事件内容
10 月 28 日的 GTC 华盛顿大会上，英伟达重提并扩展了「药企 AI 工厂」叙事，揭示出一个此前少被关注的 AI 硬件大客户群——制药企业。三大药企均已部署或扩建基于英伟达 DGX SuperPOD 的 AI 超算：
- 礼来（Lilly）：LillyPod 由 1016 块 Blackwell Ultra GPU 组成，AI 算力超 9000 PFLOPS，2026 年 2 月上线；用于训练 BioNeMo、蛋白质扩散、小分子图神经网络与基因组基础模型，并率先在本地部署约 5500 亿参数的开源模型 Nemotron 3 Ultra（B300 上 FP4 精度）。
- 罗氏（Roche）：采用混合云架构，分布美欧多站点，3500+ 块 Blackwell GPU，结合 BioNeMo 与 Lab-in-the-Loop 加速假设验证。
- 百时美施贵宝（BMS）：2026 年 7 月宣布上新 DGX Vera Rubin NVL72（8 机柜），单卡推理性能约达 Blackwell Ultra 的 3 倍，并将平台开放给公司全体科学家而非小范围专家。
值得关注的原因
- AI 硬件进入医药研发这一全新垂直：药企把 GPU 集群当作「科学仪器」（礼来首席 AI 官称其「像一台给生物学家的巨型显微镜」），算力直接转化为新药发现速度，开辟了 hyperscaler 与大模型厂之外的第三类大额 AI 硬件客户。
- 「算力即仪器」催生标准化交付：药企按「每瓦性能 / 单机柜」比价，推动英伟达把 DGX SuperPOD 做成可审计、合规、易复制的「AI 工厂」产品，便于向金融、能源等高监管行业横向复制。
- 为「AI 基建是否泡沫」提供实体产业证据：BMS 称 AI 已将临床前药物研发时间缩短 20%–30%，礼来把湿实验「每年约 2000 个靶点」提升到「一次可测数十亿个分子想法」；当算力回报在实体产业兑现，AI 硬件的长期需求逻辑更扎实。
原创文章，作者：陈默，如若转载，请注明出处：https://www.chenmo.net/342.html
