La apuesta de 1 mil millones de dólares de NVIDIA en el desarrollo de tecnologías de IA para la detección de medicamentos: una evaluación de la infraestructura necesaria para ello.

La alianza entre Lilly y NVIDIA no es simplemente otro acuerdo corporativo. Se trata de una apuesta estratégica en favor de la adopción exponencial de la inteligencia artificial en el sector de las ciencias de la vida. Se trata de un paso para asegurar la infraestructura computacional necesaria para lograr un cambio paradigmático en este campo. Este laboratorio de innovación conjunta, que dura cinco años y cuesta 1 mil millones de dólares, representa una apuesta por el desarrollo de nuevas tecnologías relacionadas con la detección de medicamentos mediante la inteligencia artificial. La tecnología avanza desde el nivel teórico hacia la aplicación práctica a gran escala.

El núcleo de esta iniciativa radica en lo que se denomina “IA Física”. El laboratorio tiene como objetivo acelerar todo el proceso de descubrimiento y producción de medicamentos. Se crea así un sistema cerrado en el cual los modelos de IA generan hipótesis moleculares, y los laboratorios robóticos las prueban en tiempo real. Este es un cambio fundamental, pasando de programas piloto a un enfoque continuo y autónomo, similar a una “fábrica de IA”. El objetivo es transformar el proceso de descubrimiento de medicamentos, pasando de ser un trabajo artesanal a un problema de ingeniería, abordando sistemáticamente el problema persistente que afecta a la industria: la llamada “Ley de Eroom”.

La inversión de Lilly en un superordenador valorada en 1 mil millones de dólares es una señal de un compromiso masivo y sostenido con este camino tecnológico. Ese sistema, compuesto por 1,016 unidades de procesamiento gráfico Blackwell Ultra, con una capacidad de cálculo de más de 9 exaflops, es el superordenador más potente del mundo, propiedad de una empresa farmacéutica. Este equipo representa una clientela de gran importancia para la infraestructura de NVIDIA. No se trata de una compra única; se trata de una plataforma fundamental para todo el futuro de I+D y producción de Lilly. Esto significa que NVIDIA obtiene un contrato para utilizar su tecnología durante varios años.

El enfoque del laboratorio en los modelos generativos para la biología y la química está en línea con el potencial transformador de los modelos fundamentales en la inteligencia artificial. Al combinar a biólogos e ingenieros de IA, el objetivo es crear un sistema de aprendizaje continuo que permita el intercambio de datos entre los laboratorios robóticos y los modelos de IA, las 24 horas del día. Esta estructura refleja lo que se denomina “momento de transformación” en la inteligencia artificial: los modelos fundamentales deben permitir un crecimiento exponencial en la productividad de la investigación y el desarrollo. La plataforma BioNeMo de NVIDIA y su arquitectura Vera Rubin son los componentes clave para esta nueva paradigma.

En resumen, NVIDIA se está posicionando como el proveedor indispensable para la industria biotecnológica. Al contar con clientes importantes como Lilly, NVIDIA apuesta por que la adopción de la inteligencia artificial en el descubrimiento de medicamentos vaya a aumentar drásticamente. Se trata de una inversión a largo plazo, no de un aumento temporal en los ingresos.

La ventaja en cuanto a potencia de computación: La liderazgo de NVIDIA en el área de infraestructuras.

La ventaja de NVIDIA en esta alianza no se reduce únicamente a la venta de chips. Se trata de integrar toda su plataforma de procesamiento informático en el flujo de trabajo fundamental de un nuevo paradigma científico. La infraestructura del laboratorio se construirá sobre la plataforma NVIDIA BioNeMo y la arquitectura Vera Rubin. Esto refuerza aún más la posición de NVIDIA como la plataforma fundamental para el entrenamiento de las próximas generaciones de modelos biológicos. Se trata, en realidad, de una estrategia de “selección y organización”, donde la empresa proporciona las herramientas necesarias para definir este nuevo modelo tecnológico.

La escala de las capacidades computacionales requeridas es impresionante. El superordenador que utiliza Lilly, el primer NVIDIA DGX SuperPOD del mundo, está equipado con más de 1,000 GPU B300. Ofrece un rendimiento de más de 9 exaflops en términos de procesamiento de datos para la inteligencia artificial. No se trata de un sistema especializado para fines específicos; es una “fábrica de inteligencia artificial” construida específicamente para ese propósito. Este sistema gestiona todo el ciclo de vida del proceso, desde la recolección de datos hasta el entrenamiento de modelos y la ejecución de cálculos complejos. Al ubicar esta infraestructura masiva junto al laboratorio de innovación, NVIDIA asegura que su tecnología sea el eje central de todos los experimentos y ciclos de procesamiento de datos. Esto crea una relación de fidelidad muy fuerte entre el laboratorio y la tecnología de NVIDIA.

