NVIDIA erweitert BioNeMo-Plattform: Was die neue KI-Drogenforschungs-Infrastruktur für Pharma und Biotech bedeutet

Am 12. Januar 2026 hat NVIDIA auf der J.P. Morgan Healthcare Conference eine deutlich ausgebaute Version seiner BioNeMo-Plattform vorgestellt. Im Zentrum stehen neue Foundation Models für Biologie und Chemie, standardisierte „BioNeMo Recipes“ für Training und Deployment, GPU-beschleunigte Datenbibliotheken und eine Reihe strategischer Partnerschaften mit Pharma- und Technologieführern wie Lilly und Thermo Fisher. Diese Kombination macht generative KI für Drug Discovery skalierbarer, industrietauglicher – und für kleinere Akteure überhaupt erst realistisch nutzbar.

Für Entscheider in Pharma, Biotech, Medtech und klinischer Forschung stellt sich damit weniger die Frage, ob BioNeMo relevant wird, sondern wie schnell die eigene Organisation darauf vorbereitet werden muss.

1. Kontext: Was NVIDIA konkret angekündigt hat

1.1 BioNeMo als offene Entwicklungsplattform für KI-getriebene Biologie

BioNeMo ist NVIDIAs Plattform für KI-gestützte Biologie und Drug Discovery. Technisch gesehen bündelt die Plattform drei Ebenen:

1. Hardware- und Infrastruktur-Layer – GPU-Cluster (on-prem oder in der Cloud), inklusive DGX-Systemen und künftiger Rubin-Architektur.

2. Model- und Software-Layer – Foundation Models, Frameworks wie NeMo, Libraries für Bio- und Chemie-Workloads.

3. Workflow- und Integrations-Layer – APIs, Microservices (z.B. NIM), Referenzarchitekturen und Rezepte für konkrete Labor- und F&E-Prozesse.

Neu ist, dass NVIDIA diese Ebenen stärker integriert und gezielt auf typische Drug-Discovery-Workflows ausrichtet: vom Daten-Engineering über Modelltraining bis zur Einbindung in automatisierte Labore.

1.2 Neue Modelle und Bausteine im Detail

Die aktuelle Ankündigung umfasst insbesondere:

• Neue NVIDIA Clara Open Models für Life Sciences, u.a.:

- RNAPro – ein Modell für RNA-Strukturvorhersage, das insbesondere für Target-Identifikation und RNA-basierte Therapeutika interessant ist.

- ReaSyn v2 – ein Modell, das prüft, ob KI-designte Moleküle praktisch synthetisierbar sind (Synthesezugänglichkeit), ein kritischer Engpass zwischen in-silico-Design und realem Laborexperiment.

• BioNeMo Recipes – vorgefertigte, dokumentierte Pipelines für:

- Training und Fine-Tuning biologischer Foundation Models

- Skalierung auf verteilte GPU-Cluster

- Deployment als Services (z.B. via NIM-Microservices) in bestehende IT-Landschaften.

• nvMolKit – eine GPU-beschleunigte Cheminformatik-Bibliothek für Moleküldesign, die typische Operationen (3D-Konformationsgenerierung, Ähnlichkeitssuche, Filter) deutlich beschleunigt.

Kurz gesagt: NVIDIA geht über einzelne Modelle hinaus und liefert eine End-to-End-Toolchain, die für produktive R&D-Workflows ausgelegt ist, nicht nur für Prototypen in der Forschung.

1.3 Strategische Partnerschaften: Lilly, Thermo Fisher und weitere

Parallel zur Plattform-Erweiterung wurden mehrere Partnerschaften bekanntgegeben:

• Lilly + NVIDIA Co-Innovation Lab

- Aufbau eines gemeinsamen KI-Labors im Bay Area mit einer geplanten Gesamtinvestition von bis zu 1 Mrd. US-Dollar über fünf Jahre.

- Nutzung von BioNeMo und NVIDIAs Rubin-Architektur zur Kopplung von „agentischen“ Wet Labs (Robotik, automatisierte Experimente) mit KI-basierten Dry Labs.

