- Bristol Myers Squibb 與 NVIDIA 合作建設人工智能超級計算機。
- 計算能力在藥物發現中與濕實驗室同樣重要。
- BMS 選擇擁有計算資源以保護專有數據。
- 新系統性能是替代基礎設施的十倍，支持藥物發現流程。
美國製藥巨頭百時美施貴寶 (Bristol Myers Squibb, BMS) 與晶片製造商 NVIDIA 合作，計劃建造該行業最大的人工智能超級計算機。該計算集羣預計將於 2027 年 1 月上線，並將由數據中心公司 Equinix 託管，根據共同位置協議進行運營。全球範圍內的人工智能浪潮同樣影響製藥行業。雖然並非大型語言模型 (LLMs) 在加速藥物發現方面發揮作用，但支撐這些模型的高性能計算能力正在幫助製藥公司建立自己的人工智能系統。
這些公司的高層領導者目前已深信，計算能力在藥物發現過程中與濕實驗室同樣關鍵。
製藥公司擁有計算資源的原因
然而，與矽谷的科技公司不同，這些公司全心投入租用計算資源，並且因為使用代幣而支付高昂的費用，大型製藥公司則選擇了不同的路徑，決定擁有自己的計算資源。為何製藥公司選擇擁有計算資源？在 NVIDIA 的處理器需求過高且性能不斷升級的時候，選擇購買計算資源而非租用似乎並不明智。然而，租用計算資源並不簡單。當 BMS 團隊進行計算時，他們發現，即使預留計算能力，所獲得的晶片也僅是三到四代的舊款。
此外，租用的成本遠高於直接從 NVIDIA 購買晶片的價格。這一思路在其他製藥巨頭如禮來 (Eli Lilly) 和羅氏 (Roche) 中同樣存在，他們分別在 2025 年 10 月和 2026 年 3 月購買了計算資源。
BMS 超級計算機的技術規格
BMS 與 NVIDIA 密切合作已有三年，當時安裝了 DGX SuperPOD 以支持其研究和開發活動。雖然禮來將購買決策比喻為擁有“近乎無限”的代幣，但 BMS 的思考方式則相對保守，他們僅僅是在優化資源，並不排斥未來租用計算資源。購買計算資源的另一個好處是，公司的專有科學數據和知識產權可以保留在其擁有的計算資源上。
BMS 正在建設的人工智能超級計算機由 NVIDIA DGX SuperPOD 構成，配備 DGX Vera Rubin NVL72 系統，使其成為生命科學行業內最強大的單一擁有 NVIDIA 基礎設施。該系統的性能是其替代基礎設施的 10 倍，同時為 BMS 的研究人員提供 NVIDIA 的 BioNeMo Agent Toolkit，該工具包可進行預測、訓練人工智能模型，並推動整個藥物發現流程的工作流程。
BMS 首席數字與技術官 Greg Meyers 在新聞稿中表示：“BMS 對人工智能進行了深思熟慮的投資，我們開始看到它在我們的產品線和運營中產生回報。我們致力於將人工智能轉化為對患者的實際成果，這需要與該雄心相匹配的基礎設施。擴建我們與 NVIDIA 的計算能力，使我們的研究人員和業務團隊具備了保持 BMS 在藥物發現和開發的最前沿所需的規模。”
製藥行業的計算資源戰略轉變
隨著人工智能技術的發展，製藥行業愈加重視計算能力。Bristol Myers Squibb 與 NVIDIA 的合作，顯示出大型製藥公司在計算資源上的投資策略正在轉變，從租用轉向擁有。這不僅能降低長期成本，還能確保專有數據的安全性。隨著對高性能計算需求的增加，這種趨勢可能會影響整個行業，促進藥物發現的效率與創新。