Esta configuración sitúa a NVIDIA más allá de ser simplemente un proveedor de hardware. Se está convirtiendo en la plataforma fundamental para una “fábrica de inteligencia artificial” autónoma, que coordina todo el proceso de descubrimiento y producción de medicamentos. El sistema conecta los laboratorios físicos con los laboratorios informáticos, en un ciclo continuo las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Se trata de un sistema cerrado en el que los datos fluyen continuamente entre los experimentos físicos y los modelos de inteligencia artificial. Para que esto funcione a gran escala, la infraestructura computacional debe ser unificada y de alto rendimiento. La arquitectura DGX SuperPOD de NVIDIA proporciona justamente eso. La seguridad del sistema es de múltiples niveles: se basa en el hardware especializado, en la red de comunicaciones optimizada y en la plataforma software que hace que todo el sistema funcione como un solo organismo.

En resumen, NVIDIA está construyendo una infraestructura de alta calidad para un mercado que apenas comienza a desarrollarse. Al contar con un cliente importante como Lilly, y al integrar su tecnología en el proceso científico fundamental, NVIDIA apuesta por que la adopción de la inteligencia artificial en el campo de la descubrimiento de medicamentos aumente significativamente. Se trata de una inversión a largo plazo en el crecimiento exponencial; la ventaja tecnológica de NVIDIA en el área del procesamiento acelerado se convertirá en algo indispensable para una nueva revolución industrial en el campo de la medicina.

Mecánica financiera y métricas de adopción

La estructura financiera de esta asociación está diseñada para lograr un impacto a largo plazo, y no con el objetivo de obtener ganancias inmediatas.Un compromiso de 1 mil millones de dólares.Se trata de una inversión de cinco años en talento humano, infraestructura y recursos informáticos, que se distribuye a lo largo de toda la vida operativa del laboratorio. Esto permite distribuir el impacto financiero de la inversión de manera más equilibrada, además de estar en línea con la naturaleza plurianual de la descubrimiento de medicamentos. Para NVIDIA, los ingresos directos provenientes de este laboratorio son un resultado secundario. El objetivo principal es integrar su tecnología informática en los procesos fundamentales de un nuevo paradigma científico, creando así un cliente de alta calidad para sus plataformas hardware y software.

El éxito se medirá por la tasa de adopción de los modelos desarrollados en el laboratorio y por la aceleración en la implementación de los medicamentos en el proceso de desarrollo de Lilly. No se medirá únicamente por los ingresos inmediatos obtenidos en el laboratorio. El objetivo del laboratorio es crear un sistema de aprendizaje continuo que conecte estrechamente los laboratorios de investigación con los laboratorios computacionales, permitiendo así experimentos asistidos por IA las 24 horas, los 7 días de la semana. Las principales métricas serán la velocidad con la que este sistema genere candidatos moleculares validados, así como la calidad del proceso de desarrollo de los medicamentos resultantes. Si todo sale bien, este plan podría reducir drásticamente el tiempo que transcurre desde una hipótesis hasta el desarrollo de un medicamento clínico, lo que permitiría superar directamente las limitaciones que impone la “Ley de Eroom” en la industria. Para NVIDIA, el triunfo radica en demostrar que su infraestructura puede ser el eje indispensable para este nuevo flujo de trabajo más rápido.

En este momento, el mercado se concentra en otros aspectos. Las acciones de NVIDIA no tuvieron grandes fluctuaciones durante el día del anuncio, lo que indica que los inversores siguen prestando atención a las perspectivas de la empresa en China y al estado general del sector de la inteligencia artificial. Esto significa que el impacto del acuerdo aún no se ha reflejado en los precios de las acciones. La reciente fluctuación de los precios de las acciones ocurre a pesar de los continuos anuncios relacionados con robótica y software de inteligencia artificial. Esto demuestra que el mercado sigue considerando a NVIDIA principalmente desde la perspectiva de su negocio de chips para inteligencia artificial. Cualquier señal concreta de que los clientes chinos vuelvan a comprar sus chips H200 o incluso aumenten sus compras podría ser un factor más importante para el precio de las acciones, en comparación con una colaboración en un mercado a largo plazo como el de la descubrimiento de medicamentos.

En resumen, se trata de una inversión clásica en infraestructura. Los 1 mil millones de dólares representan un pago inicial para un futuro en el que la IA sea el principal herramienta para el descubrimiento de nuevas biotecnologías. Las métricas de adopción, la velocidad de desarrollo de los proyectos y la capacidad del laboratorio para atraer a los mejores talentos serán indicadores de si esta alianza está construyendo un nuevo paradigma o simplemente es otro programa piloto. Por ahora, las condiciones financieras son claras, pero los beneficios exponenciales estarán disponibles en unos años.

