今天简单记录一下医疗AI方面的前景。

大方向上，原本不看好分子药学，尤其是依赖纯药物治疗，不认为细分领域能解决什么根本问题，比如类似 $RXRX 的公司。最近不得不作出一定程度的反思: 现阶段的AI分析可实验，结构有限的分子药物，是一种产出更确定的方向。所以我估计RXRX可能会在某时刻，率先做出产品。但我也仅持观望。

从技术谈，医疗亟需被AI颠覆性重构，形成以health为中心的垂直整合。而不是科研导向的academic domain。因为医疗的核心理念一定是 "上医治未病”。并且相关preventative care日趋成熟，理念和体系有所构建。Thanks to the current administration and RFK Jr. （也可以参考下图中的书）。 所以，从现在起，密切关注 $TEM 为代表的diagnostic AI应当是更具前景的方向。

前几年高能物理扩张期，本以为可控fusion只是迎来了一波投资发展。上周看到TAE的merge一口气 $60B 押注，原来TAE今年已经有plasma能稳定在100 million degrees，而且计划2030年能商业部署？！虽然我一时难以置信，but----the future is definitely coming。

顺便去翻了下母校的fusion实验室（图一），也在两个月前又拿了funding。物理实验课前，我常常在那个地下室的环形走廊踱步，静中带着电机的白噪音，清凉的空气里，弥漫着负氧的味道。但那台反应堆我没有权限靠近。图二则是fusion合作的plasma lab，有幸跟随它的creator探访过。当时教授开心的邀请我们去参观，本以为像之前玩泥巴一样的lab，结果进去后着实震撼到了。和博物馆里拔了线，拆除了很多部件的器械完全不同，你可以感受到那台million degrees plasma 鲜活的、跳跃的生命。在拥挤的管道之间弯腰穿行，如同在人体脏器之间游离。那天的实景，也比这张展示图杂乱许多。

[edit: 刚发现图一包含了三张图，中间那张是fusion，右边就是图二里被挡住的plasma torus]

那么，再说到氢燃料电池，原先想象的TAM显然有极大限制，对比fusion的capacity几乎就没有优势。只能在细分市场如storage/transport独树一帜了。

这么一想，传统行业似乎不太会有出人意料的市场扩张。其产品底色，几乎在物理层面的基础路线抉择上就已经定义了。这一点和纯软件非常不同。类似的，GPU也如此。虽然其生态的另一重心，CUDA是软件方面的护城河，但也只是辅助。如果没有GPU本身的壁垒，城墙上指挥的老黄，软件护城河不过是一条小溪。

最后，赶紧跟随Steven买核能。