Bristol Myers Squibb 将成为首家购买基于全新 Vera Rubin 架构的 Nvidia DGX SuperPOD 的生命科学公司。该公司将这笔投资视为 AI 在药物发现中角色的一次决定性扩展，并称这台机器是生命科学领域最强的单一拥有 Nvidia 基础设施。

效率的大幅跃升

DGX Vera Rubin NVL72 系统的单位兆瓦性能最高可达前代的 10 倍；BMS 自 2024 年 3 月起一直在运行前代 SuperPOD。首席数字与技术官 Greg Meyers 直言，公司获得的是“每投入一瓦电力，算力提升 10 倍”，并补充说：“BMS 对 AI 做出了审慎的押注，而我们已经开始看到回报。”

算力将用于何处

BMS 将在 oncology、hematology、cardiovascular、immunology 和 neuroscience 项目中运行专有 AI 模型。首席研究官 Robert Plenge 以处理效率来描述其收益：在评估候选药物时，“也许以前我们能做 10 个，现在我们能做几十个。”这套算力让公司在投入实验室工作之前，能够在模拟环境中测试更多分子假设。

可量化的时间节省

该公司表示，AI 已将其 time-to-clinical-testing 缩短 20-30%，并正朝着 50% 的目标推进。更引人注目的是，其称一种实验性的 sickle cell disease 治疗方案若没有 AI 支持的研究就不会被发现——这是一个现有方法未能找到候选方案的具体例子。Nvidia 这笔采购的财务条款未披露。

自有硬件

通过购买而非租用云算力，BMS 将模型和数据保留在其可控的基础设施上——这在处理敏感、高价值知识产权的企业中已是常见做法。对制药业而言，单个获批药物的价值可能高达数十亿美元，掌握能缩短发现周期的算力正越来越被视为核心基础设施，而非一项试验。