Valoración y catalizadores: El juego a largo plazo en el sector de computadoras

La valoración de NVIDIA ya incluye una perspectiva a largo plazo relacionada con la infraestructura necesaria para el desarrollo de sus productos.Ratio P/E: 46.36Uno de los valores que han bajado un 0.14% en lo que va de año… El mercado valora a la empresa no según sus resultados actuales, sino según su papel en el cambio hacia la tecnología de IA. La alianza con Lilly refuerza esta opinión, ya que amplía la plataforma de NVIDIA más allá de las aplicaciones tradicionales de IA, hacia un futuro donde esta tecnología será crucial. Se trata de una apuesta fundamental: el papel de la empresa como herramienta indispensable para una nueva revolución científica contribuye a las proyecciones de crecimiento a largo plazo, que sugieren ganancias potenciales del 200% al 500% en la próxima década.

Los catalizadores inmediatos son los logros operativos que se alcanzan en el proceso de innovación conjunta. Se espera que el laboratorio de coinnovación contribuya a ese proceso.Abierto para el público hasta finales de marzo.Sus primeros resultados públicos, que demuestran una mayor velocidad en el proceso de descubrimiento de nuevas soluciones y en la iteración de los modelos, serán la primera prueba real del potencial de esta alianza. Si tiene éxito, esto validará el plan de “fábrica de inteligencia artificial” y proporcionará evidencia concreta para que los analistas puedan mejorar sus modelos de previsión de ingresos a largo plazo. Por el contrario, cualquier retraso o resultado insatisfactorio podría desmontar rápidamente el entusiasmo que ya existe en el sector.

Sin embargo, existe un riesgo significativo: el exceso de expectativas en torno a la utilización de la inteligencia artificial en el descubrimiento de medicamentos. Como señala un estudio, los científicos que trabajan en este campo…Requiere expectativas más realistas.Están frustrados debido a las promesas no cumplidas por las iniciativas relacionadas con la IA en el pasado. Esto puede llevar a un punto de estancamiento en el uso de esta tecnología, si los resultados obtenidos por el laboratorio son simplemente incrementales y no transformadores. La colaboración debe lograr su “visión del santo grial”: modelar simultáneamente las moléculas y los objetivos a tratar, para así superar la fase actual de espectacularización y avanzar hacia una adopción sostenida y exponencial.

En resumen, esta transacción es una operación de alto riesgo y a largo plazo, relacionada con la adopción de este tecnología. Para NVIDIA, la valoración de la empresa refleja ese riesgo. Los factores que impulsan este proyecto son el lanzamiento operativo y los primeros resultados obtenidos… Pero el camino está lleno de riesgos, ya que podría haber otro fracaso en el área de la inteligencia artificial. El mercado espera ver si esta inversión finalmente logra alcanzar el punto más alto de la curva S.

Riesgos y las dificultades relacionadas con la Ley de Eroom

La ambición de esta alianza es clara, pero debe enfrentarse a un entorno marcado por dos fuerzas poderosas: las complejidades económicas relacionadas con el desarrollo de medicamentos, y el escepticismo generalizado hacia las promesas de la inteligencia artificial. La industria farmacéutica está atrapada en lo que se denomina “Ley de Eroom”: el costo de lanzar un medicamento al mercado aumenta exponencialmente, mientras que la tasa de éxito disminuye. Por lo tanto, cualquier tecnología que pueda acelerar significativamente el proceso de descubrimiento y validación de nuevos medicamentos es algo muy valioso. Sin embargo, precisamente ese entusiasmo que impulsa esta alianza también genera riesgos en términos de credibilidad.

Los científicos en este campo ya están advirtiendo sobre esta situación. Un estudio reciente indica que los investigadores…Requiere expectativas más realistas.Están frustrados debido a las promesas incumplidas hechas en los proyectos relacionados con la inteligencia artificial en el pasado. Se teme que la excesiva expectativa relacionada con la inteligencia artificial pueda llevar a una toma de decisiones inadecuada, a una situación en la que las decisiones se toman bajo presión y a un deterioro del rigor científico. Esto crea un entorno de alto riesgo, donde el laboratorio Lilly-NVIDIA debe lograr resultados transformadores, no simplemente mejoras graduales, para superar esta fase de espectacularización y avanzar hacia una adopción sostenida.

El principal desafío radica en la “última etapa” del proceso de traducción clínica. El plan de trabajo del laboratorio tiene como objetivo crear un sistema de aprendizaje continuo que conecte los laboratorios de investigación con los laboratorios computacionales. Pero generar una molécula prometedora es solo el primer paso. La colaboración debe demostrar que la IA puede superar esta fase inicial y validar esas moléculas mediante pruebas biológicas rigurosas, y, finalmente, a través de ensayos clínicos. Como señaló uno de los directores ejecutivos de una empresa biotecnológica, el cuello de botella no se trata solo de generar ideas, sino también de manejar la enorme cantidad de información que la IA puede generar. El éxito del laboratorio se medirá por su capacidad de acelerar el proceso de descubrimiento, además de reducir los riesgos y optimizar todo el proceso. En resumen, la colaboración está apostando por un cambio de paradigma, pero debe lograr lo que se considera el “santo grial”: modelar simultáneamente las moléculas y sus objetivos, para así demostrar su valía frente a los grandes desafíos de la industria.