百時美施貴寶採購英偉達最新 Vera Rubin 架構計算系統，用 AI 加速藥物研發

百時美施貴寶（Bristol Myers Squibb）近日宣布，將導入英偉達（NVIDIA）最新一代基於 Vera Rubin 架構打造的 DGX SuperPOD 超級計算機，成為全球生命科學產業中首家採用此系統的企業。這項採購案不僅凸顯製藥業對高效能運算與人工智慧技術的高度重視，更為藥物研發流程注入前所未有的運算動能，有望大幅縮短新藥從實驗室到臨床應用的時間。 Vera Rubin 是英偉達最新推出的運算架構，專為大規模 AI 訓練與推論任務設計，相較前代產品在運算效能、記憶體頻寬與能源效率上均有顯著提升。DGX SuperPOD 則是整合多組 DGX 伺服器、高速網路與專屬軟體堆疊的超級計算機系統，能提供百級甚至千級 GPU 的平行運算能力。百時美施貴寶此次採購，目的是將這套系統全面應用於藥物發現與研發的完整流程，從早期分子篩選、候選藥物最佳化，到臨床試驗階段的數據分析與模擬，每一個環節都將受益於更強大的運算資源。 在傳統藥物研發流程中，研究團隊往往需要耗費大量時間進行實驗室測試與數據比對，候選藥物的篩選速度受到運算瓶頸限制。導入 DGX SuperPOD 後，由於運算能力大幅提升，研究人員能夠同時評估更多化合物與生物標記組合，加快找出最具潛力的治療方案。根據百時美施貴寶內部數據，這套系統已協助團隊將臨床試驗藥物的製備時間縮短約 20% 至 30%，顯著提高研發效率，並有望降低整體開發成本。這項成果對於競爭激烈的腫瘤、免疫與心血管疾病領域尤為重要，因為早日推出新藥往往能挽救更多生命，同時為公司帶來市場優勢。 英偉達與百時美施貴寶的合作並非首次，但此次導入 Vera Rubin 架構代表雙方在 AI 製藥領域的夥伴關係邁入全新階段。英偉達過去已針對生命科學推出 Clara 等平台，但 DGX SuperPOD 的部署更強調整合式的高效能運算中心，能讓百時美施貴寶的科學家直接使用最先進的 GPU 資源進行深度學習、生成式 AI 與分子模擬等任務。透過引進英偉達最先進的 Vera Rubin 架構，百時美施貴寶不僅強化自身在 AI 製藥領域的競爭力，也為生命科學行業樹立新的技術標竿，其他藥廠與生技公司可能隨之跟進，加速整個產業的數位轉型。 值得注意的是，這套超級計算機的部署不僅影響藥物研發速度，也對個人化醫療與精準治療的發展帶來深遠影響。過去受限於運算能力，許多基因體學、蛋白質體學與患者數據的交叉分析難以即時完成；如今在大規模 AI 模型的支援下，研究團隊可以更快速地從龐大數據中找出疾病亞型與生物標記，進而設計更具針對性的療法。百時美施貴寶的科學家表示，這種能力將使他們在臨床試驗階段就能預測哪些患者族群最可能受益，從而提高試驗成功率，減少資源浪費。 從產業層面來看，這項合作展現了高效能運算如何加速藥物從實驗室到病床的進程。過去十年，AI 在藥物研發中的應用已從概念驗證走向實際落地，但多數藥廠仍依賴雲端或共用 GPU 集群，難以獲得專屬且持續升級的運算基礎設施。百時美施貴寶此次直接採購最新架構的超級計算機，意味著製藥業對運算資源的投資將趨向於長期、專屬且高階化，這可能帶動 NVIDIA 在生命科學領域的營收增長，同時也促使其他雲端服務商與硬體廠商加速推出針對藥廠的解決方案。 此外，Vera Rubin 架構本身在 AI 訓練效率上的突破，也讓百時美施貴寶能夠處理更複雜的模型，例如大型語言模型應用於文獻分析、生成式 AI 用於分子設計，以及強化學習用於最佳化合成路徑。這些技術過去需要超級電腦等級的運算力，如今在 DGX SuperPOD 上變得可行。研究團隊預估，未來兩到三年內，這套系統將協助百時美施貴寶將部分藥物從早期發現推進到臨床前階段的速度再提升 50% 以上，進一步壓縮研發週期。 在成本方面，雖然超級計算機的初期採購與維護費用相當可觀，但百時美施貴寶認為，縮短研發時間與提高成功率的長期效益遠大於投入。根據產業統計，一款新藥從研發到上市平均耗時超過十年，成本動輒數十億美元；若能將研發時間縮短 20% 至 30%，便可節省數億美元，並在專利期限內獲得更多銷售時間。因此，這項投資被視為公司鞏固市場領導地位的重要策略。 展望未來，百時美施貴寶計劃將這套系統與其現有的數據平台、臨床試驗管理系統進行深度整合，並擴大 AI 團隊規模，招募更多具備深度學習與藥物化學背景的跨領域人才。該公司也將與英偉達的技術團隊持續合作，針對 Vera Rubin 架構進行最佳化，確保硬體效能完全發揮。生命科學領域的 AI 應用正從「輔助工具」轉變為「核心驅動力」，百時美施貴寶的率先導入，無疑為整個產業樹立了新的運算標準，也讓外界對 AI 加速新藥問世的潛力充滿期待。