在物理学的浩瀚星空中，一项关于硬球体系统行为的探索曾引发广泛争议。1957年，加州大学利弗莫尔实验室的物理学家Berni Alder，对这一问题展开了深入思考。主流观点认为，固体存在的基础是分子间的吸引力，但Alder却通过一种全新的研究路径——分子动力学方法，提出了不同见解。
Alder与其同事Thomas Wainwright，在IBM 704计算机上模拟了硬球体系统的碰撞及状态变化，发现系统压缩时，硬球体会从液体转变为固体。他们证实，硬球分子间并无吸引力，冻结导致系统熵最大化，而非能量最小化。
这一创举被视为首次成功使用计算机模拟多粒子系统动力学，为后续物理学、生物学和化学等领域的研究开辟了新路径。分子动力学方法，这一粒子运动的“显微镜”，通过计算预测系统行为，成为连接理论与实验的桥梁。
分子动力学兼具预测与解释的双重性质，既能为实验提供可能性分析，也能解释实验现象、探讨过程机理。经过几十年发展，分子动力学模拟技术已逐渐成熟，从简单模型升级到复杂模型，成为科研利器。
然而，分子动力学在产业落地方面却面临计算效率的瓶颈。为了与自然过程的动力学相匹配，模拟时间跨度需足够长，但计算机算力有限，必须在模拟体系大小、时间步长和总持续时间上做出限制。这成为分子动力学技术迈向产业落地的拦路虎。
就在此时，金融量化领域的大牛David E. Shaw转身投入生物计算事业，于2007年发明出分子动力学模拟加速专用超级计算机——Anton（安腾）。它以3-4个数量级的加速比，更快地计算模拟更大体系规模、更长模拟时长的生物大分子运动。
超算安腾采用深度定制的ASIC芯片和紧密排列的服务器，提高节点间通讯效率，专为加速分子动力学模拟计算而生。它的问世，破解了多年来分子动力学模拟的计算效率难题，推动了分子动力学的产业化应用，尤其在药物研发行业显示了巨大市场潜力。
在超算安腾的帮助下，Relay Therapeutics公司成功确定了一款用于治疗胆管癌的抑制剂药物RLY-4008的结构。他们利用安腾重塑新药研发技术手段，把对蛋白质靶点的认识从静态图转变为动态影像，提出“基于运动的药物设计”新范式。
这款新药的发现仅花费了18个月、不到1亿美金，极大地缩短了药物研发过程中的投入时间与成本。超算安腾的出现，不仅验证了Alder和Wainwright五十年前的预测，也为分子动力学的发展指明了重要路径。
