SK Biopharma setzt 128 NVIDIA B200 für KI-Cluster im Bereich biomedizinische Forschung ein

SK Biopharma hat kürzlich bekannt gegeben, dass das Unternehmen die großflächige Implementierung seiner eigenen AI-Computing-Infrastruktur abgeschlossen hat, die insgesamt 128 NVIDIA Blackwell-Architektur B200 AI-Beschleuniger umfasst. Bei FP8-Präzision erreicht die gesamte Rechenleistung 576 Petaflops, was 0,58 Exaflops entspricht. Vor dem Hintergrund eines angespannten Angebots an leistungsstarken GPU-Ressourcen hat SK Biopharma als erstes Unternehmen die benötigte Rechenleistung gemäß seiner Wachstumsstrategie zur AI-Transformation gesichert, um langfristige Wettbewerbsvorteile zu festigen.

Biomedizinische Modelle und Geschäftsoptimierung werden zu den Kernanwendungen der Rechenleistung

Auf Basis der neu aufgebauten Infrastruktur wird SK Biopharma offiziell mit der Entwicklung von Basis- und Geschäftsoptimierungsmodellen im Bereich der Biomedizin beginnen. Laut Angaben werden die entsprechenden AI-Rechenressourcen insbesondere in das Projekt „Translational Research AI Transformation“ investiert. Translational Research ist der zentrale Schritt, der die Ergebnisse von Tierversuchen in der präklinischen Phase mit den klinischen Ergebnissen am Menschen verbindet. Das Unternehmen plant, die selbst entwickelten Basis-Modelle in realen Forschungsprojekten anzuwenden, um die Forschung zu Krankheiten, Zielstrukturen und Verbindungen erheblich zu beschleunigen und den Wert präklinischer und früher klinischer Assets maximal auszuschöpfen.

Neben der Forschung engagiert sich SK Biopharma auch für die Effizienzsteigerung in allen Geschäftsprozessen. Das Unternehmen baut ein großes Sprachmodell auf, das das gesamte Unternehmen abdeckt, um die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und die Forschungszyklen für Experimentanalysen und Modellneutrainings zu verkürzen. Ziel ist es, die gesamte Wertschöpfungskette der Arzneimittelentwicklung von der Entdeckung potenzieller Verbindungen bis zur endgültigen Entscheidungsunterstützung zu optimieren.

Eigene Infrastruktur berücksichtigt Datensicherheit und Compliance-Anforderungen

Die selbst aufgebaute Infrastruktur hat auch in Bezug auf Sicherheit und Compliance eine wichtige Bedeutung. Da sensible biologische Daten in einer selbst kontrollierten Umgebung verwaltet werden können, wird das Sicherheitsniveau erhöht und es kann besser auf die zunehmend strengen Compliance-Anforderungen reagiert werden. Darüber hinaus plant SK Biopharma, diese Infrastruktur Unternehmen, Hochschulen und Forschungseinrichtungen zugänglich zu machen, um gemeinsame Forschungsprojekte zu unterstützen und den Wert der AI-Forschungsplattform auf die Ebene der Zusammenarbeit zwischen Industrie und Wissenschaft zu erweitern.

In Bezug auf die strategische Bedeutung dieser Anordnung betonte der CEO von SK Biopharma, Lee Dong-hoon: „Die großflächige eigene AI-Infrastruktur ist das Kernfundament, das die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit der Arzneimittelentwicklung bestimmt. Durch die Erreichung eines globalen Standards mit der B200-Infrastruktur werden wir die Geschwindigkeit und Effizienz unserer Forschung erheblich steigern.“ Er verriet auch, dass die Pläne des Unternehmens nicht nur auf die Stärkung interner Fähigkeiten abzielen, sondern auch das Commercialization-Potenzial dieser AI-Infrastruktur und verwandter Technologien bewertet werden soll. Langfristig wird das Unternehmen verschiedene Geschäftsmodelle, einschließlich AI-Forschungsdienstleistungen, erkunden, um den Wert der Rechenressourcen vollständig zu entfalten.