深入GalaxyVS：中國AI超算點樣將藥物發現時間線大縮水

點樣做到千億分子篩選快過沖杯麵？

呢個速度嘅秘密，嚟自系統架構嘅每一層設計。個系統首先用咗成千個數碼訊號處理（DSP）節點，去編碼晒所有模式生物物種總共約400萬個靶點口袋（即係蛋白質上面畀藥物分子黐埋去嘅位）。之後，呢啲編碼好嘅口袋會畀系統放喺超過20,000個計算節點上進行並行搜尋。要完整掃描一次成個化合物庫，只需幾十秒。平均計落，每個靶點口袋嘅檢索時間唔使一秒。呢個平台每日嘅處理量達到約16萬億次分子對接（即係計晒藥物分子同靶點位點嘅結合情況），開發團隊話呢個數字比之前國際上最先進嘅超算紀錄高出咗六個數量級 。

換句話講，傳統上要一班藥物化學家花幾個月甚至幾年先完成到嘅嘢——喺一個巨型化合物庫入面做初步嘅虛擬篩選——而家喺天河系統上面只係一個批次嘅功夫。當然，呢個過程唔會令之後嘅步驟，例如候選分子驗證、先導化合物優化或者臨床測試因此消失，呢啲後續步驟依然耗時且昂貴。但佢將最前線嘅「搜尋工作」由「人類時間尺度」一下子壓縮成「計算機時間尺度」，等研究人員可以慳返好多時間，集中火力應對最有潛力嘅候選分子。

主要針對咩病？

研發團隊已經勾畫出一個好廣闊嘅治療應用範圍。GalaxyVS預期可以加速針對腫瘤、神經退化性疾病、罕見病同新發傳染病等領域嘅先導分子發現工作 。其中一個講得最多嘅即時用例，就係要應對突如其來嘅公共衛生威脅：平台嘅速度可以喺疫情爆發初期，將最早階段嘅藥物研究時間線大幅壓縮，快速鎖定值得緊急進行濕實驗室同臨床前跟進研究嘅先導分子 。

呢個定位同中國科研界嘅一個大趨勢好吻合。早前結合天河二號超級電腦同AI演算法嘅研究，就已經示範咗預測天然產物嘅生物合成路徑，同埋設計新穎化學物嘅可行性 。GalaxyVS就係將呢個技術傳承，由預測路徑擴展到超大規模嘅虛擬篩選，令到嗰個化學搜尋空間，第一次變得「實實在在」可以搜尋得到。

官方消息來源同媒體印證

所有技術細節同相關講法，都係出自2026年5月27日《科技日報》（中國科學技術部嘅官方報紙）嘅報道 。之後，《南華早報》 同新浪財經、網易等中文媒體 都有跟進同補充報道。去到官方公布嘅時候，仲未見到有講解GalaxyVS架構嘅同行評審論文發表；目前嘅公開資訊全部都係基於官方機構聲明同呢啲媒體報道。

歸根結底，GalaxyVS嘅故事係一個工程學嘅故事，同時亦都係一個科學嘅故事。佢展示咗當AI驅動嘅分子預測，配上一個規模大到足以匹配搜尋空間嘅機器陣列嗰陣，可以產生啲乜嘢可能性。下一步——即係針對真實生物靶點嘅驗證、整合入製藥企業嘅流程、同埋由其他實驗室做嘅獨立重現——將會決定呢幾十秒嘅運算威力，有幾多可以最終轉化成為真正嘅療法。