製薬のAIの計算機、イーライリリーはGPU1,016基で9,000ペタフロップス超 アイソモルフィックは6億ドルを調達
米イーライリリーは2025年10月、エヌビディアのBlackwell Ultraを1,016基使い、AIの性能が9,000ペタフロップスを超える計算機を作ると発表しました。DGX B300で組んだDGX SuperPODの最初の例です。
- イーライリリーは、DGX B300で組んだエヌビディアの「DGX SuperPOD」を初めて導入しました。GPUは1,016基、AIの性能は9,000ペタフロップス超です。
- 使い道は、生物医学の基盤モデルの学習、他社の新興企業向けのモデルの提供、臨床試験の文書の作成などです。
- リリーが他社に提供する「TuneLab」のモデルは、同社が10億ドルをかけて集めたデータで作りました。
- グーグルの親会社アルファベット系の英アイソモルフィック・ラボは2025年3月、初めての外部からの資金調達で6億ドルを集めました。
新しい薬を作るには、病気にかかわるたんぱく質を見つけ、その働きを変える分子を何万、何百万の候補から探します。AIの出番は、たんぱく質の形の予測や、分子の性質の予測です。こうしたモデルの学習には、大量のGPUが要ります。製薬会社が自らAIの計算機を持つ例が出てきました。
リリーの計算機
イーライリリーとエヌビディアは2025年10月28日、米ワシントンで開いたエヌビディアの催し「GTC」で、リリーのAIの計算機を発表しました。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 構成 | DGX B300で組んだDGX SuperPOD(世界で初めて) |
| GPU | Blackwell Ultraを1,016基 |
| AIの性能 | 9,000ペタフロップス超 |
| ネットワーク | Spectrum-X(イーサネット) |
| ソフト | BioNeMo、Clara、MONAI、NeMo など |
エヌビディアによると、Blackwell Ultraの1基は、リリーが1992年に使っていたクレイのスーパーコンピュータの約700万台分の性能にあたります。9,000ペタフロップスは、9エクサフロップスに相当します(計算)。
何に使うのか
- 創薬と開発のための、大規模な生物医学の基盤モデルの学習
- 新興のバイオ企業向けのサービス「TuneLab」でのモデルの提供。各社のデータは、データを手元に置いたまま学習する「連合学習」の仕組みで守ります。
- 臨床試験の医学文書を書く手伝いをする言語モデル
- 画像のデータの解析。処理の時間を数か月から数日に縮められるとしています。
- 製造ラインの仮想の再現(デジタルツイン)と、研究室のロボット
TuneLabのモデルは、リリーが10億ドルをかけて集めた自社のデータで作ったと説明しています。過去の数百万件の実験の結果も、エヌビディアのBioNeMoのモデルに組み込みます。
専業の会社にも資金
AIで新しい薬を設計する専業の会社にも、大きな資金が集まっています。アルファベット系の英アイソモルフィック・ラボは2025年3月31日、外部から初めて6億ドルを集めたと発表しました。米スライブ・キャピタルが主導し、グーグルの投資部門GVと、既存の株主のアルファベットも出資しました。資金は、次の世代のAIによる薬の設計の仕組みの開発と、薬の候補を臨床試験に進めることに使うとしています。
リリーは自社でGPUを持ち、アイソモルフィックは親会社の計算の基盤を使うという違いがあります。どちらも、計算の量で薬の候補の探索を速めることを狙います。
今後の注目点
エヌビディアは8〜10月期の決算を米国時間の11月17日に発表します。同社は8月の決算発表で、生命科学向けの「BioNeMo Agent Toolkit」を出したと明らかにしました。製薬会社のAIの計算機がどこまで増えるかは、各社の発表で追えます。
この記事は公開資料をもとに作成しています。売買をすすめるものではありません。誤りを見つけたら訂正します(編集方針)。
関連する記事
天気予報のAI、欧州中期予報センターは2025年2月に本運用 1回の予報の電力は約1,000分の1
欧州中期予報センター(ECMWF)は2025年2月25日、AIの予報モデル「AIFS」の本運用を始めました。1回の予報に使う電力は、物理の式で解く従来のモデルの約1,000分の1です。
金融機関の生成AIの利用、2026年度は79.3% 2年前の31.0%から 融資稟議書の作成にも63先
日本銀行の2026年度の調査で、国内の金融機関の79.3%が生成AIを利用していました。2024年度の31.0%から2年で2.6倍になりました(計算)。
製造業のIoT・AIの導入は30.6% 導入企業の37.0%がセンサー、30.0%が産業用ロボットとつなぐ
総務省の調査で、データの収集や解析のためにIoTやAIのシステムを入れている製造業の企業は、2025年8月末時点で30.6%でした。全産業では27.3%で、2023年の16.9%から増えています。
AIと雇用の統計 米国の22〜25歳のソフトウェア開発者は2022年の最大から約20%減、AIの技能を求める求人はシンガポールで4.69%
米国で22〜25歳のソフトウェア開発者の雇用は、2025年9月までに2022年の最大から約20%減りました。一方、AIの技能を求める求人の割合は多くの国で過去最高となり、米国では全求人の2.6%でした。