Huawei planeja ser a base computacional para a descoberta de medicamentos com IA, mas não fabricará os fármacos
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Huawei planeja ser a base computacional para a descoberta de medicamentos com IA, mas não fabricará os fármacos

Um representante da divisão farmacêutica da Huawei declarou que a empresa não pretende desenvolver medicamentos ou criar suas próprias cadeias de produção. Ao se dirigir à imprensa na XI Conferência Chinesa de Inovação e Investimento em Farmacêuticos em Nanjing, em 24 de outubro, ele esclareceu que, em vez disso, a Huawei busca atuar como base tecnológica para a descoberta de medicamentos utilizando inteligência artificial.

A empresa está pronta para fornecer a fabricantes de medicamentos, institutos de pesquisa e empresas de descoberta de medicamentos por IA capacidade de computação, armazenamento de dados, soluções de rede, conjuntos de ferramentas e mecanismos de gerenciamento de dados.

Esta divisão é um dos chamados 'legions' da Huawei — equipes criadas pela empresa para focar em setores específicos. Ela começou a aparecer em fóruns da indústria farmacêutica no final de 2025.

Avaliação do desenvolvimento de IA na descoberta de medicamentos

O líder descreveu o processo de descoberta de medicamentos com IA como em rápido desenvolvimento, mas ainda com altas expectativas. Algumas tecnologias, como previsão de estrutura de proteínas e modelagem molecular, já são usadas na prática, mas a cadeia completa de desenvolvimento de medicamentos ainda não está formada. Ele observou que a próxima questão chave não é o tamanho dos modelos, mas sua capacidade de se integrar aos fluxos de trabalho de pesquisa reais e formar um ciclo fechado com dados laboratoriais e decisões dos pesquisadores.

A capacidade da IA de aumentar a eficiência e ajudar as empresas a lançar produtos de forma estável só será evidente com linhas de produção reais e resultados obtidos.

No âmbito de projetos de parceria, clusters compostos por cerca de cem placas aceleradoras, destinados ao treinamento, implantação e otimização de modelos de descoberta de medicamentos, já começaram a ser implementados. A Huawei, em conjunto com duas empresas médicas, construiu tais clusters e apoia instituições científicas, incluindo o Instituto de Medicina Materna de Xangai e o Laboratório de Chanping.

Vantagens da oferta da Huawei

Ele listou três vantagens que a Huawei oferece. Primeiro, o acesso a capacidades avançadas de computação e armazenamento de dados, que faltam a muitas empresas. Segundo, a possibilidade de clusterização desses cálculos. O treinamento de um modelo requer um mínimo de 64 placas, e frequentemente centenas ou milhares, que devem ser agrupadas em um cluster, em vez de serem usadas individualmente. Nesse sentido, ele mencionou o desenvolvimento da Huawei — o design SuperPoD de 1024 placas, que ele classificou como o maior do seu tipo no mundo.

Terceiro, o ecossistema: a Huawei colabora com a DP Technology, StoneWise e MoleculeMind para criar soluções conjuntas. Enquanto isso, a Huawei é responsável pela coordenação e adaptação de computação, armazenamento e redes, enquanto os parceiros cuidam do desenvolvimento dos próprios modelos.

Essa posição reflete a abordagem da Huawei em outros setores, onde a empresa fornece a infraestrutura, deixando os aplicativos para os parceiros. No campo da descoberta de medicamentos, isso significa apostar na demanda por grandes clusters de treinamento à medida que mais empresas passam de pequenos experimentos para modelos de escala industrial.

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No evento GOSIM Shenzhen 2026, realizado em 16 de outubro, a Huawei apresentou ferramentas para desenvolvedores que funcionam sobre sua pilha CANN aberta, em vez de apenas repetir a declaração anterior sobre código aberto. Lisin Shao, gerente geral de negócios CANN na Huawei, explicou que o CANN atua como um nível de computação heterogêneo entre os frameworks de inteligência artificial e os processadores Ascend, além de descrever detalhadamente os serviços comunitários destinados à aplicação prática por estudantes e engenheiros.

Anteriormente, em 2025, planos da Huawei para abrir amplamente o CANN foram mencionados em publicações em inglês. A nova informação diz respeito à base de trabalho. O CANNLab fornece ambientes de nuvem gratuitos online para trabalhar com Ascend C, PyPTO e operadores relacionados, além de incluir verificações de implantação de modelos e seu ajuste. O CANNBot é apresentado como um assistente multiagente capaz de gerar código, resolver problemas autonomamente, fechar o ciclo de reparo e realizar ajustes ponta a ponta.

O CANNJudge adiciona quadros online para competições, permitindo que os alunos pratiquem tarefas avaliadas, enquanto o CANN-Learning-Hub reúne materiais didáticos e exemplos interativos para trabalhar com operadores de nível iniciante a avançado. A gestão é realizada através de um comitê técnico orientador, um comitê de gerenciamento de projetos e grupos de interesse especiais.

Nos grupos de interesse setoriais, áreas como transporte inteligente, inteligência incorporada, energia e ciências da vida já estão listadas, com repositórios de código correspondentes abertos para colaboração entre universidades, laboratórios e empresas. O CANN-Samples contém exemplos de otimização para treinamento e inferência, incluindo caminhos de chip único focados em classes com capacidade computacional limitada.

A Huawei conecta todos esses elementos no caminho 'aprendizagem-prática-competição-certificação-contratação', buscando fornecer aos estudantes tarefas reais sobre operadores e modelos antes de se formarem. Parceiros do ecossistema relatam a contratação de participantes fortes da comunidade, embora os canais de recomendação externa ainda estejam em desenvolvimento. Além disso, a empresa não afirma que todo o código CANN esteja totalmente pronto para código aberto; ela descreve os serviços e a governança em torno das partes que estão abertas no momento.

Para os desenvolvedores Ascend, a notícia mais importante é o laboratório de nuvem gratuito, o agente assistente para trabalhar com operadores e o ranking público, anunciados juntos como uma base unificada para desenvolvedores. Relatórios anteriores em inglês abordaram a direção de código aberto; esta apresentação foi dedicada às ferramentas destinadas a tornar essa direção aplicável no trabalho diário.

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