KI SpotlightNewsRoche will KI an 80 Prozent der Forschungsentscheidungen beteiligen – belegt ist das nur über Sekundärquellen
Ziel für Q4 2026 stammt von hyper.ai, eine Roche-Primärquelle fehlt; eine zweite Quelle nennt 80 Prozent als Phase-III-Quote
Mit KI erstelltInhalt
◆ Fakten auf einen Blick
- Roche kündigte eine KI-Fabrik mit 2.176 Nvidia-Blackwell-GPUs an, On-Premise in USA und Europa.
- Die kombinierte On-Premise- und Cloud-Kapazität liegt über 3.500 GPUs.
- Genentech und Nvidia schlossen eine mehrjährige strategische Forschungskooperation mit DGX Cloud und BioNeMo.
- Lab-in-the-Loop: Labor- und Klinikdaten trainieren KI-Modelle, die neue Wirkstoffmoleküle entwerfen.
- Rund 90 % der Wirkstoffkandidaten scheitern in präklinischen oder klinischen Studien.
Roche nennt 80 % KI-Beteiligung als Ziel für Q4 2026
Roche will bis zum vierten Quartal 2026 an 80 Prozent der Portfolio-Entscheidungen in der Forschung KI beteiligen. Das berichtet hyper.ai. Die Angabe stamme vom Pharma Day in London im September, der demnach unter der Führung von Aviv Regev stand, Leitung von Genentech Research and Early Development (gRED). Im zweiten Quartal 2026 lag der Anteil nach dieser Quelle bei 44 Prozent. Bei 41 Prozent habe die KI als entscheidungskritisch gegolten.
Eine Roche-Primärquelle liegt nicht vor. Damit sind die Zahlen weder bestätigt, noch lässt sich sagen, ob sie neu sind. Ab heute, dem 13. Oktober 2026, sind es bis zum Ziel rund zweieinhalb Monate.
Eine zweite Quelle koppelt die 80 % an die Phase-III-Erfolgsquote
Die erste Quelle, hyper.ai, nennt 80 Prozent als KI-Beteiligungsziel und beziffert die Phase-III-Erfolgsquote mit „über 80 Prozent“.
Ein zweiter Bericht trägt die Überschrift „Roche Pours $2.4 Billion into Autonomous AI Lab as Phase III Success Rate Jumps to 80%“. Er beschreibt den Auftritt nicht als Pharma Day, sondern als Investorenevent. Seine Überschrift nennt 80 Prozent als gestiegene Phase-III-Quote („jumps to 80%“). Das KI-Anteilsziel und Q4 2026 tauchen im vorliegenden Auszug nicht auf.
Ob beide Texte Teile desselben Vortrags unterschiedlich wiedergeben oder eine Quelle Kennzahlen verwechselt, lässt sich ohne Roche-Primärquelle nicht entscheiden.
Auch beim Geld gehen die Angaben auseinander. Hyper.ai spricht von rund 196 Millionen Schweizer Franken, die zwischen 2024 und 2026 aus Effizienzgewinnen in KI- und Laborinfrastruktur umgeschichtet worden seien. Die Überschrift des zweiten Berichts nennt dagegen 2,4 Milliarden US-Dollar für ein autonomes KI-Labor. Der Abschnitt zur Mittelumschichtung ist dort abgeschnitten. Beide Quellen sind sekundär, und die vorliegenden Auszüge reichen für eine Auflösung nicht aus.
Lab-in-the-Loop: Labordaten trainieren Modelle, Modelle steuern die nächsten Experimente
Das Verfahren selbst ist belegt und nicht neu. Bei Genentech trainieren Labor- und Klinikdaten KI-Modelle, die neue Wirkstoffmoleküle entwerfen. Diese Moleküle werden im Labor getestet. Die Ergebnisse erweitern den Datensatz und verbessern den Algorithmus, woraufhin der Zyklus von vorn beginnt. Das Konzept stammt aus Genentechs Einheit Prescient Design.
Aviv Regev leitet gRED, ist Mitglied des erweiterten Corporate Executive Committee von Roche und hat den Ansatz entwickelt. Als Hintergrund nennt Roche: Branchenweit scheitern rund 90 Prozent der Wirkstoffkandidaten in präklinischen oder klinischen Studien. Die Prüfung der Wirksamkeit kann mehr als zehn Jahre dauern.
176 Blackwell-GPUs: Die Nvidia-Infrastruktur hinter dem Vorhaben
Die Rechenbasis ist durch Roche-Mitteilungen belegt. Genentech und Nvidia schlossen am 21. November 2023 eine mehrjährige Forschungskooperation, die DGX Cloud und BioNeMo umfasst. Am 16. März 2026 kündigte Roche eine KI-Fabrik mit 2.176 Nvidia-Blackwell-GPUs an, on premises in den USA und Europa. Mit der Cloud-Kapazität kommt Roche auf mehr als 3.500 GPUs.
Roche bezeichnet dies selbst als größte angekündigte GPU-Ausstattung eines Pharmaunternehmens. Das ist eine Herstellerangabe und nicht unabhängig geprüft. Einen Bezug zu den 80 Prozent stellen die vorliegenden Quellen nicht her.
