北京——2025年5月13日 創新型生物醫藥科技企業望石智慧應用亞馬遜云科技的底層基礎設施、高性能計算和存儲等技術與服務，構建多模態3D分子生成大模型，在降低運維負擔與成本的同時，推動人工智能輔助藥物設計（AIDD）過程的效率，實現人工智能在醫藥行業創新應用場景的落地。在亞馬遜云科技的技術賦能下，望石智慧的多個醫藥項目依托該模型已收獲顯著成果，在成功構建多條自研管線的同時，還篩選出多個具有突破性的臨床前候選項目，加速提升了藥物研發效率。
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望石智慧成立于2018年，旨在用技術與創新力為醫藥行業帶來新視角，打造世界領先的小分子創新藥研發平臺。當下，小分子藥物研發領域面臨創新突破難、同質化競爭加劇的挑戰，醫藥行業亟需一個訓練和學習了化學、生物語言，并理解醫藥行業模態的垂類大模型，解決醫藥創新研發的深層問題。望石智慧借助亞馬遜云科技的高性能基礎設施構建的多模態3D分子生成大模型，可實現空口袋和多片段固定的 3D 分子生成，為藥物研發人員在分子設計過程中提供參考，構建更高效、更優質的藥物研發新范式。
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人工智能輔助藥物設計依賴于海量且復雜的生物數據，因而穩定可靠的底層基礎設施和高性能計算平臺對加速新藥研發至關重要。依托亞馬遜云科技云原生托管服務與無服務器架構設計，望石智慧無需擔心基礎設施的底層架構細節，同時還可根據業務量自動按需擴展，實現資源動態調整并有效節省運維成本，令開發人員將更多精力集中于其數據平臺和人工智能藥物發現平臺的應用層面，從而加速業務與應用創新。例如，基于可擴展且無服務器的數據集成服務Amazon Glue，望石智慧輕松實現數據的提取、轉換和加載（ETL）流程，實現數據治理的關鍵一步。此外，憑借Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)超過 750 個實例，可充分支持望石智慧在藥物篩選與新藥研發過程中的密集的計算需求，并在最高可節省成本達90%的同時獲得海量算力，為任務處理提供更彈性、靈活的選擇。通過將內部體系化研發平臺和 StoneMIND? 分子設計平臺等多個核心業務部署至亞馬遜云科技，望石智慧在降低開發成本的同時，提升了新藥研發流程的效率與成功率。
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在藥物研發領域，數據來源廣泛且標準化不足，往往分散在不同的系統中，難以充分釋放數據價值。望石智慧利用云中可大規模擴展的對象存儲服務Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)進行數據存儲，其數據持久性和高可用性為望石智慧每周產生的2TB數據提供堅實的底座支撐。基于亞馬遜云科技交互式查詢服務Amazon Athena，望石智慧可以方便地使用標準 SQL 直接分析 Amazon S3 中的數據，無需準備運行環境和移動數據，即可在數秒內獲取數據分析結果，大幅提升了醫藥數據分析與處理效率。此外，依托托管式關系數據庫服務Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)，望石智慧可以在云中設置、操作和擴展關系數據庫，輕松完成耗時的數據庫管理任務，有效推動藥物研發效率。
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望石智慧創始人兼CEO周杰龍表示：“亞馬遜云科技在醫療和生命科學行業有著豐富的經驗與實踐，得益于其彈性且敏捷的基礎設施和高性能的計算平臺等服務，望石智慧能夠擺脫傳統的IT運維負擔，將精力與資源專注于大模型的開發與創新，提升新藥研發流程的效率與成功率。展望未來，我們期待與亞馬遜云科技深入合作，探索更多生成式AI技術應用場景，通過多個智能體（Multi-agents）的方式提高集體智能和決策的方式，開創藥物研發新模式。”
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亞馬遜云科技中國區行業集群總經理沈濤表示：“望石智慧是AI小分子生成領域的領先企業之一，我們非常高興能夠助力望石智慧構建醫藥行業專屬大模型，推動創新藥品研發進程與效率。目前，隨著藥物研發數據的積累、數字化轉型的推進以及人工智能技術的發展，‘AI+醫療’正在產業鏈深度融合，我們期待繼續與望石智慧攜手合作，讓AI技術更好地輔助科研人員進行藥物研發，助力將創新藥物帶給更多有需要的患者。”
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