首家部署英伟达Vera Rubin的药企来了！BMS百年研发基因遇上AI：研发周期有望缩短50%
生物制造产业投研
从1858年军医实验室到2026年全球首家部署Vera Rubin的制药巨头，百时美施贵宝正在用AI重新定义药物研发的边界。
百年药企的AI豪赌：全球首家部署Vera Rubin
7月21日，制药巨头百时美施贵宝（BMS）宣布了一个重磅消息：将采购搭载英伟达Vera Rubin NVL72系统的DGX SuperPOD超级计算机，成为全球首家部署Vera Rubin架构的生物制药企业。
这不是一次简单的硬件升级。BMS首席数字官Greg Meyers说得直白：
"BMS在AI上下了重注，我们已经开始在管线和运营中看到回报。"
这套被内部称为"SuperDuperPOD"的系统，由8台DGX Vera Rubin NVL72组成，每兆瓦性能较前代产品提升最高10倍。Vera Rubin架构搭载NVIDIA Vera CPU和Rubin GPU，配合第六代NVLink互联（每GPU 3.6TB/s带宽），专为混合专家模型、长上下文推理和Agent工作负载设计。
BMS的目标很明确：让每一位科学家都能无限制使用AI算力，而不是只让少数计算专家拥有访问权限。
BMS为什么能在AI制药上走在前列？得从这家公司的根说起。
1858年，美国海军军医爱德华·罗宾逊·施贵宝（Edward Robinson Squibb）在纽约布鲁克林创立了以自己名字命名的制药公司。当时的外科手术没有无菌概念，麻醉剂纯度参差不齐，士兵因劣质药物痛苦死去的事件时有发生。
他发明的蒸汽盘管加热法解决了乙醚爆炸问题，却拒绝申请专利，将图纸和配方公开发表，允许全球药厂免费使用。他还联合学者编纂美国药典，将自家标准固化为国家法定标准。
这种"把标准做到极致"的基因，贯穿了BMS的百年历程：
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1989年：施贵宝与百时美合并，成为全球第二大制药企业
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1992年：紫杉醇上市，从太平洋紫杉树皮中提取的抗癌药物，面对环保争议，施贵宝砸下数亿美元研发半合成工艺
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2014年：PD-1抑制剂纳武利尤单抗（Opdivo）获批，成为全球首个获批的PD-1免疫疗法，将晚期非小细胞肺癌患者5年生存率从不到5%提高至13.4%
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2019年：740亿美元收购新基医药（Celgene），获得来那度胺和CAR-T管线
从军医实验室到千亿药企，BMS的每一次跨越都押注在技术前沿。而今天，AI制药就是那个最前沿的战场。
BMS并不是现在才开始拥抱AI。早在三年前，BMS就部署了第一代DGX SuperPOD，已经积累了实打实的成果：
AI智能体自动识别和验证靶点，为研发人员节省数周的人工工作时间。BMS首席研究官罗伯特·普伦格（Robert Plenge）表示，目前AI已将药物研发周期缩短了20%至30%，未来随着Vera Rubin的部署，有望缩短50% 。
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靶点发现：AI智能体自动识别和验证靶点，释放科学家时间专注于假设检验和科学决策
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"Predict First"方法论：AI生成的预测结果指导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
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CELMoD化合物库扩展：利用AI扩大选择性降解致癌蛋白的化合物库，打开了新靶点和新药物的空间
BMS副总裁Erin Davis形容当前的算力需求时说：
"我们已经饱和了。我们在进行大规模的大分子预测，正在构建自己的基础模型，这需要大量GPU。有了新系统，欢迎来到无限算力时代。 "
BMS的这步棋，放在整个AI制药行业的大背景下看，意义更为深远。
全球AI制药市场正在快速膨胀。 据华福证券统计，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。中信建投研报指出，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超过33%。
2026年是AI制药的"价值兑现年"。 全球已有170余条AI设计或优化的药物管线进入临床阶段，十余款候选药物冲刺Ⅲ期临床。这是AI制药史上第一次有如此大规模的候选药物进入临床后期验证。
"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。"
英伟达旗下BioNeMo Agent Toolkit已覆盖全球前20大药企中的18家，今年1月更与礼来宣布未来五年共同投资10亿美元建立AI药物实验室。
政策端也在加速。 国家药监局已明确将AI驱动的药物研发纳入"人工智能+"专项行动，上海出台生物医药全链条创新9号文，八大板块37条细则同步发力。
回到投资视角，BMS这次部署Vera Rubin，不只是采购一套算力系统，而是构建了一个 "无限算力+AI Agent+自主数据闭环" 的三层壁垒：
8台Vera Rubin NVL72系统，10倍性能/瓦的提升，让BMS在AI制药算力上领先同行至少一个代际。NVIDIA专门为BMS部署了BioNeMo Agent Toolkit，使AI智能体能够在药物发现全流程中自主工作——从靶点识别到分子设计，从虚拟筛选到临床预测。
BMS拥有数十年的专有药物研发数据，这些数据在Vera Rubin上训练的AI模型，将形成不可复制的竞争壁垒。正如Payal Sheth所说："我们正在从'AI能做什么'的抽象讨论，转向'如何转化为可衡量的影响'。"
让每一位科学家都能无限制使用AI算力，这不是技术决策，而是组织决策。BMS正在构建一个混合智能（Hybrid Intelligence） 体系——AI负责执行复杂的数据密集型任务，科学家专注于方向判断和科学决策。
当然，BMS也面临挑战。三大核心产品（阿哌沙班、来那度胺、Opdivo）的专利将在未来几年内到期，如何利用AI加速新管线填补空白，是投资者需要持续关注的核心命题。
1858年，爱德华·施贵宝在布鲁克林的小实验室里立下"纯度高于一切"的信条，用标准改变了整个制药行业。
168年后，BMS成为全球首家部署Vera Rubin的药企，用AI重新定义药物研发的效率边界。
从蒸汽蒸馏机到超级计算机，从乙醚纯度到AI智能体，BMS的每一次技术跃迁都在回答同一个问题：如何更快、更准、更好地把药送到患者手中？
