Recursion gab die Fertigstellung von BioHive-2 bekannt, Recursions neuem NVIDIA DGX SuperPOD KI-Supercomputer, der von 63 DGX H100 Systemen mit insgesamt 504 NVIDIA H100 Tensor Core GPUs angetrieben wird, die über NVIDIA Quantum-2 InfiniBand-Netzwerke miteinander verbunden sind. Dieser von NVIDIA betriebene KI-Supercomputer ist in Benchmark-Tests viermal schneller als der ursprüngliche Supercomputer von Recursion, BioHive-1. Basierend auf den verfügbaren Daten ist BioHive-2 ein schneller Supercomputer, der sich vollständig im Besitz eines Pharmaunternehmens weltweit befindet und von diesem betrieben wird.

Recursion hat die Bedeutung skalierter Berechnungen durch die Entwicklung neuer Basismodelle wie Phenom-1, einem Deep-Learning-Modell zur Extraktion biologisch bedeutsamer Merkmale aus Zellbildern, bewiesen. Als Recursion die Größe der Trainingsdaten und die Anzahl der Modellparameter erhöhte, nahm die Leistung des Modells zu, was zeigt, dass für das Training größerer Modelle ausreichend Rechenleistung erforderlich ist. Die Experimente und das Training zur Erstellung von Phenom-1 erforderten mehrere Monate Rechenzeit auf BioHive-1. Mit BioHive-2 konnten mehrere ehrgeizige KI-Projekte ähnlicher oder größerer Größe in kürzerer Zeit parallel durchgeführt werden, so dass sowohl die Teams von Recursion als auch von Valence Labs in der Lage waren, die Grenzen der KI in der Arzneimittelforschung weiter zu verschieben und den latenten Wert der Daten von Recursion zu erschließen.

Ein kleineres, dem Phenom-1 ähnliches Modell, genannt Phenom-Beta, wurde für die externe Nutzung auf der NVIDIA BioNeMo Plattform freigegeben. Die Phenom-Serie ist nur eines von mehreren verschiedenen Modellen, die Recursion entwickelt hat, um den Prozess der Arzneimittelentdeckung mit biologischen, chemischen und realen Patientendaten zu beschleunigen. Phenom-Beta ist das erste Modell eines Drittanbieters, das auf der BioNeMo-Plattform zur Verfügung gestellt wird.