必治妥施貴寶部署8套輝達DGX Vera Rubin NVL72,打造生技業最先進AI工廠

BMS AI基礎設施的升級需求:三年成果與系統飽和

根據NVIDIA部落格報導,必治妥施貴寶(Bristol Myers Squibb,以下稱BMS)已運營一座DGX SuperPOD約3年,累積出「實質成果」(E5)。負責此領域的研究業務洞察與技術副總裁Erin Davis表示:「我們已經飽和了,我們正在針對大分子進行大規模生產等級的預測,同時也在建立自己的基礎模型,這需要大量GPU(圖形處理器)。」(E7)這句直接引述說明了BMS決定擴充硬體規模的背景。

十倍效能飛躍:DGX Vera Rubin硬體部署規模與性能指標

根據NVIDIA部落格報導,BMS宣布部署其第二座NVIDIA DGX SuperPOD,由8套DGX Vera Rubin NVL72系統組成,NVIDIA稱其為「生技產業中最強大且最節能的AI叢集」(E1)。這8套機架級系統各自搭載NVIDIA Vera CPU與Rubin GPU,每兆瓦效能最高可達現有基礎設施的10倍(E2)。Erin Davis將這套系統暱稱為「SuperDuperPOD」(E3)。

從獨立系統到統一平台:架構整合、智慧管理與開發工具

根據NVIDIA部落格報導,Erin Davis的團隊正將既有DGX SuperPOD與新的DGX Vera Rubin NVL72系統整合為單一資料平面,讓全球所有BMS據點皆可存取(E8)。過去因歷史併購遺留的據點限制,以及需要深厚運算專業的使用門檻,將由透過NVIDIA Mission Control管理的AI原生工具取代,研究人員未來可用一般英文啟動複雜預測(E9)。這套統一平台將涵蓋NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit(生物AI工具組),供研究人員在藥物發現全流程中執行預測、訓練模型並驅動代理工作流程(E10)。

AI驅動的分子設計與人才佈局:CELMoD化合物庫與治療發現科學領導擴編

根據NVIDIA部落格報導,BMS團隊已運用AI擴展其CELMoD化合物庫——這是一類經工程設計、可選擇性降解致癌蛋白的分子,應用範圍涵蓋血癌治療等領域(E6)。與此同時,長期在藥物發現實驗室中擔任科學家的Payal Sheth,自2026年1月起出任治療發現科學高級副總裁的擴大角色(E4),顯示BMS在AI應用與治療發現科學領導層兩端同步布局。

這代表什麼

將前述證據並列可見一條時間與因果脈絡:BMS既有DGX SuperPOD運營約3年並產出成果(E5),但團隊已表示系統飽和、需要大量GPU支撐自建基礎模型(E7);緊接著BMS部署了8套、每兆瓦效能最高10倍的DGX Vera Rubin NVL72系統(E1、E2)作為回應。新系統進一步整合為全球單一資料平面(E8),並以AI原生工具取代過去因併購留下的據點限制與專業門檻(E9),與飽和問題形成對應解方。同一時期,Payal Sheth自2026年1月起在治療發現科學部門角色擴大(E4),與CELMoD化合物庫的AI擴展應用(E6)並列,反映此次基礎設施投資與人才佈局在時間點上的重疊。