英伟达与礼来合作投资10亿美元,利用Vera Rubin GPU加速AI药物研发

2026/1/13·来源:The Register
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英伟达与礼来宣布合作投资10亿美元建立联合创新实验室。双方将利用英伟达BioNeMo平台和Vera Rubin GPU加速AI药物研发。该实验室预计今年开放,旨在开发药物发现基础模型并优化相关流程。

英伟达与制药巨头礼来公司宣布合作,计划在未来五年内投资高达10亿美元,共同建立一个联合创新实验室,以推进AI辅助药物发现的基础模型开发。

该合作在摩根大通医疗健康大会上宣布,将涵盖基础设施、人才和计算资源,利用英伟达的BioNeMo软件平台和Vera Rubin加速器开发生物学和化学模型。BioNeMo是英伟达于2022年秋季推出的开源框架,用于构建和训练深度学习模型,应用于药物发现领域。

联合创新实验室位于旧金山湾区,预计今年晚些时候开放,将汇集礼来的顶尖生物学家和化学家,与英伟达的软件工程师和模型开发人员共同工作。礼来公司CEO David Ricks表示,结合公司的数据、科学知识与英伟达的计算能力和模型构建专业知识,可能革新药物发现过程。

实验室运营后,首要任务是创建一个“持续学习系统”,紧密连接礼来的湿实验室和计算干实验室,实现全天候实验。英伟达称,这将使计算资源在科学家下班后继续工作,为次日实验做准备。

两家公司将利用英伟达新发布的Vera Rubin计算平台,该系统性能较前代Blackwell GPU提升五倍,为基于实验室研究训练新基础模型提供必要计算能力。实验室预计成为首批获得该芯片的用户之一,Vera Rubin芯片预计今年下半年才大量上市。

礼来公司此前已部署基于Blackwell Ultra的SuperPOD,包含1,016个B300 GPU,支持其计算生物学和化学探索。实验室不仅限于AI药物发现,还将探索AI在临床开发、制造和商业运营中的应用,例如利用英伟达的Omniverse Robotics平台优化制造工厂,提高高需求药物的产量。

背景阅读

人工智能(AI)在药物研发领域的应用已成为生物技术与计算科学交叉的前沿热点。传统药物发现过程通常耗时漫长、成本高昂且失败率高,平均需要超过10年时间和数十亿美元。AI技术,特别是深度学习和生成式AI,为这一流程带来了变革潜力。通过分析海量的生物、化学和临床数据,AI模型可以预测药物与靶点的相互作用、生成具有特定属性的新分子结构,并优化候选化合物的性质,从而显著缩短早期发现阶段的时间。 这一领域的发展依赖于两大核心要素:高质量的专业数据和强大的计算基础设施。在数据方面,大型制药公司积累了数十年的实验数据,包括高通量筛选结果、化学结构和临床试验信息。在计算方面,GPU因其并行计算能力,成为训练复杂AI模型的关键硬件。英伟达等公司通过提供专用的AI计算平台(如DGX系统)和软件框架(如用于计算药物发现的Clara Discovery平台),持续推动该领域的技术栈发展。 近年来,AI药物发现行业已形成活跃的生态。既有如Recursion、Exscientia等专注于此的AI生物技术公司,也有大型药企通过合作或内部团队积极布局。基础模型(即经过海量生物医学数据预训练的大模型)的概念正从自然语言处理领域引入,旨在创建可适应多种下游药物发现任务的通用AI工具。此次英伟达与礼来的合作,正是将顶尖制药公司的数据资产与领先的AI计算架构深度整合的典型案例,代表了行业向“干湿实验室闭环”和专用领域基础模型发展的最新趋势。

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