США создадут крупнейший в мире ИИ-суперкомпьютер для фармацевтики
Американская фармацевтическая компания Bristol Myers Squibb (BMS) объединилась с производителем микросхем NVIDIA для создания крупнейшего в отрасли искусственного интеллекта суперкомпьютера. Вычислительный кластер планируется ввести в эксплуатацию к январю 2027 года, а размещать его будет компания Equinix в рамках соглашения о совместном размещении оборудования.
Волна развития искусственного интеллекта, охватившая компании по всему миру, не обошла стороной и фармацевтическую отрасль. Хотя именно большие языковые модели не являются главным инструментом ускорения разработки лекарств, высокопроизводительные вычислительные системы, необходимые для их работы, позволяют фармацевтическим компаниям создавать собственные ИИ-инструменты.
Руководители крупнейших фармацевтических компаний всё чаще приходят к выводу, что вычислительная мощность становится настолько же важной частью процесса разработки лекарств, как и лабораторные исследования. Однако в отличие от технологических компаний Кремниевой долины, которые активно перешли на аренду вычислительных ресурсов и теперь платят полную стоимость за использование вычислений, крупные фармацевтические компании выбрали другой подход и решили владеть собственными вычислительными мощностями.
На первый взгляд решение покупать вычислительную инфраструктуру в условиях постоянно растущего спроса на процессоры NVIDIA и регулярного появления новых поколений оборудования может показаться не самым рациональным. Однако аренда вычислительных ресурсов также имеет свои ограничения.
Когда специалисты BMS провели расчёты, они выяснили, что резервирование вычислительных мощностей зачастую означает получение доступа к микросхемам, которые уже на три или четыре поколения старше актуальных моделей. Кроме того, стоимость аренды вычислительных ресурсов оказалась значительно выше, чем приобретение оборудования непосредственно у NVIDIA.
Похожего подхода, судя по всему, придерживаются и другие фармацевтические гиганты, включая Eli Lilly и Roche. Они приобрели собственные вычислительные мощности в октябре 2025 года и марте 2026 года соответственно.
Bristol Myers Squibb сотрудничает с NVIDIA уже около трёх лет. Ранее компания установила систему DGX SuperPOD для использования в научно-исследовательской деятельности и разработке новых лекарственных препаратов.
В Eli Lilly сравнивали решение о покупке вычислительных мощностей с получением доступа к практически «неограниченному» количеству вычислительных ресурсов. BMS придерживается более осторожного подхода, заявляя, что компания стремится оптимизировать использование собственных ресурсов и не исключает аренду вычислительных мощностей в будущем.
Одним из главных преимуществ покупки собственной вычислительной инфраструктуры является то, что конфиденциальные научные данные и интеллектуальная собственность компании остаются внутри принадлежащих ей вычислительных систем.
Суперкомпьютер BMS будет представлять собой систему NVIDIA DGX SuperPOD, построенную на базе комплексов DGX Vera Rubin NVL72. После завершения проекта она станет самой мощной отдельно принадлежащей NVIDIA-инфраструктурой в мировой индустрии наук о жизни.
Новая система будет обеспечивать в десять раз более высокую производительность на каждый мегаватт потребляемой энергии по сравнению с заменяемой инфраструктурой. Кроме того, исследователи BMS получат доступ к инструментарию NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit, который способен выполнять прогнозирование, обучать модели искусственного интеллекта и поддерживать рабочие процессы на различных этапах разработки лекарств.
«BMS сделала осознанную ставку на искусственный интеллект, и мы уже начинаем видеть результаты этого решения в нашей разработке лекарств и операционной деятельности», — заявил Грег Майерс, главный директор по цифровым технологиям и технологиям Bristol Myers Squibb.
По его словам, компания намерена превращать возможности искусственного интеллекта в реальные результаты для пациентов. Для этого необходима вычислительная инфраструктура, соответствующая поставленным задачам, а расширение вычислительных возможностей с помощью NVIDIA должно предоставить исследователям и другим подразделениям компании необходимый масштаб для дальнейшего развития ИИ в разработке и создании лекарств.