夜雨聆风2026年6月1日，英伟达GTC Taipei峰会年度主题演讲正式开场。
在黄仁勋走上舞台之前，那段固定出现在每届GTC峰会的开场视频先亮了起来——大模型、AI工厂、具身机器人、科学计算、产业应用，镜头以快速的节奏切换，把这一年全球AI进展的精华，压缩成高密度的光影序列。
这两分钟的视频，没有一帧是被随意放进去的。每一个出现在画面里的公司和技术，都经历过这个行业最严苛的隐性筛选。
就在这组关于未来AI技术新秩序的高度浓缩的影像中，一个来自新加坡的名字出现了：NYB.AI。
GTC的开场视频，从不是一份可以用资金或公关运作换取的展示位。这是英伟达用两分钟完成的一次行业叙事——展示的是英伟达认为正在真实发生、并代表下一阶段产业方向的技术力量。
能进入这个序列的企业，首先必须是英伟达技术生态的深度协作者，同时还需要在细分赛道上交出了可被行业识别的真实成果，必须能在台下数万名全球顶级工程师、科学家和资本决策者面前，作为一个论据，支撑起英伟达想要讲述的那个宏大的AI叙事。
NYB.AI出现在这里，意味着它已经通过了这一系列筛选，是全球范围内AI新药发现赛道的标杆性企业。
NYB.AI的全称是Nanyang Biologics（南洋生物），诞生于新加坡南洋理工大学（NTU），历经七年的技术积累，已经走出了一条与绝大多数AI公司截然不同的路径
NYB.AI的核心，是一套名为Vecura™ AI的药物发现平台。这套平台的引擎，是公司自主研发的DTIGN——药物-靶点交互图神经网络（Drug-Target Interaction Graph Neural Network）。
DTIGN将结构导向与结果导向融为一体，能够从庞大的生化宇宙中快速提炼出具有可行性的候选药物，将传统高通量筛选所需的漫长摸索压缩进计算的时间尺度。
DTIGN的技术实力，已经得到权威的外部验证。2024年，在发表于权威学术期刊《IEEE生物医学与健康信息学杂志》的同行评审基准测试中，DTIGN在与其他九个领先模型的对比中以27%的优势胜出。
2025年6月，在亚洲规模最大的AI盛会SuperAI Singapore举办的SuperAI Genesis创业大赛上，NYB.AI从全球700余家参赛初创企业中脱颖而出，斩获第一名。
这两项成就，一项来自学界，一项来自产业界，共同构成了NYB.AI技术硬实力的佐证。
NYB.AI区别于大多数AI制药公司的另一个核心特色，是它的天然化合物分子库。
绝大多数AI药物发现公司依托合成化合物库进行筛选——这是一个已被大规模开发、竞争日趋拥挤的领域。NYB.AI则另辟蹊径，将目光投向了一个更古老、更丰富、却被现代制药长期忽视的宝库：天然化合物。
NYB.AI正在构建一个以植物、真菌和微生物来源化合物为核心的活体库，目前已收录超过五万个独特有机体及其化学成分。
这一稀缺资源植根于亚洲的生物多样性，特别是东南亚热带雨林中历经数亿年演化、却尚未被现代科学系统研究的生命形式。
NYB.AI公司正联合英伟达、慧与科技（HPE）和Equinix，在新加坡打造一个规模庞大的AI驱动天然化合物数据库，其目标是建成全球最大的此类数据库之一。
此次NYB.AI出现在GTC开场，其深层背景是AI技术与生命科学赛道深度融合的全球性大趋势。
2026年1月，在摩根大通医疗健康大会上，英伟达医疗健康业务副总裁Kimberly Powell发出了一个强烈信号——她说，"变革时刻已经降临生物学与药物发现领域"。
这句话的背后，是英伟达正在将生命科学确立为继大模型、AI工厂、具身机器人之后，下一个最重要的算力应用方向。
目前，NYB.AI在算力基础设施的建设可谓不遗余力，公司目前围绕着1700块B300芯片构建算力中心。
B300是英伟达2025年发布的Blackwell Ultra架构旗舰芯片，对比上一代H100实际工作负载吞吐量最高提升15倍。这1,700块GPU折合的H100等效算力，已进入中等国家级别的算力量级。
更关键的是，这批算力不是分散服务于通用工作负载的基础设施，而是被整合投入药物发现的单一使命，覆盖蛋白质结构预测、分子对接、候选药物筛选、ADMET性质预测等高强度并行计算任务。
稀缺的天然化合物分子库，算法领先加算力自主，多种因素叠加，构成了NYB.AI难以被超越的竞争壁垒。
