Bristol Myers Squibb、AI創薬用スーパーコンピュータを2台目導入

Bristol Myers Squibbが2番目の高度なAIスーパーコンピュータに投資したことは、大手医薬品企業が計算インフラストラクチャーをどのように捉えるか、その成熟を反映している。最初のDGX SuperPODを3年間運用した後、BMSはパイロット段階を卒業した。このシステムは既に加速された標的同定とがん治療向けCELMoD化合物ライブラリーの拡大を通じて具体的な価値を実証している。新たな導入の制約となっているのはAIの有用性への懐疑ではなく、供給不足である。研究者は需要で飽和しており、大規模予測と基礎モデル開発のための十分な計算能力にアクセスできない状況にある。

小規模研究グループ向けツールから全科学者がアクセス可能な統一グローバルプラットフォームへの戦略的シフトは、アクセス障壁が低下するとAIの投資収益率が増加するという認識を示している。過去の買収から残る拠点別制限を廃止し、深い計算専門知識の要件をAIネイティブツールで置き換えることで、BMSは民主化されたアクセスがデータセットループを解放すると賭けている。一つのプログラムからのデータセットが他のチームが利用できるモデルに供給される学習ループである。この累積学習アーキテクチャーは従来の創薬には存在せず、各プロジェクトは個別に扱われていた。既存システムと新システムを単一のデータプレーンに統合することで、グローバルの全BMSプログラムにこれらの学習を制度化することが設計されている。