百时美施贵宝采购英伟达最新Vera Rubin架构计算系统
百时美施贵宝宣布采购英伟达VeraRubin架构DGXSuperPOD，成为生命科学行业首家。新系统能效提升，每瓦功耗计算能力约增10倍。AI已将药物制备时间缩短20%至30%，未来有望达50%，并助力发现早期镰状细胞病疗法。
7月21日，百时美施贵宝（Bristol Myers Squibb，BMS）正式宣布，将采购英伟达最新一代计算系统，用于支持人工智能在药物发现与研发全流程中的应用。这意味着，这家制药巨头在AI基础设施上的投入又迈出了关键一步。
据BMS透露，他们将成为生命科学行业首家采购基于英伟达Vera Rubin架构的DGX SuperPOD超级计算系统的企业。这一架构是英伟达今年早些时候发布的，被定位为现有AI计算平台的下一代产品。虽然采购金额没有公开，但公司高管表示，这次采购是在此前一套较小规模DGX SuperPOD系统基础上的升级，而之前那套系统相比Vera Rubin已经落后了大约两到三个产品世代。
近年来，制药行业对AI基础设施的投资明显提速。原因不难理解——借助人工智能，企业能更快发现药物靶点，并提高候选药物在临床试验中的成功率。BMS首席研发官Robert Plenge指出，新计算平台让公司能够在药物研发早期阶段同时评估更多潜在候选药物：“过去我们也许只能测试10个候选方案，现在则可以同时评估几十个。”
Plenge还透露，公司目前已经利用AI工具，将用于临床试验的药物制备时间缩短了20%到30%。他预计，这一效率提升未来几年有望进一步扩大至50%。更值得关注的是，公司目前一款处于临床早期开发阶段的镰状细胞病实验性疗法，如果没有AI辅助研究，很可能根本不会被发现。这或许就是AI在制药领域最令人兴奋的潜力所在。
BMS首席数字与技术官Greg Meyers解释了此次投资的一个重要原因：随着公司在研发体系中部署越来越大的AI模型，对算力的需求正在快速增长。目前，公司已经在所有小分子药物项目以及绝大多数大分子药物研发项目中应用AI技术。Meyers还特别提到，新一代系统在能效方面同样出色：“运行这些系统需要支付电费。可以把它理解为，每消耗同样一瓦电力，就能获得大约10倍的计算能力……而电价并不会越来越便宜。” 这句话背后，其实隐藏着AI制药竞争中的另一个关键变量——成本效率。
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