乘势而上,生命科学算力与算法市场需求持续增长

随着生命科学进入数据时代,大数据、人工智能等各类技术正持续渗透,被应用于生命科学的多个细分领域。在技术的加持下部分领域的发展进入快车道,AI新药研发技术已经成为医药企业的常态化手段;基因大数据分析技术也已经被广泛用于技术基因领域。

本文来自微信公众号“IDC咨询”。

IDC于近日发布了《中国生命科学算力与算法解决方案市场分析》(IDC#CHC50191223,2023年4月),本报告主要围绕中国生命科学领域算力与算法的相关解决方案展开分析,报告总结了行业发展和市场现状,分析了市场发展的主要驱动力,并对未来的趋势进行了展望。对市场主要厂商和市场竞争态势进行分析,介绍了部分厂商的产品、服务和市场策略的优势,并对厂商面临的挑战做了简要分析。报告可供各类生命科学算力与算法解决方案提供商在制定发展战略和市场策略时提供参考。

生命科学领域进入数据时代,

带动算力与算法需求增长

生命科学已经成为当前发展最快的领域之一。基于基因测序等学科技术的发展,及各类行业应用软件等技术和工具得到普及和应用,生命科学数据量呈现爆发式增长。数据可视为当今时代的“石油”,其潜藏的数据价值将对医药健康等领域的创新突破有着非凡意义。如何处理及存储信息,挖掘数据的价值成为众多企业的集中攻克的方向。

随着生命科学进入数据时代,大数据、人工智能等各类技术正持续渗透,被应用于生命科学的多个细分领域。在技术的加持下部分领域的发展进入快车道,AI新药研发技术已经成为医药企业的常态化手段;基因大数据分析技术也已经被广泛用于技术基因领域。而上述多类学科和场景的技术应用都依赖于算力与算法的支持,对该类产品和服务的需求持续增加。

各类产品和服务层出不穷,并在应用中持续升级

生命科学领域的算力算法解决方案正适配行业特征呈现快速发展。生命科学领域的计算需求有其独特性。一方面,生命科学领域的数据量大增长速度快、数据质量低、数据多模态的特征,数据的治理和计算对算力提出较高的要求;另一方面,生命科学行业分散,不同的细分领域及不同的场景有不同的算法需求,且算法调用的数据规模不同对算力的需求也有区别。具体而言,生命科学领域的算力与算法需要满足多样化需求,适配潮汐算力特征,需支持AI、大数据等计算,并具备高存储、高I/O特性等。

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基于上述需求特征,各类相关产品和服务不断深入这一领域,形成了相对成熟的解决方案,主要包括高性能计算、机器学习平台、大模型及相关技术、隐私计算技术,以及垂直化的平台化软件及相关服务。近年来,行业解决方案得到丰富和优化,并逐步从通用化向专业化过渡,产品持续丰富,服务内容不断延展。当前,行业内的方案以算力解决方案更为集中,而算法层面的产品正在探索应用中。随着生命科学算力与算法解决方案日益成熟,各类产品和服务已经得到了大型企业、医疗机构、初创企业、科研团队等多类生命科学用户的认可和应用,并将在未来的市场发展中得到进一步的推广和优化。

多类厂商入局,竞争与合作并存

顺应生命科学领域的发展,以及AI、大数据等的广泛应用,市场的新机遇吸引了众多厂商布局,主要包括基础设施硬件厂商、云厂商、AI厂商、创新型厂商等各类市场玩家。主要厂商(按照拼音首字母排序)包括阿里云、百度智能云、华为云、火山引擎、极道科技、商汤科技、速石科技、腾讯云、新华三、亚马逊云科技等。各类厂商的产品和服务最初从不同的需求角度切入之一领域,并跑马圈地,在部分环节展开了竞争,而在部分环节厂商之间相互补充协同合作。未来,随着部分厂商的业务延展,算力与算法技术双轨并行,研发上层应用,具备较强的综合技术和服务能力的厂商间将展开全面竞争。

IDC中国行业研究与咨询服务部高级市场分析师林红表示,生命科学领域已经进入了数据驱动的时代,技术的进步正加速多模态数据规模的增长。海量的数据计算与分析的需求,促进大数据、人工智能等技术向生命科学领域渗透,各类用户对于算力与算法的产品与服务的需求正在逐步攀升。行业的算力与算法解决方案正进一步从通用算力向生命科学领域的需求贴近,其业务内容从底层基础设施到平台与服务建设,兼顾上层应用的适配性。未来,算力与算法解决方案将不断随着需求而拓展,自下而上,研发出端到端的解决方案。厂商业务扩展,竞争将越发激烈,将着重通过多种合作模式优化算法相关的技术能力,并拓展自基础设施到上层行业平台及应用的全栈式技术和服务能力,寻求差异化竞争。

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