NYB.AI 发表 Vecura 2.0，携手 NVIDIA 将代理式 AI 工作流 (Agentic AI Workflows) 引入分子发现领域

生命科学研究正迈入AI人工智能时代，但多数研发团队仍无法大规模使用旗舰级 AI 模型。先进 AI 模型、分子模拟工具、科学数据库、推论优化与 GPU 基础设施散落于各独立系统，未能有效整合。致使生技制药公司、原料创新企业、生物技术团队和研究机构的AI 导入进程缓慢、成本高昂且门槛极高。

新加坡 AI 科技新创公司 NYB.AI致力开发分子发现与生命科学研究的基础设施。为解决这痛点，推出代理型 AI 平台 Vecura，将科学模型、生物数据、分子分析工具及 GPU 加速运算整合至单一研发工作流（discovery workflow）中。

Vecura 2.0 承袭Vecura 1.0 基础--1.0 版提供分子探索所需的 AI 模型与科学工具； 2.0 版加入 Agentic（代理）架构层，从「工具调用」演进为「自动化工作流执行」，可协助研发团队定义科学目标、检索背景数据、启动最适模型、比对输出结果，并在减少人工协调的前提下自动生成结构化决策支持报告。

从模型调用迈向代理型工作流
Vecura 的研发初衷源于简单理念：AI 在科学领域的下一个瓶颈，不再是能否取得更多模型，而是如何让这些模型在实际研发情境中高效协同。Vecura 1.0 已将数百种 AI 模型、科学工具、生物数据与分子分析功能串联至统一工作流，协助研发团队于化合物分析、标靶探索、配方研究、毒性评估及转译医学研发时，无需切换独立系统。

全新的 Vecura 2.0 导入代理型 AI 架构层，具备横跨整体工作流的推理能力，能深度理解研究目标、检索科学文献脉络、筛选最适模型、协调流程并比对结果，自动生成结构化的下一步决策建议，使 Vecura 从工作流平台进化为更具智能的探索系统，大规模协助科学家作业，更贴近真实的研究决策流程。

这种 AI 代理运作模式让科学家可专注于研究方向，而非繁杂的基础设施管理，也落实了 NYB.AI 推动分子探索「普及化」（democratize）的远大愿景——降低顶规 AI 模型、科学工具及高密集 GPU 工作流的使用门槛，让大型药厂与专业计算实验室以外的研发团队也能掌握这些先进技术。

藉由 NVIDIA 技术推动规模化存取
NYB.AI 正利用 NVIDIA 技术，全面强化 Vecura 用于科学发现的代理型 AI 架构。作为 NVIDIA Inception 新创计划成员，NYB.AI 透过 NVIDIA 创新实验室获得 NVIDIA Hopper GPU 算力资源及工程技术指导，提升 Vecura 规划、执行与协调复杂研究任务的能力。这项支持让 Vecura 跳脱单一模型的孤立执行模式，迈向高效串联的工作流，使科学脉络、模型筛选、推论、比对及决策支持在同一系统中整合运作。

Vecura 全面由 NVIDIA 技术驱动，横跨代理编排、科学建模、数据与检索及生产环境部署，全数运行于 NVIDIA 加速运算平台上。

此外，NYB.AI 也正为 Vecura 2.0 开发以 token 为基础（token-based）的计点存取模式。透过平台点数，生技制药公司、原料成分厂商和研究团队都能轻松调用 AI 驱动的探索工作流，例如化合物筛选、生物活性预测和分子对接。这种模式让使用者能直接透过 NYB.AI 平台运行运算密集型科学任务，无需自行建置或营运底层基础设施。

未来展望
NYB.AI 将携 Vecura 2.0进驻 InnoVEX 2026（2026年6月2日至5日于台北南港展览馆举行）Inception 展馆，参与 NVIDIA Inception 新创展区（Startup Showcase）。本次参展将提供契机与企业领袖、投资人、生态系合作夥伴及国际买主共同验证 Vecura 2.0，强化其在 NVIDIA Inception 生态系中的能见度——展现代理型 AI 如何跳脱纯模型实验阶段，转化为分子探索团队真正实用的研发基础设施。

NYB.AI在 InnoVEX 2026 展会中将展示 Vecura 2.0 如何全面支持分子探索与生命科学研究，应用范畴横跨制药、保健食品、化妆品、食品科学、功能性原料及大众健康。Vecura 2.0充分体现了 NYB.AI 的长远使命：让先进 AI 探索基础设施在生命科学生态系中，变得更具实用性、规模化且更易普及。