Roche、Blackwell GPU 3,500基超で製薬最大級のGPU基盤を主張

Rocheは米国および欧州で、オンプレミスのNVIDIA Blackwell GPU 2,176基を新たに導入した。これにより、オンプレミスとクラウドのインフラを合わせたBlackwell GPUは3,500基を超え、同社はこれを「製薬企業が利用可能な、発表済みとして最大のGPUフットプリント」と呼ぶ。この拡張は、2023年に始まったNVIDIAとの戦略的協業を拡大するもので、Eli LillyがLillyPodを稼働させた後、3週間足らずで行われた。LillyPodは1,016基のGPUを備える同社独自のスーパーコンピューターで、同社は「製薬企業が完全に所有・運用する最も強力なAIファクトリー」と称していた。

Rocheの主張はハイブリッドクラウドの能力を算入している一方、Lillyの主張は自社が完全に所有するハードウェアに限定される。技術的には異なる指標である。

2024年5月、Recursion PharmaceuticalsはBioHive-2を発表し、504基のGPUを備えるスーパーコンピューターを「製薬業界最大」と呼んだ。それから約2年後、Rocheはそのほぼ7倍に近い規模を主張しているが、この新たなGPU軍拡競争にあるいずれの企業も、自社のAIインフラを特定の臨床候補（clinical candidate）に結び付けて公表してはいない。

Roche、Lilly、RecursionのGPU総数は現在5,000基を超える。ただし、単純な合計は重要な差異を覆い隠す。RecursionのBioHive-2は旧世代のH100 GPUで動作する一方、Lillyのシステムは次世代のBlackwell Ultraチップを使用し、Rocheの導入は標準のBlackwellハードウェアを用いている。Recursionは少なくとも具体的な成果物を示せる。BioHive-2で学習したBoltz-2バイオ分子基盤モデルであり、物理ベース手法に匹敵する精度でタンパク質結合親和性を予測するという。RocheとLillyはいずれも、同等の成果物を公に名指ししていない。

Genentech Research and Early DevelopmentのEVP兼責任者であるAviv Regevは、計算資源の拡張によりRocheの研究者が「より洗練された予測フロンティアモデルを構築」できるようになり、RocheがLab-in-the-Loop戦略と呼ぶ手法を通じて、生物学的発見から承認薬に至るまでのタイムラインを圧縮できると述べた。これは、生物学および化学の実験をAIモデルと直接接続するアプローチで、同氏によればRocheは5年以上にわたり追求してきたという。

GTC 2026に先立つNVIDIAの事前説明で、NVIDIAのヘルスケアおよびライフサイエンス担当VPであるKimberly Powellは、Roche子会社のGenentechにおいて対象となる低分子（small molecule）プログラムの約90%が現在AIを統合しており、あるがん領域の分子は設計が25%速くなったと述べた。また、バックアップの薬剤候補は7カ月で提示されたという。このプロセスは従来、2年以上かかることが多い。

2025年2月にchief digital technology officerとして入社したWafaa Mamilliは、Eli Lillyで20年以上勤務し、ZoetisでCDTOを務めた経験を持つが、目標は医薬品開発や製造から診断、商業化に至るまで、「バリューチェーン全体にAIを埋め込む」ことだと述べた。発表では、創薬向けにNVIDIA BioNeMo、製造のデジタルツイン向けにOmniverse、ゲノミクス向けにParabricks、医療グレードの対話型AI向けにNeMo Guardrailsが挙げられている。一方で、投資額、特定の疾患領域、具体的なパイプラインプログラムは示されていない。

参考までに言えば、製薬業界のGPU軍拡競争は、より広範なAI産業の基準では誤差の範囲にとどまる。Elon MuskのxAIは2025年初頭、メンフィスのColossusクラスターで200,000基のGPUを保有して稼働を開始し、その後3つの施設で合計500,000基超へと拡大した。さらに100万基までのロードマップも示している。MetaはNVIDIAと、建設中のルイジアナ州の農村部にある5ギガワット施設を含むデータセンターを満たすため、数百万基のチップに関する契約を結んだ。