百时美施贵宝部署基于 NVIDIA Vera Rubin 的生命科学最先进 AI 工厂
2026/07/20 18:59阅读量 3
百时美施贵宝（BMS）宣布部署第二台 DGX SuperPOD，基于 8 套 DGX Vera Rubin NVL72 系统，性能功耗比提升 10 倍。该平台将向所有科学家开放统一 AI 环境，涵盖药物发现全流程，旨在加速下一代药物研发，并已通过 AI 在靶点识别、候选化合物优化等环节取得实际成果。
事件概述
百时美施贵宝（BMS）于 2026 年 7 月 20 日宣布，正在部署其第二台 NVIDIA DGX SuperPOD，构建在 8 套 DGX Vera Rubin NVL72 系统之上——这被认为是生命科学领域最具能效的 AI 集群。新集群将提供统一 AI 平台（含 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit），支持预测、模型训练和智能体工作流，覆盖药物发现全管线。
核心信息
- 性能与规模：8 套机架级系统（含 NVIDIA Vera CPU 和 Rubin GPU），每兆瓦性能较原有基础设施提升最高 10 倍。
- 开放与普惠：BMS 将把新超级计算资源开放给所有科学家，无需排队或配额限制。研究者可通过自然语言启动复杂预测任务，AI 原生工具链由 NVIDIA Mission Control 管理。
- 实际成果：已有 DGX SuperPOD 运营约三年，AI 辅助靶点识别将原需数周的手动工作缩短至数天。团队利用 AI 扩展了 CELMoD 化合物库（旨在选择性降解致癌蛋白），并应用“Predict First”方法在候选化合物优化阶段基于设计预测指导实验，优先合成最具成功概率的分子。
- 战略愿景：BMS 旨在将 AI 整合为“累积学习循环”，使新泽西州劳伦斯维尔和加利福尼亚州圣地亚哥等全球团队共享数据和模型，实现跨项目知识复用。智能体工作流将打破组织壁垒，提升研发架构的协同效率。
- 目标：新平台将用于小分子、大分子设计、临床及数字孪生等任务，BMS 副总裁 Erin Davis 表示“这不仅仅是拥有最大算力，而是让超级计算触及管线的每个节点。”
值得关注
BMS 明确移动从“AI 能做什么”到“产生可衡量的影响”，并强调人类科学家仍主导决策，AI 通过量化洞察和预测增强而非替代人类直觉。该部署展示了大型药企如何通过大规模 AI 基础设施系统性加速药物发现周期。