对于生物制药企业而言，AI能力的真正落地，关键在于底层稳定基础设施与上层AI模型的软硬协同，并同时满足数据安全、合规管理、业务连续和长期运维要求。

基于此，超擎数智面向生物制药行业推出AI全栈解决方案，构建覆盖“生命科学AI模型应用平台、GPU算力、高性能网络、高性能存储、专业端到端交付”的软硬件一体能力体系。创新搭载AIB零代码垂类模型训练平台，实现从底层算力基座到上层模型落地的全链路覆盖，助力生物制药企业快速构建自主可控的AI研发能力。

1、行业背景：生物制药AI应用加速，对算力底座提出更高要求

随着AI技术在生物制药领域的深入应用，企业对本地化算力基础设施也提出了更高要求。相比于通用行业，生物制药的AI应用具有极强的行业特殊性，在算力调度、数据安全、连续性保障等方面面临诸多挑战。

训练与推理混合负载调度难题

训练任务侧重显存、带宽及长时间稳定运行，推理任务侧重吞吐、时延与峰值弹性。若缺乏精细化资源隔离与智能调度，极易发生资源抢占，影响业务体验。

高时效故障响应要求

承载研发与生产核心任务的集群，任何GPU、主板、电源、网卡等关键部件故障，都可能导致训练任务中断或业务停摆。极其考验服务商的备件储备与标准化快速恢复能力。

存储介质安全闭环诉求

生物制药行业数据敏感度极高，数据安全不只发生在系统运行阶段，还贯穿设备使用、维保、退役和归还全流程。尤其在租赁、退租或设备更换场景下，存储介质的清除、销毁、确认和审计材料留存，需要形成可追溯、可复核、可证明的闭环。

AI模型应用"孤岛"

行业模型往往分散部署于不同服务器中，数据、模型与应用相互隔离，无法有效实现弹性调度与能力打通，导致集群整体效率低下。

垂类模型落地技术门槛高

生物制药研发人员多为领域专业人才，普遍缺乏 AI 算法与工程化技术能力，自有科研数据难以快速转化为模型能力，制约了 AI 场景的快速落地与迭代优化。

2、方案架构：构建“计算、网络、存储、管理、交付” 一体的AI算力底座

针对生物制药企业快速上线、稳定运行、可审计合规的核心目标，超擎数智采用计算 — 互联 — 存储 — 管理— 交付五层架构，为上层AI应用提供坚实的基础设施支撑：

计算层

高性能GPU支撑训练与推理

采用 NVIDIA RTX Pro 5000 72G GPU，全面覆盖生物制药领域AI场景。搭配超擎AIB平台，支持按业务属性精细化划分测试资源池与生产资源池，实现负载隔离运行，保障核心研发业务的稳定性与连续性。

网络层

高性能无损网络保障集群通信效率**

AI集群的性能瓶颈不仅来自GPU，也来自节点间通信。本方案采用 NVIDIA InfiniBand交换机，构建NDR网络，作为计算与存储高速互联的基础，保障大规模数据交换效率。同时，保留25G网络业务网络，实现高速计算网络和业务管理网络的逻辑隔离，避免流量干扰。

存储层

全闪存储与本地高速缓存协同

采用高性能全闪存储支撑集群训练与推理，并配置本地NVMe/SSD用于高速数据集缓存与训练临时数据存储。这种”集中管理+本地低延迟访问“的协同设计，完美支撑大规模数据读取、中间结果写入以及高频数据调用；同时，通过RAID配置保障数据安全与稳定性，可按需对接客户现有共享存储、对象存储，减少平台建设对既有IT架构的变更。

管理层

超擎数智SuperBrain与AIB平台，

实现AI模型统一管理与智能调度

方案基于高性能AI基础设施，引入NVIDIA AI Enterprise软件生态深度融合超擎AIB生物制药AI加速平台，并协同超擎数智SuperBrain算力管理平台，打通从底层硬件到上层业务交付的全链路闭环。

● 零代码垂类交互，让科研人员专注创新：AIB采用零代码、拖拽式可视化交互方式，将模型训练、数据准备、参数配置、推理部署等复杂工程高度封装。科研人员无需编写代码或深入算法底层，即可快速构建生物制药模型，让AI真正成为研发加速器。

