1大於2的“化學反應”。
因為原創演算法和算力兩者採用統一的介面時，更易於互相匹配和協調。且資料的收集，標註，模型建立，模型訓練到輸出SDK的每一個環節，都可以做到標準化和自動化，整個鏈條就會跑得更快，演算法迭代速度更快。而公有雲的超算很難滿足每個企業演算法的匹配。
而且國內數據安全保護也非常薄弱，如果透過公有雲平臺做模型訓練，理論上雲平臺都可以看到使用方資料，一旦資料被洩露，對公司將是重大打擊。
反正衛康是信不過企鵝雲，阿狸雲這些平臺的安全性。
前段時間央視315爆出AI客服一年打40多億個騷擾電話，以及犯罪分子透過免費公共WIFI竊取使用者消費資訊的現象還歷歷在目呢。
不過，構建超算不單是將幾千或者幾萬個GPU堆疊起來，還需要一套強大的“管理系統”――就像微軟Windows作業系統。
而這個系統，正是系統給予的AI製藥系統。
也是之前的智慧實驗室系統。
所以，其實衛康是因為有了自己的作業系統，才能夠這麼自建超算平臺的。
如果沒有系統，他要麼自己請一個團隊，耗費多年打造新系統，要麼就只能租賃雲平臺了。
衛康來到實驗室，走進空無一人的資料間，裡面是一個個放滿了計算機的架子。
他徑直走到控制伺服器處，開啟信封，將金色方塊放在了上面。
一陣金光閃過，方塊消失無蹤。
顯示屏上出現了一行字。
“系統自動升級中，預計耗時12小時，將於次日晚間03:00升級完畢。”
衛康滿意地點點頭，這個速度還可以，等明天上班就差不多能見識到全新的AI系統了。
升級要花這麼久，估計是因為現實中的硬體限制問題，如果硬體效能再好一些，升級速度肯定能更快。
到時候，三清新藥研發的速度將迅速提升，而蒐集資料，分析資料，構建演算法和模型的功能也將大大增強，前期的化合物性質預測，基因點位預測等功能，完全可以透過充足且豐富的定量幹實驗（AI模型）進行完善，再在傳統生物實驗中進行測試，兩者結合，共同迭代加速。
不僅僅在藥物研發領域，如今的醫療領域，模擬血流，模擬心臟，模擬人體任何一個部分，都離不開超級計算機。
鷹國科學家曾利用世界前十的超級計算機，選取一名真人掃描其血管系統，透過3D建模技術建立動脈系統模型，成功地再現了整個人體的動脈系統。任何直徑或寬度在1毫米以上的動脈血管都會出現在模型中，而且模型的解析度達到了9微米。
擁有這樣的模型，完全可以進行一系列的人體模擬模擬。
可以分析任何人體部位的藥物靶點，分析蛋白質的摺疊結構，改進與靶點蛋白的結合方式，並模擬藥物在人體內的新陳代謝，跟蹤藥物的代謝路徑，並得出劑量和藥效資料。
再比如，對一個可能發生腦梗塞病人，醫院難以判斷是否要進行支架手術，一般都會透過從大腿動脈處放進測壓導絲進行測量，但這種方式既危險又痛苦。
而在超級計算機的幫助下，經過模擬計算，只要血流儲備分數如果小於0.8，就可以進行手術。
也就是說，只要運算核夠多，速度夠快，醫療工作者的診斷和治療水平將大大提升，而科學的治療手段更容易讓患者接受。