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据了解，该消费品传统的销售链条是品牌商-经销商-分销商-批发商-终端商-消费者。
印第安纳大学医学院主管数据科学的副院长黄昆教授认为，对于药厂来说，100-200个GPU本身投资并不算太大，主要是怎么样建立或者维持一个这方面的团队。这就也诞生了一些新的外包机会。几年前，我就看到有初创公司用机器学习来做结构筛药，不知道这个进展是会引过来更多这方面的创业还是反过来让DeepMind独霸一方。
许东教授也表示，这项技术的应用前景，很多程度上取决于DeepMind的商业模式，是不是能给学术界开放使用。从商业的角度来看，很多制药公司会为此付费。
此外，AlphaFold并不是一个开源软件，不是所有人都能拿到AlphaFold最好的版本。DeepMind也许会部分开放，但不一定开放最好的版本。
“如果是需要收费，很多研究组不见得有钱去做这个事情。像BLAST那样进行序列比对，我觉得还有一点距离。”
马健说到，算力现在已经不是问题。100-200个GPU是训练的使用量，真正使用中的算力可能只是这个数字的零头。而计算将节省大量的时间和实验成本。
“计算机辅助药物设计与发现以及AI的应用，经过了漫长的发展和近期的飞速发展，也已经有了质的飞跃，比如晶泰科技的智能药物研发平台，在大部分蛋白上都可以准确预测活性，选择性，耐药性等药物关键性质，可以在极少量的实验下获得理想的药物候选。”
正如马健所言，这项技术将开启一个药物研发和疾病研究的新时代，可以从原子分子层面上帮助理解疾病的作用机理，同时，与疾病相关的蛋白结构越来越多地被计算解析出来，会提供大量的新靶点，如同给药物发现打开了一道源头的闸门，为药企开发first-in-class药物创造更多新机会。
站在最好的时代路口
其实，任何一项学术成果的爆发，都有前人不断耕耘的脚步。
昨天，Deepmind消息一出，许东教授就发了一条朋友圈。
他写道，我在这个领域做了十几年的工作，多次参加过CASP大赛。现在终于看到这个问题被靠谱地解决了，是一件科学领域的幸事，可喜可贺！虽然DeepMind是集大成者，但这个问题的解决是无数人几十年的结晶。
许东教授向雷锋网说到，自己在橡树岭国家实验室和徐鹰教授一起，做了一些蛋白结构预测的工作，当时受到不少关注，因此两人获得了2001年美国“最杰出研究与开发100人奖。此外，周耀旗教授、李明教授、许锦波教授、张阳教授、卜东波教授和自己系里的程建林教授等在这个领域里都做了非常好的工作。
特别是许锦波教授课题组是真正第一个用深度学习来进行氨基酸距离预测的人，对这个领域起了很大的作用；密歇根大学张阳教授实验室的服务器很久在CASP自动预测大类里排名第一，得到了广泛使用。
“所以，大家可能看到是最闪亮的那颗星，但是背后有很多人默默为之奋斗。今天AlphaFold的成就绝对是太多人积淀的结果。”
同样集大成的，还有DeepMind本身的团队，他们站在了这个时代最聪明的人的肩膀上。