- Ziel: ein kontinuierliches Lernsystem, in dem Experimente, Daten und Modelle sich wechselseitig beschleunigen.

• Thermo Fisher + NVIDIA

- Integration von NVIDIAs AI-Stack in wissenschaftliche Instrumente und Laborautomations-Systeme.

- Aufbau von autonomen Labor-Infrastrukturen mit Edge-to-Cloud-Konnektivität (z.B. via DGX Spark) und Multi-Agent-Systemen für Labor-Orchestrierung.

- Realtime-Auswertung von Instrumentendaten mit BioNeMo, um Datengenerierung und Interpretation enger zu koppeln.

• Biotech- und Plattform-Player

- Unternehmen wie Basecamp Research, Boltz, Chai Discovery, Natera und andere nutzen BioNeMo für eigene Modelle und Plattformen.

- Ergänzend arbeitet NVIDIA mit Robotik- und Automationsanbietern (u.a. Multiply Labs, HighRes Biosolutions, Opentrons), um Simulation und „Physical AI“ in Labs zu verankern.

Damit entsteht ein Ökosystem, das von Foundation Models über Middleware bis in Roboter und Laborinstrumente reicht.

2. Analyse: Warum diese BioNeMo-Expansion ein Wendepunkt ist

2.1 Vom Modell-Silo zur industriellen Plattform

Viele Life-Science-Unternehmen haben in den letzten Jahren isolierte KI-Initiativen aufgebaut: einzelne Modelle, POCs, kleinere Kollaborationen mit Start-ups. Die neue BioNeMo-Generation adressiert ein anderes Problem: Skalierung und Industrialisierung.

Wesentliche Unterschiede zu bisherigen Ansätzen:

• Standardisierte Workflows statt individueller Skripte – BioNeMo Recipes reduzieren die Abhängigkeit von einzelnen „Python-Champions“ im Team. Das ist entscheidend, um regulatorisch belastbare und wiederholbare Prozesse zu etablieren.

• Produktionsreife Services – über NIM-Microservices und klare APIs lassen sich Modelle in bestehende LIMS, ELN, Data Lakes und Analytics-Plattformen integrieren.

• Hardware-nah optimiert – GPU-Optimierung und Datenbibliotheken wie nvMolKit senken Kosten pro Experiment und pro Hypothese, was insbesondere für Hochdurchsatz-Screenings und multi-omics Analysen relevant ist.

Damit verschiebt sich der Fokus von der Frage „Welches Modell ist besser?“ hin zur Frage „Wie orchestrieren wir den gesamten KI-Lifecycle in R&D?“.

2.2 Demokratisierung von KI in der Drogenforschung

Historisch konnten nur wenige große Pharmaunternehmen KI-Drug-Discovery in großem Maßstab betreiben, weil:

• massive Compute-Ressourcen nötig waren,

• der Aufbau eigener Frameworks teuer und komplex war,

• das Recruiting von interdisziplinären AI-Bioinformatik-Teams sehr schwierig ist.

Mit BioNeMo als Managed- und Referenzplattform sinken diese Einstiegshürden:

• KMU und Biotechs können auf vortrainierte Modelle und Rezepte zurückgreifen, ohne von Null zu starten.

• Cloud-basierte Bereitstellung ermöglicht die Nutzung von GPU-Ressourcen on demand statt hoher Capex-Investitionen.

• Ökosystemeffekte (Model-Sharing, Bibliotheken, Partnerlösungen) verkürzen Time-to-Value für neue KI-Projekte.

Für den Markt bedeutet das: Mehr Akteure können KI sinnvoll in ihre F&E-Pipelines integrieren, was den Innovationsdruck und die Geschwindigkeit erhöht.

2.3 Verbindung von „Agentic AI“ und physischem Labor

Besonders strategisch ist die Verzahnung von BioNeMo mit agentischen KI-Systemen und Laborrobotik:

• KI-Agenten generieren Hypothesen, planen Experimente, priorisieren Moleküle.

• Automatisierte Labs (Thermo Fisher, Multiply Labs, HighRes, Opentrons u.a.) führen Experimente aus, oft 24/7.

