Bristol Myers Squibb, NVIDIA의 Vera Rubin 시스템에 생명과학 분야의 가장 강력한 AI 공장 구축

Bristol Myers Squibb은 AI 기반 약물 발견을 가속화하고 연구 일정을 단축하기 위해 새로운 Vera Rubin NVL72 플랫폼을 기반으로 하는 NVIDIA DGX SuperPOD를 배포하고 있습니다.

Bristol Myers Squibb은 NVIDIA의 최신 AI 슈퍼컴퓨팅 청사진을 구매한 최초의 생명과학 회사가 되었으며, 칩 제조업체의 Vera Rubin 플랫폼에 제약 업계에서 가장 강력한 중앙 집중식 AI 공장을 구축할 계획을 발표했습니다. 이번 거래는 약물 개발 부문 전반에 걸쳐 진행 중인 AI 군비 경쟁이 크게 확대되었음을 의미합니다. 전 세계 산업을 재편하는 AI 개발에 대한 지속적인 보도를 위해 AI Buzz Wire는 중요한 이야기를 전달합니다.

미국의 거대 제약회사는 복잡한 자율 에이전트 AI 워크플로우와 과학 컴퓨팅을 위해 특별히 설계된 차세대 AI 및 슈퍼컴퓨팅 플랫폼인 Vera Rubin NVL72 시스템을 기반으로 구축된 NVIDIA DGX SuperPOD를 배포하고 있습니다. 이 시스템은 암흑 물질의 존재에 대한 근본적인 증거를 제공한 저명한 천문학자 베라 쿠퍼 루빈(Vera Cooper Rubin)의 이름을 따서 명명되었습니다.

컴퓨팅 성능의 단계적 변화

BMS에 따르면 이번 배포는 생명과학 분야에서 가장 발전되고 에너지 효율적인 NVIDIA 인프라를 제공하며 이전 시스템보다 메가와트당 최대 10배 더 뛰어난 성능으로 작동하게 될 것입니다. 이러한 효율성 주장은 AI의 에너지 수요가 업계와 정책 입안자 모두의 주요 관심사가 된 시기에 매우 중요합니다.

회사는 새로운 인프라를 통해 에너지 소비를 비례적으로 늘리지 않고도 더 크고 정교한 AI 워크로드를 추구할 수 있으며, 약물 발견 일정을 단축하고 연구 결과를 개선하도록 설계된 독점 AI 모델을 확장할 수 있을 것이라고 밝혔습니다.

BMS는 AI 시스템이 인간 연구원을 대체하는 것이 아니라 인간 연구원과 함께 작동하는 전략인 하이브리드 인텔리전스 비전의 중추로 투자를 구성합니다. 목표는 과학자들이 반복적인 계산 작업에 시간을 덜 쓰고 진정한 과학적 판단이 필요한 문제에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 하는 것입니다.

AI는 이미 BMS 의약품 프로그램에 내장되어 있습니다.

이번 발표는 현재 운영과 단절된 미래 지향적인 열망이 아닙니다. BMS는 인공 지능이 이미 파이프라인의 모든 소분자 프로그램과 대부분의 거대 분자 프로그램의 설계에 정보를 제공하고 있다고 말합니다. 회사에서는 이를 AI 생성 모델이 실험실 작업이 시작되기 전에 가설을 형성하는 예측 우선 접근 방식이라고 설명합니다.

BMS의 AI 에이전트는 이전에 연구 과학자들이 몇 주 동안 수동으로 노력해야 했던 작업인 대상 식별 및 검증을 이미 자동화했습니다. 이제 이러한 에이전트를 통해 연구원들은 가설 테스트와 더 높은 수준의 과학적 결정에 집중할 수 있게 되었습니다.

BMS의 최고 디지털 및 기술 책임자인 Greg Meyers는 회사가 거의 3년 동안 이 프로젝트를 위해 노력해 왔다고 말했습니다. 마이어스는 성명을 통해 "BMS는 AI에 고의적으로 투자했고 우리는 파이프라인과 운영에서 그것이 성과를 거두는 것을 보기 시작했다"고 말했다. "NVIDIA를 통해 컴퓨팅 기능을 확장하면 비즈니스 전반에 걸쳐 우리 연구원과 팀이 BMS를 AI가 신약 발견 및 개발에서 할 수 있는 최고의 위치에 유지하는 데 필요한 규모를 확보할 수 있습니다."

속도뿐만 아니라 더 나은 결정에 베팅

BMS의 최고 연구 책임자인 Robert Plenge는 투자를 단순히 과학적 결정을 가속화하는 것이 아니라 근본적으로 과학적 결정의 질을 향상시키는 것으로 구성했습니다. "약물 발견은 불확실성 하에서 내려진 일련의 결정이며, 더 나은 결정은 더 나은 증거에서 더 빠르게 나옵니다."라고 Plenge는 말했습니다. "이 인프라를 통해 우리는 모든 실험과 모든 임상 판독에서 학습하여 다음 가설을 구체화할 수 있으므로 BMS 과학자는 수동 작업에 소요되는 시간을 줄이고 인간의 판단이 필요한 질문에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다."

"목표는 속도 그 자체가 아닙니다"라고 Plenge는 덧붙였습니다. "우리가 진행하는 각 프로그램이 올바른 프로그램일 가능성이 높아지고 있습니다."

거래의 재정적 조건은 공개되지 않았습니다.

제약 AI 군비 경쟁

BMS의 이번 발표는 제약 부문 전반에 걸쳐 유사한 투자가 물결치는 가운데 나온 것으로, AI 기반 신약 발견이 실험적 파일럿 프로그램에서 핵심 인프라 지출로 이동했음을 나타냅니다. 불과 몇 달 전, Eli Lilly는 NVIDIA와의 자체 파트너십을 바탕으로 비슷한 주장을 하면서 AI 컴퓨팅 프로젝트 규모로 운영되는 다른 회사는 없다고 주장했습니다.

AI를 활용한 약물 발견은 후보 선택 리드 시간을 단축하고, 개발 비용을 절감하며, 성공률을 높이는 방법으로 옹호되고 있습니다. 방대한 데이터 세트를 처리하고, 숨겨진 패턴을 찾아내고, 테스트 가능한 예측을 생성하는 이 기술의 능력은 새로운 약물 표적을 식별하고 새로운 치료 화합물을 설계하는 데 점점 더 매력적이 되었습니다.

제약 산업이 대규모 AI 컴퓨팅을 수용하는 것도 더 넓은 추세를 강조합니다. AI 인프라를 구축하는 회사는 더 이상 단순한 기술 회사가 아닙니다. 신약 발견부터 재료 과학에 이르기까지 가장 중요한 AI 배포는 핵심 프로세스에 컴퓨팅 인텔리전스를 내장하기 위해 경쟁하고 있는 기존 산업 내에서 점점 더 많이 발생하고 있습니다.

BMS의 경우 NVIDIA의 최신 플랫폼을 먼저 사용하는 것이 지속적인 연구 이점으로 이어질 것이라고 확신합니다. 그러한 이점이 유지되는지 여부는 Vera Rubin에서 실행되는 AI 모델이 지속적으로 더 나은 약물 후보를 생산할 수 있는지, 그리고 궁극적으로 환자를 위한 더 나은 의약품을 생산할 수 있는지에 달려 있습니다.