● 基于私有数据，高效沉淀专属模型：支持企业基于自有科研数据和业务数据，对基础模型进行快速微调，最快数分钟即可完成专属垂类模型训练，推动 AI 能力与企业知识体系深度融合，满足个性化科研需求。

● 构建模型全生命周期管理体系：平台覆盖模型训练、部署、推理、版本管理、权限控制及模型共享全过程，实现模型训练→推理→管理一体化闭环，帮助企业建立可持续演进的模型资产体系，提升AI成果复用效率。

● 深度适配 NVIDIA AI Enterprise，保障能力持续演进：全面兼容 NVIDIA AI Enterprise 技术体系，与 NVIDIA GPU、CUDA-X、NIM、BioNeMo、TensorRT、Run:ai 等软件栈深度适配，在保障模型训练稳定性的同时，充分发挥底层 AI 基础设施性能，为生物制药AI应用提供持续演进的软件生态支撑。

交付层

标准化实施体系，保障落地质量

高性能AI集群的交付不止于设备部署，更需保障平台长期稳定运行。超擎数智以标准化交付体系将工程实施固化为可复制的专业标准。

**工业级标准交付：**严格执行工业级实施规范，包含高密度机柜风道规划与防静电管控，以及端到端标识的精细化线缆管理，形成 “布线完成 — 链路自检 — 误码 / 丢包验证 — 复测确认” 闭环流程，杜绝链路抖动。

**高性能网络验证：**采用 “结构校验 — 联通验证 — 性能验证” 三阶路径，测试吞吐、时延、丢包等关键指标并开展稳定性观测。测试基线最终沉淀为标准化交付文档。

**上线即纳管：**交付同步打通带外管理通道、配置权限策略、登记资产与端口信息、建立告警分级机制；同时搭建关键部件应急处置与故障升级流程，明确备件更换、整机替换及恢复验证路径，保障运维服务承诺落地。

3、典型应用场景

本方案覆盖生物制药多类AI研发场景，为生命科学服务、生物医药CDMO、细胞治疗、工业合成生物等业务方向提供本地化、高性能、低门槛的AI能力支撑。

**● 蛋白设计场景：**平台可为蛋白质序列设计模型、蛋白质骨架扩散模型等任务提供稳定算力支撑；同时研发人员可通过 AIB 平台，基于自有实验数据快速微调专属蛋白设计模型，在蛋白序列生成、序列优化、三维骨架预测、构象筛选等环节，大幅提升模型适配性与研发效率，缩短模型运行周期，提高实验设计与筛选效率。

**● 多场景泛化赋能：**此外，方案还可支撑基因序列分析、分子活性筛选、工艺参数优化、智能质控等多类场景，伴随企业业务深化，持续拓展AI应用边界。

4、方案价值

超擎数智AI全栈解决方案不只是设备的堆叠，而是为企业后续更多AI场景扩展预留了完整的基础能力：

**● 全栈一体的架构设计：**根据生物制药AI工作负载特点，完成算力、网络、存储、管理、模型训练的全链路架构规划，软硬协同释放最大效能。

**● 系统级工程交付能力：**将高性能GPU、无损网络、存储系统、模型训练平台整合为稳定可运行的整体方案，而非简单设备堆叠。

**● 可验证的运维标准：**通过链路测试、版本基线、资产登记、告警机制和应急预案，保障平台上线后的长期可运营性。

**● 低门槛的模型落地能力：**AIB零代码平台让非AI专业的科研人员即可训练顶级垂类模型，大幅缩短AI应用落地周期，释放研发团队创新潜力。

**● 全链路安全合规闭环：**覆盖存储介质使用、退役、清除、销毁和审计确认等关键环节，满足生物行业高合规要求。

在AI进入深水区后，稳定可靠的算力底座+低门槛的模型训练能力，将成为AI赋能研发创新的重要支撑。超擎数智将继续以“算力、网络、存储、模型、交付”五位一体的行业垂直解决方案，助力更多行业客户构建面向未来的AI基础设施。