百时美施贵宝携手英伟达打造制药行业最大AI超级计算机
百时美施贵宝（BMS）周一宣布，将购买英伟达最新一代计算系统，以支持人工智能在其药物发现和开发业务中的运用。该公司表示，此举将使其成为制药行业最大AI超级计算机的所有者。
这家制药商将成为首家购买基于Vera Rubin架构的英伟达DGX SuperPOD的生命科学公司。Vera Rubin是这家芯片制造商今年早些时候发布的下一代AI计算平台，是其当前一代系统的后继产品。财务条款未予披露。
这一声明是制药公司一系列押注自主AI基础设施的最新也是最大的一笔投资——这些公司不再仅仅依赖云计算或外部合作。BMS加入阿斯利康、葛兰素史克等公司的行列，建设用于药物发现的专用超级计算能力，并声称其系统将在规模上超越所有对手。
从模型到分子
BMS首席研究官罗伯特·普伦奇表示，新能力将使公司能够在开发周期早期评估更多潜在候选药物。”以前我们可能只能做10个，现在可以做几十个，”他说。
普伦奇表示，BMS已经在使用AI工具将临床测试药物的生产时间缩短20%至30%，并预计这一数字在未来几年可能达到50%。他提到一种目前处于早期临床开发阶段的镰状细胞病实验性疗法，他表示，如果没有AI赋能的研究，这种疗法很可能无法被发现。
该公司在其所有小分子项目和大部分大分子项目中使用AI——这一范围反映了AI已经多么深入地渗透到制药研究中。新的超级计算机将使BMS能够部署比其当前基础设施所能支持的更大的AI模型。
BMS首席数字与技术官格雷格·迈耶斯表示，这项投资是由快速增长的计算需求驱动的。”当你托管这些东西时，你必须支付电费，”他说。”可以把它想象成每瓦特功耗提供10倍的计算能力。电费可不会越来越便宜。”
制药行业的AI军备竞赛
BMS的声明是九个月内大型制药公司第三次声称正在建设行业最大的AI超级计算机。每一个新系统都代表着在将机器学习应用于药物发现基本问题上的竞赛升级：识别安全、有效且可制造的分子。
传统的药物开发可能需要十多年时间，每个获批药物的成本超过10亿美元。AI模型有望通过预测哪些分子最有可能成功、模拟它们与生物靶点的相互作用，以及在实验室合成之前优化其化学性质来加速这一过程。
批评者——以及一些公司本身——警告说，强大的计算能力并不能保证更好的药物。AI模型的质量取决于其训练数据的质量，而人类疾病的生物学复杂性意味着许多看似有希望的分子仍然会在临床试验中失败。但投资规模表明，业界相信这项技术已经跨越了从实验性到必要性的门槛。
BMS的新系统建立在之前从英伟达购买的一个较小的SuperPOD基础之上，该SuperPOD比Vera Rubin架构落后两到三代。该公司表示，此次升级代表了其计算能力的阶段性飞跃——以及其更快找到药物的雄心的阶段性飞跃。
来源
[1] Trang, B. “Bristol Myers Squibb becomes latest company to claim it’s building pharma’s largest NVIDIA AI supercomputer.” STAT News, 2026年7月20日. https://www.statnews.com/2026/07/20/bms-nvidia-assembling-largest-pharma-ai-supercomputer/
[2] Erman, M. “Bristol Myers buys Nvidia’s latest AI computing system for drug research.” Reuters, 2026年7月20日. https://www.reuters.com/2026/07/20/bristol-myers-buys-nvidias-latest-ai-computing-system-for-drug-research
婷 翻译