Roche afirma tener la mayor huella de GPU de la industria farmacéutica con 3.500 chips Blackwell

Roche desplegó 2.176 nuevas GPU NVIDIA Blackwell on-premise en Estados Unidos y Europa, elevando su infraestructura combinada on-premise y en la nube por encima de 3.500 GPU Blackwell, lo que la compañía califica como la mayor huella de GPU anunciada disponible para una empresa farmacéutica. La ampliación, que extiende una colaboración estratégica con NVIDIA iniciada en 2023, llega menos de tres semanas después de que Eli Lilly pusiera en marcha LillyPod, su propio superordenador de 1.016 GPU que describió como la fábrica de IA más potente íntegramente propiedad y operada por una empresa farmacéutica.

La afirmación de Roche contabiliza capacidad de nube híbrida; la de Lilly se limita al hardware que posee de forma directa. Técnicamente, son parámetros de referencia distintos.

En mayo de 2024, Recursion Pharmaceuticals presentó BioHive-2, un superordenador de 504 GPU que calificó como el mayor de la industria farmacéutica. Casi dos años después, Roche asegura contar con casi siete veces esa cifra, y ninguna de las empresas en esta incipiente carrera armamentística de GPU ha vinculado públicamente un candidato clínico específico a su infraestructura de IA.

El recuento combinado de GPU entre Roche, Lilly y Recursion supera ya los 5.000 chips, aunque el total bruto oculta diferencias relevantes: BioHive-2 de Recursion funciona con GPU H100 más antiguas, mientras que el sistema de Lilly utiliza chips Blackwell Ultra de nueva generación y el despliegue de Roche emplea hardware Blackwell estándar. Al menos, Recursion puede señalar un resultado concreto: el modelo fundacional biomolecular Boltz-2, entrenado en BioHive-2, que predice afinidades de unión de proteínas con una precisión comparable a la de métodos basados en la física. Ni Roche ni Lilly han nombrado públicamente un entregable comparable.

Aviv Regev, EVP y jefa de Genentech Research and Early Development, dijo que la ampliación de cómputo permitirá a los científicos de Roche «construir modelos predictivos de frontera más sofisticados» y comprimir el calendario desde el descubrimiento biológico hasta los medicamentos aprobados mediante lo que Roche denomina su estrategia Lab-in-the-Loop, conectando experimentos biológicos y de química directamente con modelos de IA, un enfoque que, según afirmó, Roche ha seguido durante más de cinco años.

En una sesión informativa previa de NVIDIA antes de GTC 2026, Kimberly Powell, VP de healthcare and life sciences de NVIDIA, afirmó que casi el 90% de los programas elegibles de moléculas pequeñas en Genentech, una filial de Roche, ya están integrando IA, y que una molécula oncológica se diseñó un 25% más rápido, mientras que se entregó un candidato alternativo de fármaco en siete meses. Tradicionalmente, ese proceso suele llevar más de dos años.

Wafaa Mamilli, que se incorporó como chief digital technology officer en febrero de 2025 tras más de 20 años en Eli Lilly y una etapa como CDTO en Zoetis, dijo que el objetivo es «integrar la IA en toda la cadena de valor», desde el desarrollo y la fabricación de fármacos hasta el diagnóstico y la comercialización. El comunicado cita NVIDIA BioNeMo para el descubrimiento de fármacos, Omniverse para gemelos digitales de fabricación, Parabricks para genómica y NeMo Guardrails para IA conversacional de grado sanitario. Llaman la atención las ausencias: una cifra en dólares de la inversión, cualquier área terapéutica mencionada o programas concretos en cartera.

Para ponerlo en perspectiva, la carrera de GPU en la industria farmacéutica sigue siendo una cantidad marginal según los estándares de la industria de la IA en general. La xAI de Elon Musk comenzó 2025 con 200.000 GPU en su clúster Colossus en Memphis y desde entonces se ha ampliado a más de 500.000 en tres instalaciones, con una hoja de ruta hacia un millón. Meta ha cerrado un acuerdo con NVIDIA por millones de chips para llenar centros de datos, incluida una instalación de cinco gigavatios en construcción en una zona rural de Luisiana.