• Die resultierenden Daten fließen zurück in BioNeMo-Modelle, werden ausgewertet und dienen zum Retraining.

Das ist de facto ein Closed-Loop-System zwischen Simulation und Realität. Unternehmen, die solche Zyklen aufbauen, können:

• mehr Varianten in kürzerer Zeit testen,

• Design-Fehler früher erkennen (z.B. nicht-synthetisierbare Moleküle via ReaSyn v2),

• ihre proprietary Daten besser in differenzierende Modelle umsetzen.

2.4 Risiken und Abhängigkeiten

Mit der Stärkung von BioNeMo entstehen auch neue Risiken:

• Vendor Lock-in – wer Infrastruktur, Modelle und Workflows auf ein Ökosystem ausrichtet, bindet sich technologisch und vertraglich eng an NVIDIA und verbundene Cloud-Provider.

• Black-Box-Risiko – obwohl viele Modelle offen sind, können komplexe Pipelines intransparent werden. Für regulierte Umgebungen (GxP, FDA, EMA) ist erklärbare Dokumentation essenziell.

• Datenhoheit und -sicherheit – insbesondere bei cloudbasierten Setups müssen Governance und Compliance (z.B. DSGVO, HIPAA) konsequent sichergestellt sein.

Unternehmen sollten diese Risiken aktiv managen, statt sie als nachgelagertes IT-Thema zu behandeln.

3. Konkrete Anwendungsszenarien und Beispiele

3.1 Moleküldesign und virtuelles Screening

Ein typischer Workflow könnte wie folgt aussehen:

1. Zieldefinition – Ein Biotech-Unternehmen sucht Inhibitoren für ein neu identifiziertes Protein-Target.

2. In-silico-Generierung – Mit BioNeMo- und Partnermodellen werden Millionen potenzieller Molekülstrukturen generiert.

3. Filterung mit nvMolKit & ReaSyn v2 –

- nvMolKit berechnet schnelle Deskriptoren und strukturelle Eigenschaften auf der GPU.

- ReaSyn v2 bewertet, ob die Moleküle chemisch realistisch und mit vorhandener Synthesekapazität herstellbar sind.

1. Priorisierung – Nur einige Tausend „realistisch beste“ Kandidaten gehen in die Laborphase.

2. Lab-in-the-Loop – Automatisierte Plattformen (Thermo Fisher, Opentrons u.a.) testen Wirkstärke, ADME-Profile etc.; Daten fließen zurück in die Modelle.

Ergebnis: Deutlich geringere Kosten pro „echtem“ Laborexperiment und schnellere Iterationszyklen.

3.2 RNA-basierte Therapeutika und Biomarker-Forschung

Mit dem RNAPro-Modell wird RNA-Struktur als eigener Workload adressiert. Mögliche Szenarien:

• Design von siRNA/ASO – Vorhersage von Sekundärstrukturen und Bindungsaffinitäten, um Off-Target-Effekte zu reduzieren.

• Biomarker-Entdeckung – Kombination von RNA-Strukturinformationen mit klinischen Daten, um robuste Signaturen für Patientenselektion zu identifizieren.

Für Unternehmen, die im Feld mRNA-, siRNA- oder CRISPR-basierter Therapien aktiv sind, kann ein vortrainiertes RNA-Modell den Einstieg erheblich beschleunigen.

3.3 KI-unterstützte Labororchestrierung

In Zusammenarbeit mit Thermo Fisher und Robotikpartnern ergeben sich neue Betriebsmodelle für Labs:

• Multi-Agent-Systeme planen Experimente, teilen Instrumente zu, prüfen Datenqualität in Echtzeit.

• Simulation-First-Ansätze (Isaac Sim) erlauben, neue Roboterzellen und Protokolle zuerst virtuell zu testen, bevor sie physisch implementiert werden.

• NIM-Microservices bieten KI-Funktionen (z.B. Bildanalyse, Strukturvorhersage) als standardisierte Services innerhalb der Labor-IT an.

Für größere Pharmaunternehmen und zentrale Service-Labs (CROs) bedeutet das: mehr Durchsatz bei stabileren SOPs und potenziell niedrigeren Betriebskosten.

