SK 生物製藥日前宣佈，公司已完成大規模自有 AI 計算基礎設施的部署，共採用 128 顆 NVIDIA Blackwell 架構 B200 AI 加速器。按 FP8 精度計算，整體算力達到 576 petaflops，相當於 0.58 exaflops。在高效能 GPU 資源供應緊張的背景下，SK 生物製藥率先依照其 AI 轉型增長策略鎖定所需算力，藉此鞏固長遠競爭優勢。
生物醫療模型與業務優化成為算力核心應用
基於新建置的基礎設施，SK 生物製藥將正式啟動生物醫療領域基礎模型及業務優化模型的開發工作。據介紹，相關 AI 算力將重點投入「轉化研究 AI 轉型」項目。轉化研究是連接非臨牀階段動物實驗結果與人體臨牀結果的核心環節，公司計劃將自研基礎模型應用於實際研究項目，推動疾病、靶點和化合物研究的全面提速，最大限度挖掘臨牀前及早期臨牀資產的價值。
在研發之外，SK 生物製藥同樣致力於推進全業務流程的效率提升。公司正在建立一套覆蓋全公司的大型語言模型，以加快決策速度、縮短實驗分析與模型再訓練的研究週期，目標是從候選化合物發現到最終決策支援的整條新藥開發價值鏈實現生產力躍升。
自有基礎設施兼顧數據安全與合規要求
自建基礎設施在安全與合規層面亦具有重要意義。由於敏感的生物數據可在自有可控環境中管理，安全等級得以提升，同時亦能更好地應對未來日趨嚴格的合規要求。此外，SK 生物製藥還計劃將這套基礎設施向企業、高校及科研機構開放，支援聯合研發，將 AI 研究平台的價值延伸至產學研協作層面。
談及這項佈局的策略意義，SK 生物製藥行政總裁李東勳強調：「大規模自有 AI 基礎設施是決定新藥開發未來競爭力的核心基石。透過達到全球水準的 B200 基礎設施，我們將大幅提升研發的速度與效率。」他亦透露，公司的規劃不止於強化內部能力，將評估該 AI 基礎設施及相關技術的商業化潛力，長遠而言，將探索包括 AI 研究服務在內的多種商業模式，以充分釋放算力資產的價值。
項目 規格 AI 加速器型號 NVIDIA B200（Blackwell 架構） 加速器數量 128 顆 總算力（FP8 精度） 576 petaflops（約 0.58 exaflops）
