アメリカの製薬大手ブリストル・マイヤーズ スクイブ（Bristol Myers Squibb, BMS）は、半導体メーカーのNVIDIAと提携し、業界最大の人工知能スーパーコンピュータを構築する計画を発表しました。この計算クラスターは2027年1月に稼働する予定で、データセンター企業Equinixがホスティングを行い、共同位置協定に基づいて運営されます。世界的な人工知能の波は製薬業界にも影響を与えています。大規模言語モデル（LLMs）が薬物発見を加速する役割を果たすわけではありませんが、これらのモデルを支える高性能な計算能力が製薬会社が自らの人工知能システムを構築するのを助けています。
これらの企業の上層部は、計算能力が薬物発見プロセスにおいて湿式実験室と同様に重要であると確信しています。
ブリストル・マイヤーズ スクイブ、2027年に人工知能スーパーコンピュータを発表予定
しかし、シリコンバレーのテクノロジー企業とは異なり、これらの企業は計算リソースのレンタルに全力を注いでおり、トークンを使用するために高額な費用を支払っています。大手製薬会社は異なる道を選び、自社の計算リソースを所有することを決定しました。なぜ製薬会社は計算リソースを所有することを選ぶのでしょうか？NVIDIAのプロセッサの需要が高く、性能が常に向上している中で、計算リソースを購入することは賢明ではないように思えます。しかし、計算リソースのレンタルは簡単ではありません。BMSチームが計算を行う際、彼らは計算能力を予約しても、得られるチップは3世代から4世代前のものであることを発見しました。
さらに、レンタルのコストはNVIDIAから直接チップを購入する価格を大きく上回ります。この考え方は、他の製薬大手であるイーライリリー（Eli Lilly）やロシュ（Roche）にも見られ、彼らはそれぞれ2025年10月と2026年3月に計算リソースを購入しました。
BMSはNVIDIAと密接に協力しており、3年前にDGX SuperPODを設置して研究開発活動を支援しています。イーライリリーは購入決定を「ほぼ無限の」トークンを所有することに例えていますが、BMSの考え方は比較的保守的で、リソースの最適化を行っているだけで、将来的に計算リソースをレンタルすることを排除しているわけではありません。計算リソースを購入するもう一つの利点は、会社の独自の科学データと知的財産が自社の計算リソースに保持されることです。
BMSが構築中の人工知能スーパーコンピュータは、NVIDIA DGX SuperPODで構成され、DGX Vera Rubin NVL72システムを搭載しており、ライフサイエンス業界で最も強力なNVIDIAインフラストラクチャを単独で所有しています。このシステムの性能は、代替インフラストラクチャの10倍であり、BMSの研究者にはNVIDIAのBioNeMo Agent Toolkitが提供されており、予測、人工知能モデルのトレーニング、薬物発見プロセス全体のワークフローを推進することができます。
BMSの最高デジタル技術責任者Greg Meyersはプレスリリースで次のように述べています。「BMSは人工知能に対して慎重に投資を行っており、私たちはそれが製品ラインや運営においてリターンを生み出し始めているのを見ています。私たちは、人工知能を患者に実際の成果に変えることにコミットしており、それにはその野心に見合ったインフラストラクチャが必要です。NVIDIAとの計算能力の拡張により、私たちの研究者やビジネスチームは、BMSが薬物発見と開発の最前線に留まるために必要なスケールを持つことができました。」