3.4 Plattform-Strategien von Biotech-Start-ups

Unternehmen wie Basecamp Research, Boltz oder Chai Discovery nutzen BioNeMo, um eigene Modelle und Plattformen zu entwickeln. Typische Strategien:

• Aufbau proprietärer Foundation- oder Domain-Modelle auf Basis eigener Datensätze (z.B. besondere Genom-Bibliotheken, klinische Kohorten).

• Bereitstellung dieser Modelle als SaaS- oder API-Produkte für andere F&E-Organisationen.

Für Investoren und Corporate-Venture-Einheiten entsteht ein wachsender Markt an „Model-native“ Biotech-Unternehmen, die auf BioNeMo als Technologie-Backbone setzen.

4. Geschäftliche Relevanz: Was Unternehmen jetzt strategisch tun sollten

4.1 Für große Pharma- und Diagnostik-Konzerne

1. Plattform- und Architekturentscheidung treffen

- Evaluieren, ob BioNeMo Teil der strategischen AI-R&D-Plattform werden soll.

- Abgleichen mit bestehenden Initiativen (eigene GPU-Cluster, andere Frameworks, Cloud-Strategien).

1. Pilotprojekte in kritischen Wertströmen starten

- Z.B. Lead-Optimierung, RNA-Therapeutika, Antikörper-Engineering.

- POCs nicht isoliert, sondern mit Blick auf spätere Skalierung (Security, Compliance, Integration).

1. Regulatorik und Quality-by-Design früh einbinden

- GxP-Fachbereiche und QA von Beginn an involvieren.

- Dokumentations-Templates für KI-gestützte Prozesse definieren (Audit-Trails für Modelle, Trainingsdaten, Hyperparameter).

1. Talente und Organisation ausrichten

- Interdisziplinäre Teams (Biologie, Chemie, Data Science, MLOps, IT) dauerhaft etablieren.

- Kompetenzaufbau zu agentischen Systemen und Laborrobotik planen.

4.2 Für mittelständische Biotechs und spezialisierte CROs

1. Use-Cases mit maximalem Hebel priorisieren

- Fokussieren auf wenige, wirtschaftlich relevante Use-Cases (z.B. virtuelles Screening, Hit-Expansion), statt „KI überall“.

1. Cloud-basierte Nutzung und Partnernetzwerke nutzen

- Zusammenarbeit mit Cloud-Providern, NVIDIA-Partnern und spezialisierten Integratoren, um nicht selbst große Infrastruktur aufzubauen.

1. Datenstrategie schärfen

- Identifizieren, welche proprietären Daten echten Wettbewerbsvorteil schaffen.

- Datenqualität, Standardisierung und Zugriff (Data Contracts) verbessern, um sie für BioNeMo-gestützte Modelle fit zu machen.

1. Kooperationsmodelle prüfen

- Co-Development mit BioNeMo-basierten Start-ups oder Service-Anbietern.

- Gemeinsame Forschungsprojekte mit akademischen Partnern, die bereits auf NVIDIA-Infrastruktur arbeiten.

4.3 Für IT, Digital & Compliance in Life-Science-Organisationen

• Referenzarchitekturen mit Security & Compliance validieren

- Netzwerksegmente, Zugriffsrechte, Verschlüsselung, Logging, Backups.

• MLOps-Standards definieren

- Versionierung von Modellen, Daten, Pipelines.

- Reproduzierbarkeit und Rollback-Mechanismen für produktive Workflows.

• Lieferanten- und Risikomanagement anpassen

- Aufnahme von GPU- und Cloud-Nutzungsrisiken in das Enterprise Risk Management.

- Vertragsklauseln zu Datenhoheit, IP und Exit-Szenarien prüfen.

5. Fazit und Handlungsempfehlungen

Die Erweiterung von NVIDIA BioNeMo markiert einen Übergang von punktuellen KI-Projekten hin zu einer plattformbasierten, industriellen KI-Drogenforschung. Durch neue Foundation Models, standardisierte Rezepte, GPU-beschleunigte Bibliotheken und tiefe Partnerschaften mit Pharma-, Biotech- und Automationsunternehmen entsteht ein Ökosystem, das vor allem eines beschleunigt: die Umwandlung wissenschaftlicher Daten in verwertbare, skalierbare Erkenntnisse.

