《科创板日报》7 月 21 日讯 制药巨头百时美施贵宝（BMS）宣布，将深化与英伟达的合作，为其药物发现与开发业务的人工智能应用提供算力支持。
据悉，BMS 将采购搭载英伟达 Vera Rubin NVL72 系统的 DGX SuperPOD 超级计算机，或成为全球首家部署 Vera Rubin 架构的生物制药企业。公司表示，计划利用这一算力推进肿瘤、血液学、心血管疾病、免疫学及神经科学领域日益复杂的 AI 驱动项目。
性能方面，Vera Rubin 架构每兆瓦性能较前代产品最高提升十倍，能让 BMS 无需相应增加能耗，即可处理规模更大、复杂度更高的 AI 工作负载。
BMS 首席研究官罗伯特 · 普伦格（Robert Plenge）表示，新一代计算系统将帮助公司在药物开发周期的早期阶段筛选更多潜在候选药物。其补充道，目前该公司通过 AI 工具已将药物研发周期缩短了 20% 至 30%，未来甚至有望缩短 50%。
具体而言，该公司拥有可自动识别和验证靶点的 AI 智能体，能为研发人员节省数周的人工工作时间，让他们专注于假设检验和科学决策。此外，BMS 利用 AI 生成的预测结果指导公司所有小分子药物项目和大部分大分子药物项目的实验设计，大幅提升了药物研发效率。
在黄仁勋看来，人工智能正在改变各行各业，而其影响最为深远的领域将是生命科学。眼下，全球制药行业正持续加大 AI 投入。
今年 1 月，英伟达、礼来宣布将在未来五年内共同投资 10 亿美元建立人工智能药物实验室：除药物发现外，双方将探索在临床开发、制造和商业运营中应用人工智能的机会，包括在工厂中使用物理人工智能和机器人技术。
据华福证券统计，AI 制药多个管线处于临床中后期，AI 赋能药物研发即将迎来产业验证：目前全球已有超过 10 款 AI 辅助设计的药物进入 II 期及更后期的临床阶段，涵盖肿瘤、自身免疫、呼吸系统疾病、减重等多个领域。
中信建投研报指出，AI 重塑制药逻辑的底层变革与商业化加速突破。传统制药面临高投入、长周期、低成功率的 " 双十 " 定律困境，AI 技术已全面渗透至靶点识别、虚拟筛选、全新设计、ADMET 预测以及自动化合成等制药核心环节，有效破解传统高通量物理盲筛的通量极限，大幅提升制药效率与成功率。
该机构强调，当前，AI 制药产业链已经演化为以平台和技术中台为核心，上中下游深度协同的网状赋能体系，并呈现出多种商业模式兼容并进的发展趋势。全球 AI 制药市场 2025 年规模约 24.9 亿美元，2035 年有望突破 460 亿美元，CAGR 有望超过 33%。
