人工智能科学与制药领域的深度融合正在提速。百时美施贵宝（Bristol Myers Squibb，简称BMS）近日宣布，成为全球首家采购英伟达最新AI超算基础设施方案的生命科学企业，称此次部署将带来计算能力与效率的"跨越式提升"。
此次BMS部署的是英伟达DGX SuperPOD系统，该系统基于英伟达Vera Rubin NVL72平台构建。这是英伟达专为复杂自主智能体AI工作流及科学计算设计的下一代AI超算平台，其名称来源于著名暗物质研究先驱薇拉·库珀·鲁宾。
据BMS介绍，该系统将成为"生命科学领域最先进、最节能的英伟达基础设施"，并将用于扩展自研AI模型规模、缩短药物研发周期，同时推进其"混合智能"愿景——即让AI科学家与从事新药研究的人类研究人员协同工作。
此次合作将使BMS拥有业界最强大的集中式AI超算系统。BMS表示，该系统每兆瓦的性能最高可达上一代系统的10倍，能够在不成比例增加能耗的前提下，支撑更大规模、更复杂的AI工作负载。
这一宣布也折射出制药行业正在上演的AI军备竞赛。就在数月前，礼来公司也宣布与英伟达达成类似合作，并声称没有其他公司的项目规模能与之相提并论。
"BMS在AI领域做出了坚定的战略押注，我们已经开始在研发管线和运营中看到回报，"BMS首席数字与技术官格雷格·迈耶斯表示。他还指出，公司为这一项目已积累准备了近三年。
"通过与英伟达扩展计算能力，我们的研究人员和各业务团队将获得所需的规模支撑，使BMS始终站在AI赋能药物研发的最前沿。"目前，双方并未披露此次合作的具体财务条款。
利用AI推动药物研发，被业界视为缩短先导化合物筛选周期、降低研发成本、提升成功率的重要路径。AI能够处理大规模数据集、挖掘规律并生成预测，从而应用于新靶点发现和药物设计。
BMS表示，其AI投入已初见成效。能够自动化执行靶点识别与验证任务的AI智能体，为科学家节省了数周的手动工作时间，使他们能将精力集中在假设验证及其他关键科学决策上。
目前，AI已参与BMS所有小分子项目的设计，并覆盖其大多数大分子项目。BMS将这种在实验室工作开始前即优先运用AI的方式称为"预测优先"方法。
"药物研发本质上是一系列在不确定条件下做出决策的过程，而更好的决策来源于更快获得的更优证据，"BMS首席研究官罗伯特·普伦格表示。
"这套基础设施让我们能够从每一次实验和每一项临床数据中持续学习，以不断优化下一个研究假设，让科学家减少在繁琐手工工作上的时间投入，将更多精力集中于需要人类判断力的问题上。"
"我们追求的不是速度本身，而是提高每一个推进项目的成功概率。"
Q&A
Q1：英伟达Vera Rubin NVL72平台是什么，有哪些核心特点？
A：Vera Rubin NVL72是英伟达推出的下一代AI超算平台，专为复杂自主智能体AI工作流和科学计算设计，名称来源于著名暗物质研究先驱薇拉·库珀·鲁宾。该平台是DGX SuperPOD系统的核心，每兆瓦性能最高可达上一代系统的10倍，兼具高性能与高能效，适用于大规模、高复杂度的AI工作负载，尤其契合生命科学领域对算力的密集需求。
A："预测优先"是BMS在开展任何实验室工作之前，率先借助AI对药物设计进行预测和评估的研发方法。目前，AI已参与BMS所有小分子项目的设计，以及大多数大分子项目。通过这种方式，AI可以在早期阶段筛选出更有潜力的候选方向，减少无效实验，从而缩短研发周期并提升项目推进的成功概率。
Q3：百时美施贵宝在AI药物研发上目前取得了哪些具体成果？
A：BMS表示，用于自动化靶点识别与验证的AI智能体已为科学家节省了数周的手动工作时间，使其能够将精力集中在假设验证等核心科学决策上。此外，AI已全面参与公司小分子项目设计，并覆盖大多数大分子项目，整体研发效率得到显著提升。BMS还表示，AI投入带来的回报已在其研发管线和运营中开始显现。
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