百时美施贵宝基于NVIDIA Vera Rubin打造生命科学行业最先进AI工厂

百时美施贵宝（BMS）副总裁Erin Davis将新系统戏称为“SuperDuperPOD”。BMS已运行一台DGX SuperPOD约三年，并取得实质性成果，但Davis表示现有算力已饱和：“我们在生产环境中运行大规模大分子预测，还在构建自己的基础模型，这需要大量GPU。”

新部署的第二台DGX SuperPOD基于8套NVIDIA DGX Vera Rubin NVL72系统，每套包含Vera CPU和Rubin GPU，性能功耗比较现有基础设施提升10倍。BMS计划将新旧集群整合为统一环境，通过NVIDIA Mission Control管理，研究人员可用自然语言发起复杂预测。

BMS高级副总裁Payal Sheth指出，AI已从抽象概念转向可衡量的影响。AI辅助的靶点识别为科学家节省数周人工时间；团队利用AI扩展了CELMoD化合物库——这类分子可选择性降解致癌蛋白，应用于血癌治疗等领域，并打开了新靶点和更广泛疾病的新药可能性。

在先导化合物优化阶段，BMS采用“预测优先”方法：通过多参数优化预测优先合成哪些分子，筛除不符合性质要求的候选物，确保宝贵的实验室实验聚焦于成功概率最高的分子。Sheth强调：“这确保珍贵的实验室实验与推进最高成功概率的分子保持一致。”

Sheth表示，过去每个项目被独立对待，学习成果无法累积成智能框架。如今，BMS通过AI将每次实验、临床数据和合作伙伴关系转化为更高置信度的科学决策。Davis补充说，智能体“不在乎边界，它们会跨越所有领域”，这使得团队能从跨项目和跨部门的决策中学习。

Davis描述道：“当科学家拥有一支经过充分验证、训练有素、内嵌BMS知识的虚拟科学家大军时，你本身就成为一个完整团队。”Sheth强调人类直觉不会被取代，而是被更量化的洞察和预测增强。

新系统已有详细的资源分配计划，涵盖小分子、大分子设计、临床应用和数字孪生等模态。Davis表示：“我们不是买了最大的算力就完事，SuperDuperPOD将贯穿研发的每个节点。”当被首席数字和技术官Greg Meyers问及能否饱和新系统时，Davis回答：“给我们时间。”

Davis的父亲五年前因阿尔茨海默病去世，她深知脑疾病领域的艰难。BMS在脑健康领域有重大投入，Davis希望AI能加速症状缓解药物的发现。她认为，技术本身不是瓶颈，关键在于如何让科学家真正用起来并从中学习。