7月20，百时美施贵宝（BMS）宣布，将部署英伟达的DGX Vera Rubin NVL72系统，扩大专有AI模型的应用规模、缩短药物发现周期，搭建生命科学领域算力顶尖的专属 AI 基础设施。
这并非双方初次合作，早在三年前，百时美施贵宝就已落地英伟达 DGX SuperPOD 算力集群，依靠 AI 辅助靶点挖掘、分子筛选；本次扩建是合作的全面升级，算力、能效、模型承载能力实现跨越式提升。
这套全新 Vera Rubin NVL72 超算拥有极强性能：相比前代架构，单位能耗算力提升近10倍，可支撑万亿参数生物基础模型训练、海量蛋白与分子数据运算，同时适配英伟达BioNeMo生物AI工具链，一站式完成靶点预测、化合物生成、临床数据推演全流程计算任务。
算力扩容将全面覆盖BMS核心研发管线：肿瘤、血液疾病、心血管、免疫、神经科学五大领域，所有研发团队均可无门槛调用超算资源，不再受算力限制阻碍科研进度。
“混合智能”：AI科学家与人类并肩作战
本次布局的核心目标，是落地百时美施贵宝独家混合智能（Hybrid Intelligence） 科研体系，重构人与 AI 的协作边界。
AI 承担繁重数据工作：自动完成海量文献挖掘、靶点验证、分子模拟、实验数据统计等重复、高密度计算任务，原本耗时数周的人工分析，AI 可在数小时完成；
人类科学家把控核心决策：专注科研方向设计、实验结果解读、临床价值判断、创新假说推导，把人力从机械劳动中释放，聚焦高价值创新思考。
公司研发高管表示：药物研发本质是充满不确定性的连续决策，这套 AI 基础设施能从每一次实验、每一组临床数据中持续学习，优化科研假设，不止单纯提速，更提升新药管线的研发成功率。
AI 制药进入规模化算力竞争时代
长久以来，创新药研发深陷 “投入高、周期长、成功率低” 困境，传统模式下一款新药临床前开发就要 4-6 年；而 AI 介入后，候选化合物筛选周期可压缩至 1 年以内，研发成本显著下降。
全球头部药企早已集体押注 AI 赛道——礼来与英伟达宣布共建AI联合创新实验室，五年内投资10亿美元；罗氏也宣布建设“混合云AI工厂”加速药物和诊断开发。
从趋势来看，算力底座、生物大模型、专属 AI 工作流，或将成为药企创新的核心竞争力。拥有自主超大算力集群的企业，能更快挖掘全新靶点、设计 first-in-class/best-in-class 首创药物，抢占疾病治疗市场先机。