Roche hat seine Zusammenarbeit mit Nvidia massiv ausgebaut und stellt über 3'500 GPUs bereit – damit verfügt der Basler Pharmakonzern über die grösste KI-Infrastruktur der Branche.
Die grösste GPU-Armada im Pharma-Business: Roche nutzt 3'500 Nvidia-Prozessoren, um Arzneimittelentwicklung zu beschleunigen – kriegt aber auch die Risiken zu spüren.
Roche baut sein KI-Kraftwerk aus. Der Basler Pharmariese setzt neu 2'176 der leistungsstarken Nvidia-Blackwell-GPUs (Graphics Processing Units) ein und ergänzt damit seine bestehende GPU-Flotte auf über 3'500 Prozessoren. Die Systeme sind hybrid in der Cloud und an mehreren Standorten in den USA und Europa verteilt. Das ist beachtlich: Keine andere Pharmafirma weltweit hat eine derart grosse GPU-Infrastruktur öffentlich gemeldet.
Die Vision dahinter nennt Roche seine «AI Factory» – eine vollständig digitalisierte Fabrik für Medikamentenentwicklung. Was bedeutet das konkret? Die GPUs beschleunigen mehrere Prozesse parallel: Bei der Wirkstoffforschung nutzt Roche ein sogenanntes Lab-in-the-Loop-System, bei dem KI und Labortechniker iterativ zusammenarbeiten. Im klinischen Bereich helfen die Prozessoren bei der Analyse von Patientendaten und bei der Planung von Studien. Besonders innovativ: Roche nutzt Nvidia Omniverse, um digitale Zwillinge von Produktionsanlagen zu erstellen und zu optimieren – bevor sie in der echten Fabrik gebaut werden.
Das klingt nach Zukunftsmusik. Doch es gibt auch Hürden. Die UBS warnte kürzlich, dass KI-identifizierte Wirkstoffe nicht immer die erwartete Wirksamkeit zeigen. Ein konkretes Beispiel: Roche hat ein von KI-Analysen gesteuertes Medikament gegen Lungenfibrose nach Phase 2 der klinischen Prüfung stoppen müssen, weil die erhofften Ergebnisse ausblieben.
Das verdeutlicht eine wichtige Realität: KI kann Millionen von molekularen Kombinationen durchsieben und vielversprechende Kandidaten identifizieren – aber die biologische Realität hält oft andere Überraschungen bereit. Roches massive GPU-Investition ist deshalb weniger ein Garant für Durchbrüche als vielmehr ein Werkzeug, um schneller zu scheitern oder zu gewinnen.
Die Blackwell-GPUs sind Nvidias aktuelle High-End-Architektur und insbesondere für KI-Training und wissenschaftliche Simulationen optimiert. Für Roche bedeutet das: schnellere Datenverarbeitung, komplexere Modelle, kürzere Entwicklungszyklen. Ob sich das in Blockbuster-Medikamenten auszahlt, entscheidet sich in den kommenden Jahren.
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