# 百时美施贵宝跑 3 年 AI 新药研发：他们的发现与加注

来源：AI Canteen · AI 洞察
采集日期：2026-08-06
原始链接：https://blogs.nvidia.com/blog/bristol-myers-squibb-building-life-science-industrys-most-advanced-ai-factory-on-nvidia-vera-rubin/
英文标题：BMS ran AI for drug discovery 3 years - what they found and why they doubled down

---

据 NVIDIA 官方博客 8月6日报道，百时美施贵宝（Bristol Myers Squibb，BMS）在 AI 药物研发领域实践三年后，分享了其真实收获与踩坑，并宣布在 NVIDIA Vera Rubin 平台上加码建设"生命科学行业最先进的 AI 工厂"。

**核心要点：**

**1. 三年实践的'真实账本'**
BMS 坦言 AI 并非万灵药：它大幅加速了分子筛选、靶点发现与化合物设计，但数据质量与湿实验验证仍是绕不开的关键瓶颈。AI 的产出必须回到实验室闭环验证。

**2. 从'尝鲜'到'基础设施'**
三年后 BMS 选择加倍投入，说明其已在内部验证了 AI 对研发管线效率的实质提升，并将 AI 视为长期核心生产力而非短期实验项目。

**3. 新一代算力底座**
基于 NVIDIA Vera Rubin 构建的"AI 工厂"，将为其大规模模型训练与科学计算提供更高能效的算力支撑，标志着药企 AI 从单点工具走向企业级基础设施。

药企用三年时间把 AI 从"概念"打磨成"基础设施"，这既是谨慎，也是信心。AI 制药的真正价值，往往要回到'算力+数据+湿实验'的闭环里才能兑现。

---

© 2026 北京韩亚投资顾问有限公司 — AI Canteen