在刚刚结束的第 44 届摩根大通医疗健康大会上，英伟达再次向市场展示了其算力霸权如何渗透至实体经济的最深处。

据硬 AI，摩根大通分析师 Harlan Sur 团队在 2026 年 1 月 13 日发布的最新研报中，详细拆解了英伟达医疗副总裁 Kimberly Powell 的演讲，英伟达将通过 " 全栈式 " 布局，将医疗这一价值 4.9 万亿美元的庞大市场，转化为下一个高利润率的增长引擎。

报告首先指出了英伟达商业模式的核心逻辑：全栈垂直杠杆带来的利润率爆发。英伟达正在构建一个从芯片到工具再到领域模型的闭环，即所谓的 " 干实验室 -> 湿实验室 " 飞轮。对于华尔街而言，最性感的叙事莫过于同一套研发平台可以被无限次复用。

" 由于相同的核心研发平台可以在水平方向上重复使用（英伟达明确将主权 AI 与企业 AI 归为一类，并强调利用‘相同的工具’），随着时间的推移，增量的垂直领域胜利将带来极具吸引力的经营杠杆。"

其次，AI 正在从 " 试点 " 走向 " 受雇 "。2025 年被视为具备推理能力的 AI 代理（Agentic AI）的爆发之年，而现在，这些数字员工正在正式上岗。摩根大通观察到，医疗行业的商业 AI 部署速度是美国整体经济的 3 倍，这标志着企业级 AI 在该领域的采用曲线正发生结构性加速。随着推理成本在过去四年下降了超过 100 倍，大规模采用的 ROI 拐点已经到来。

" 英伟达正将自己定位为平台层，随着支出从试点项目转向付费部署……像 Abridge 这样的平台已经在全球 200 多个卫生系统中挽回了超过 30% 的临床医生时间。"

在物理实验室层面，英伟达正在通过与赛默飞世尔（Thermo Fisher）的合作，试图消除人类这一 " 主要数据瓶颈 "。通过部署 " 三计算机平台 "（COSMOS 用于模拟，Isaac 用于机器人训练，边缘计算用于部署），英伟达正在推动实验室的自动化与智能化。

" 通过将代理智能直接集成到仪器中以自动化实验设计和质量控制……这些自主实验室可以实现吞吐量 100 倍的增长，并将细胞疗法等复杂药物的生产成本降低 70%。"

最后，药物发现的工业化进程正在加速。英伟达宣布与礼来（Eli Lilly）达成了一项具有里程碑意义的合作，双方将在五年内共同投资 10 亿美元。这不仅仅是一次合作，更是一个信号：在制药巨头眼中，GPU 集群不再是可有可无的 IT 支出，而是决定生死的生产资料。

" 这标志着 GPU 集群现在被视为必不可少的资本基础设施——类似于湿实验室——直接决定了研发管线的成功。"