Bristol Myers Squibb станет первой компанией в сфере life sciences, которая купит Nvidia DGX SuperPOD, построенный на новой архитектуре Vera Rubin, — ставка, которую разработчик лекарств описывает как решительное расширение роли ИИ в открытии препаратов. Компания называет эту машину самой мощной среди принадлежащих одному владельцу систем Nvidia в life sciences.

Резкий рост эффективности

Система DGX Vera Rubin NVL72 обеспечивает до 10 раз более высокую производительность на мегаватт, чем ее предшественник, SuperPOD, который BMS использует с марта 2024 года. Директор по цифровым технологиям и технологиям Грег Майерс сказал прямо: компания получает «в 10 раз больше вычислительной мощности на каждый потраченный ватт», добавив, что «BMS сделала осознанную ставку на ИИ, и мы начинаем видеть, как она окупается».

Куда направляются вычисления

BMS будет запускать собственные ИИ-модели в программах по онкологии, гематологии, сердечно-сосудистым заболеваниям, иммунологии и нейронаукам. Главный научный директор Роберт Пленге описал эффект через пропускную способность: при оценке кандидатов в лекарства «раньше мы, возможно, могли делать 10, а теперь можем делать десятки». Вычислительные мощности позволяют компании проверять гораздо больше молекулярных гипотез in silico, прежде чем переходить к лабораторной работе.

Измеримая экономия времени

Компания утверждает, что ИИ уже сократил время до начала клинических испытаний на 20-30%, и теперь она нацелена на 50%. Еще более примечательно ее заявление о том, что экспериментальное лечение серповидноклеточной болезни не было бы найдено без исследований с применением ИИ — конкретный пример кандидата, который существующие методы упустили. Финансовые условия покупки Nvidia не раскрываются.

Владеть железом

Покупая вычислительные мощности, а не арендуя их в облаке, BMS держит свои модели и данные на инфраструктуре, которую контролирует, — повторяющаяся практика среди компаний, работающих с чувствительной и ценной интеллектуальной собственностью. Для фармы, где один одобренный препарат может стоить миллиарды, владение вычислительными ресурсами, сокращающими цикл поиска, все чаще рассматривается как базовая инфраструктура, а не эксперимент.