黃仁勳在今年達沃斯論壇上談到「五層AI蛋糕」時，點名應用層的代表產業包含醫療、金融與製造，強調真正最大的經濟價值會在這個應用層爆發，而醫療是最典型的高價值場景之一。
AI會把雜事砍掉 不會把人砍掉
針對就業問題時，他特別以醫療為例提出的核心論點，指出我們必須區分「工作任務(Tasks)」與「工作目的(Purpose)」。黃仁勳拿「放射科醫師＋護理師」當案例，說AI不會把人砍掉，而是把雜事砍掉。
他回顧十年前很多人說：「電腦視覺會讓放射科沒工作」，然後指出現在放射科醫師數量不減反增，理由是AI把看片這個耗時的「任務」自動化，醫師可以更快完成判讀。他用這個例子說明，AI幫醫師無限加速看片，反而讓醫師有更多時間做高價值活動，與病人溝通、整合多種檢查結果、與其他專科討論，所以醫院能看更多病人、收入上來，反而要再多雇用放射科醫師。
AI是任務自動化 不是職業消滅
美國大約缺五百萬名護理師，部分原因是護理師幾乎有一半時間在做紀錄與文書，現在Abridge用AI做看診紀錄與轉寫，幫護理師和醫師把對話變成結構化紀錄，讓護理師可以把時間拿回來照顧病人。護理師的目的是照顧病人，「打字、填表」只是任務。AI把紀錄任務吃掉後，護理師可照顧更多病人，醫院吞吐量變高，營運變好，最後結果是醫院想多聘護理師，而不是砍人。
對「AI取代工作」的醫療恐慌，黃仁勳的回答是：「AI是任務自動化，不是職業消滅」，尤其在本來就缺工的醫療體系，會先補勞力缺口，再提升服務量。AI醫療不是只有幾個demo，而是會深度進入放射科、護理、紀錄與流程，變成醫院的日常基礎設施。只要AI能實際節省時間、增加可看病人數，醫院就有強誘因付費，這是黃仁勳口中的「應用層最大經濟價值」在醫療裡的具體形態。
放射科與護理師 這三檔有影
落實到股市投資面來說，長佳智能(6841)是AI醫療軟體平台(影像勾勒、腎臟照護、基因檢測、保險風險等)，重點在於把醫師或醫檢師原本要花大量時間標註、量測、評估的流程自動化，實際上就是「砍任務、保留臨床決策」。宏碁智醫(6857)的眼底影像AI直接替醫師預先標出病灶，aiMed則幫醫師把問診內容轉成結構化病歷與報告，兩個都在砍最耗時間，又不直接產生醫病關係價值的任務(看片、打字)。晉弘(6796)的AI影像輔助診斷軟體＋拋棄式內視鏡，目的是讓醫師在檢查時，AI自動抓異常與生成影像報告，降低人工截圖與文字描述時間，實際上也是把「紀錄與影像整理」任務自動化。
這三檔最接近黃仁勳在達沃斯講的「放射科與護理師」案例，只要產品在臨床上證明有縮短時間、提升吞吐量，就有機會跟醫院利益綁在一起。
AI設計新藥改變新藥開發模型
黃仁勳多次強調，生命科學正在從一門觀察科學轉變為工程學。過去我們是在顯微鏡下「發現」藥物或生物機制，未來，我們將利用AI在電腦中「設計」蛋白質、設計藥物，然後才去實驗室製造它。未來我們能在晶片上模擬人體運作，就像是用電腦模擬氣象或飛機氣動力學一樣，輝達的目標是打造能模擬生物過程的AI模型(如BioNeMo)，徹底改變新藥開發的經濟模型。
傳統新藥開發需要10-15年、花費數十億美元，現在透過生成式AI，可以快速篩選數兆種候選分子，預測其與病毒或人體蛋白的結合方式，可望受惠的代表性公司：Recursion (RXRX)、Schrödinger(SDGR)、Eli Lilly(LLY)。
更多文章就在 [理財周刊1327期] 👈點紅字看完整精彩內容
