ブリストル・マイヤーズ スクイブがNvidiaのAIシステムを導入、新薬開発を加速

製薬業界の世界的大手であるブリストル・マイヤーズ スクイブ（Bristol Myers Squibb）はこのほど、Nvidiaの最新Vera Rubin アーキテクチャを搭載したDGX SuperPODスーパーコンピューティングシステムを調達し、創薬・薬剤開発プロセスにおけるAI応用を支援すると発表した。同社によれば、これはライフサイエンス分野でVera Rubin アーキテクチャのDGX SuperPODを初めて導入するケースとなり、AI創薬がデータ駆動型の補助的役割から研究開発の中核エンジンへと飛躍しつつあることを示している。

ハードウェア世代交代の背後にあるAI創薬戦略

公式発表によれば、このシステムはブリストル・マイヤーズ スクイブの研究開発センターに設置され、主に大規模分子シミュレーション、タンパク質構造予測、標的探索、臨床試験最適化などのモデルの訓練・実行に使用される。Vera Rubin アーキテクチャは2025年にNvidiaが投入した次世代GPUプラットフォームで、高性能コンピューティングとAIワークロード向けに設計されており、演算性能は前世代のHopper アーキテクチャと比べて約4倍に向上し、メモリ帯域幅も世代的な飛躍を実現した。膨大な化学空間と生物学的データの処理が求められる製薬業界において、この性能向上は、従来数週間を要していた計算タスクを数時間にまで短縮できることを意味する。

実際、ブリストル・マイヤーズ スクイブはAI創薬分野への布石を早くから打ってきた。2023年には複数のAIスタートアップと提携して深層学習モデルによる候補分子スクリーニングを試験的に実施し、2024年には社内に学際的なAI研究開発チームを結成した。今回、最高水準の演算インフラを直接購入したことは、同社が試験的な協業から自社管理による深度統合へと転換したことを示している。NvidiaのヘルスケアビジネスのトップはAI Newsの取材に対し、「製薬業界の演算能力に対する需要は指数関数的に増大している。Vera Rubin アーキテクチャは圧倒的な浮動小数点演算能力を提供するだけでなく、NVLinkとNVSwitchを通じてGPU間のデータ転送効率を最適化している。これは数千億パラメータ規模の生物学的大規模モデルの訓練において極めて重要だ」と述べた。

業界の転換点：AI創薬が「演算能力の軍拡競争」に突入

製薬大手がNvidiaと手を組むのはこれが初めてではない。ファイザーはNvidiaとともにワクチンmRNA設計向けAIモデルを開発し、ジョンソン・エンド・ジョンソンはNvidia Claraプラットフォームを活用して病理画像解析を加速させてきた。しかし、最高峰のDGX SuperPODを直接購入した企業はこれまで多くなく、大半の企業はクラウド演算のレンタルや中位グレードの機種の調達を好んでいた。ブリストル・マイヤーズ スクイブによる今回の大型投資は、明らかに二つのシグナルを発している。一つは、同社が社内のAI研究開発能力に十分な自信を持っており、コアアルゴリズムをサードパーティのクラウドプラットフォームにさらすことを望まないということ。もう一つは、Vera Rubin アーキテクチャの生体計算分野における性能優位性が検証済みであり、多額の投資に値するということだ。

「私たちは今、創薬パラダイムの転換点にいる。従来の『試行錯誤』モデルは『予測＋検証』に取って代わられつつあり、演算能力こそがその新しいパラダイムの酸素だ。」——ブリストル・マイヤーズ スクイブ最高デジタル責任者、社内メモより

業界全体のマクロな視点から見ると、グローバルのAI創薬市場規模は2030年までに500億ドルを突破すると予測されているが、実際に承認された新薬プロジェクトはまだわずかにとどまる。主なボトルネックは、高品質な訓練データの取得困難、モデルの解釈可能性の不足、そして演算コストの高さにある。ブリストル・マイヤーズ スクイブの今回の決定は、実質的に後二者の課題に真正面から応えるものだ——最先進の演算能力によってモデルの規模と反復速度を強制的に引き上げ、競争において先手を取ることを目指している。

編集後記：製薬業界に「Nvidia依存症」は到来するか？

NvidiaがAI訓練チップ分野でほぼ独占的な地位を占める状況は、インターネット業界から生物医薬品などの垂直分野へと浸透しつつある。製薬会社が研究開発効率を特定のチップメーカーのロードマップと深く結びつけ始めたとき、潜在的なリスクには警戒が必要だ。サプライチェーンの安定性、世代交代コスト、アーキテクチャ移行によるロックイン効果などは、いずれも今後3〜5年以内に懸念材料となり得る。とはいえ、現時点では、AIが創薬期間を短縮する可能性（平均10〜15年から5〜8年へ）は依然として各大手製薬企業を「先駆者」たらしめるのに十分だ。ブリストル・マイヤーズ スクイブの選択は、技術合理性に基づく判断であると同時に、一つの大きな賭けでもある。

業界アナリストの分析によると、Vera Rubin DGX SuperPODの最低価格は数千万ドル規模であり、その後の電力、冷却、運用保守のコストを加えると、システム一式のライフサイクルコストは3,000万ドルを超える可能性がある。しかし、革新的な新薬一剤の研究開発から上市までの平均コストが26億ドルに上ることを考えれば、AIが失敗率を20%低下させることができるなら、この演算投資はコスト以上の価値を持つ。

現時点でブリストル・マイヤーズ スクイブは具体的な設置スケジュールを公表していないが、2026年第4四半期までに導入を完了する見込みとされている。その時点で同社は、世界の製薬業界において最強クラスの単体AIコンピューティングクラスターの一つを保有することになる。

本稿はAI Newsを基に編集・翻訳したものです。