Bristol Myers Squibb는 새로운 Vera Rubin 아키텍처를 기반으로 한 Nvidia DGX SuperPOD를 구매하는 최초의 생명과학 기업이 될 예정입니다. 이 제약사는 이를 신약 발견에서 AI의 역할을 결정적으로 확장하는 투자로 규정했습니다. 회사는 이 장비를 생명과학 분야에서 단일 소유 기준으로 가장 강력한 Nvidia 인프라라고 설명했습니다.
효율성의 큰 도약
DGX Vera Rubin NVL72 시스템은 BMS가 2024년 3월부터 사용해 온 이전 SuperPOD보다 메가와트당 성능이 최대 10배 높습니다. Greg Meyers 최고디지털·기술책임자는 이를 "소비한 와트당 10배 더 많은 컴퓨팅 역량"이라고 표현하며, "BMS는 AI에 대한 분명한 베팅을 했고, 그 성과가 이제 나타나기 시작하고 있습니다"라고 덧붙였습니다.
연산 자원의 사용처
BMS는 종양학, 혈액학, 심혈관, 면역학 및 신경과학 프로그램 전반에 자체 AI 모델을 운용할 계획입니다. Robert Plenge 최고연구책임자는 성과를 처리량의 관점에서 설명했습니다. 약물 후보 평가와 관련해 "이전에는 10개 정도만 할 수 있었지만 지금은 수십 개를 할 수 있을지도 모릅니다"라고 말했습니다. 이 연산 능력은 회사가 실험실 작업에 착수하기 전에 훨씬 더 많은 분자 가설을 인실리코로 검증할 수 있게 합니다.
측정 가능한 시간 절감
회사는 AI가 이미 임상 시험 착수까지 걸리는 시간(time-to-clinical-testing)을 20~30% 줄였다고 밝히며, 목표치는 50%라고 했습니다. 더 주목할 점은 겸상 적혈구병 치료제 후보 하나가 AI 지원 연구가 아니었다면 발견되지 않았을 것이라고 회사가 주장한 대목입니다. 이는 기존 방법으로는 놓쳤던 후보의 구체적 사례입니다. Nvidia 구매의 재무 조건은 공개되지 않았습니다.
장비를 직접 소유하기
클라우드 용량을 빌리는 대신 구매함으로써 BMS는 자사가 통제하는 인프라 위에 모델과 데이터를 둘 수 있게 됩니다. 이는 민감하고 가치가 높은 지식재산을 다루는 기업들에서 반복적으로 나타나는 패턴입니다. 승인된 단일 의약품의 가치가 수십억 달러에 이를 수 있는 제약 업계에서, 발견 주기를 단축하는 연산 자원을 직접 소유하는 일은 이제 실험이 아니라 핵심 인프라로 간주되고 있습니다.