礼来AI工厂投运：超9000万亿次算力，四个月落地！

据悉该工厂的核心算力中枢搭载了超1000块英伟达Blackwell Ultra GPU，从组装到投运仅耗时四个月。

这也是首个大型制药企业，通过自建超大规模算力基础设施，摆脱传统的研发周期依赖，将AI深度嵌入从分子发现到临床试验的一次重要尝试。

又“大“又“绿”的AI研发机

据维科网智能制造获悉，LillyPod，不仅是全球首个由制药企业全资拥有的AI工厂，其后的算力规模也极为惊人。

其基于NVIDIA DGX SuperPOD架构搭建，配备了1016块英伟达Blackwell Ultra GPU，提供的AI算力性能超过9000 PetaFLOPS（每秒9×10^18次浮点运算）。

备注：PetaFLOPS是衡量计算机性能的单位，代表每秒千万亿次浮点运算。简单理解，数字越大，计算机一秒内能进行的复杂计算次数就越多。

为了更直观地理解这个算力规模，礼来首席信息官Diogo Rau提供了一个参照：1989年礼来购入的Cray-2超级计算机，其单块GPU的性能是它的700万倍；而如今，LillyPod里这样的GPU有1000多块。支撑如此庞然大物，还需要总重超过1000磅的光纤电缆。

当然在追求算电高性能的同时，礼来也不忘“绿色工厂”的设定，其规划了一个可持续发展目标：到2030年，该工厂将完全使用可再生电力运行，并依靠高效的液冷技术控制能耗增量。

在疯狂堆砌硬件的同时，这座工厂将成为礼来内部的“AI核心研发机”——其支持大规模蛋白质扩散模型、小分子图神经网络模型以及基因组学基础模型的训练。

在“干实验室”环境下，科学家可以同时模拟和评估数十亿个分子假设，极大地突破了传统“湿实验室”每年只能对有限分子进行物理合成测试的物理限制。

结语

作为制药巨头，礼来此番豪掷千金自建算力中心，可不仅仅在于展示其肌肉。

Diogo Rau坦言，驱动这一重大决策落地的核心情绪是“焦虑”——制药行业存在长达数十年的周期性波峰与波谷，礼来希望借助AI的力量平滑这种波动，将一款新药从研发到上市通常需要的10年时间，逐步缩短至5年。

礼来首席AI官Thomas Fuchs则强调，AI不会替代科学家的好奇心，但LillyPod这样的工具将成为探索未知的“新式科学仪器”。

随着这座AI工厂的投运，“AI能否真正重塑药物研发”，这个问题已经进入一个由实际产出说话的新阶段。

而据维科网智能制造进一步获悉，另外一个主角英伟达也并非首次和礼来合作——其在今年1月12日的摩根大通全球医疗健康大会上，还宣布与礼来在旧金山湾区，共同成立一家开创性的AI联合创始实验室，并计划在未来五年内持续投入10亿美元。

这种AI芯片巨头和制药巨头的合作更加紧密，也将意味着制药行业和制药工厂，也将加速进入“AI+”时代。