Roche称拥有制药业最大GPU规模：3,500枚Blackwell芯片

Roche在美国和欧洲部署了2,176枚新的本地（on-premise）NVIDIA Blackwell GPU，使其本地与云端基础设施合计超过3,500枚Blackwell GPU。该公司称，这是目前已公布的、制药企业可用的最大GPU规模。此次扩容延续了Roche与NVIDIA自2023年启动的战略合作；而就在不到三周前，Eli Lilly刚刚上线LillyPod——其自有的1,016-GPU超级计算机，并称其为由制药公司完全拥有并运营的、最强大的AI工厂。

Roche的说法将混合云容量计入在内；Lilly的说法则仅限于其完全自有的硬件。这在技术上是不同的衡量口径。

2024年5月，Recursion Pharmaceuticals发布了BioHive-2——一台504-GPU超级计算机，并称其为制药行业最大的系统。近两年后，Roche称其规模几乎达到该数字的七倍。在这场新兴的GPU“军备竞赛”中，这些公司都尚未公开将某一具体临床候选药物与其AI基础设施直接关联起来。

目前，Roche、Lilly与Recursion三者合计的GPU数量已超过5,000枚芯片，但这一原始总量掩盖了重要差异：Recursion的BioHive-2运行较旧的H100 GPU；Lilly的系统使用下一代Blackwell Ultra芯片；Roche的部署则采用标准版Blackwell硬件。Recursion至少能指出一项具体产出：在BioHive-2上训练的Boltz-2生物分子基础模型（biomolecular foundation model），其对蛋白质结合亲和力的预测准确度可媲美基于物理的方法。Roche与Lilly均未公开点名类似的可交付成果。

Genentech研究与早期开发执行副总裁兼负责人Aviv Regev表示，此次算力扩容将使Roche科学家“构建更复杂的前沿预测模型”，并通过Roche所谓的Lab-in-the-Loop策略压缩从生物学发现到药物获批的时间线。该策略将生物学与化学实验直接与AI模型相连接；她称Roche已推进这一方法超过五年。

在GTC 2026召开前的NVIDIA预先简报会上，NVIDIA医疗健康与生命科学副总裁Kimberly Powell表示，Roche旗下Genentech几乎90%符合条件的小分子项目如今都在整合AI；其中一个肿瘤学分子设计速度提升了25%，同时借助AI在七个月内交付了一个备选药物候选物，而传统流程往往需要超过两年。

Wafaa Mamilli于2025年2月加入并担任首席数字技术官。她在Eli Lilly工作超过20年，并曾在Zoetis担任CDTO。她表示，目标是“将AI嵌入整个价值链”，覆盖从药物开发与制造到诊断与商业化。公告提及用于药物发现的NVIDIA BioNeMo、用于制造业数字孪生的Omniverse、用于基因组学的Parabricks，以及面向医疗级对话式AI的NeMo Guardrails。值得注意的是，公告未披露投资金额、任何具体疾病领域或明确的管线项目。

从更宏观的视角看，以更广泛的AI行业标准衡量，制药业的GPU“军备竞赛”仍只是可忽略的零头。Elon Musk旗下xAI在2025年初于孟菲斯的Colossus集群部署了200,000枚GPU，此后已扩展到三处设施合计超过500,000枚，并制定了迈向100万枚的路线图。Meta也已与NVIDIA达成协议采购数百万枚芯片，用于填充数据中心，其中包括正在路易斯安那州乡村建设的一座5吉瓦设施。