Unternehmen, die frühzeitig Architektur-, Daten- und Organisationsentscheidungen treffen, können diese Entwicklung nutzen, um F&E-Zyklen zu verkürzen, Risiken besser zu steuern und neue Geschäftsmodelle zu erschließen.

Kernpunkte für Entscheider:

• Frühzeitig Plattformstrategie klären – Welche Rolle soll BioNeMo im eigenen AI- und R&D-Stack spielen?

• Use-Case-basierte Pilotprojekte starten – Fokus auf klar messbaren Wert (z.B. Zeit- oder Kosteneinsparungen im Screening oder Moleküldesign).

• Daten und MLOps professionalisieren – Ohne saubere Daten- und Prozessbasis lassen sich die Potenziale der Plattform nicht heben.

• Interdisziplinäre Teams etablieren – Biologie, Chemie, Data Science, IT und Regulatorik müssen gemeinsam planen.

• Risiken aktiv managen – Vendor Lock-in, Compliance, Datensicherheit und IP-Fragen gehören in das strategische Risikomanagement.

• Ökosystem gezielt nutzen – Kooperationen mit Plattform- und Robotikpartnern können den Aufbau eigener KI-Labore erheblich beschleunigen.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist NVIDIA BioNeMo und welche Rolle spielt die Plattform in der KI-gestützten Drogenforschung?

NVIDIA BioNeMo ist eine KI-Plattform, die Hardware, Foundation Models und integrierte Workflows für Biologie und Chemie bündelt. Sie zielt darauf ab, Drug-Discovery-Prozesse von der Datenaufbereitung über das Modelltraining bis zur Laborintegration zu beschleunigen und industrialisieren.

Wie funktioniert die erweiterte BioNeMo-Plattform technisch und organisatorisch?

Die Plattform kombiniert GPU-Infrastruktur, spezialisierte Modelle (z.B. RNAPro, ReaSyn v2) und standardisierte BioNeMo Recipes zu End-to-End-Pipelines. Unternehmen können damit KI-Modelle trainieren, skalieren und als Microservices in bestehende Systeme wie LIMS, ELN oder Data Lakes integrieren.

Welche konkreten Vorteile bringt BioNeMo für Pharma-, Biotech- und Diagnostikunternehmen?

Unternehmen profitieren von schnelleren Iterationszyklen im Moleküldesign, geringeren Kosten pro Experiment und einer besseren Nutzung proprietärer Daten. Zudem sinken Einstiegsbarrieren, da vortrainierte Modelle, Referenzarchitekturen und Cloud-basierte GPU-Ressourcen den Aufbau komplexer KI-Workflows erleichtern.

Welche Auswirkungen haben die Partnerschaften von NVIDIA mit Lilly, Thermo Fisher und anderen auf die Labor- und F&E-Strukturen?

Die Partnerschaften beschleunigen den Aufbau autonomer, KI-orchestrierter Labore, in denen Experimente, Datenanalyse und Modelltraining in einem Closed Loop verbunden sind. Für F&E-Organisationen bedeutet dies mehr Durchsatz, stärkere Automatisierung und neue Betriebsmodelle wie agentische Wet Labs.

Welche Risiken und Abhängigkeiten entstehen durch eine strategische Ausrichtung auf BioNeMo?

Zentrale Risiken sind Vendor Lock-in gegenüber NVIDIA und bestimmten Cloud-Providern, potenzielle Black-Box-Strukturen in komplexen KI-Pipelines sowie Anforderungen an Datenhoheit und Compliance. Unternehmen müssen daher Governance, Dokumentation, Security und Exit-Szenarien frühzeitig in ihre Architektur- und Vertragsgestaltung einbeziehen.

Was sollten Pharma- und Biotech-Unternehmen jetzt konkret tun, um sich auf BioNeMo vorzubereiten?

Sie sollten eine klare Plattformstrategie definieren, priorisierte Pilotprojekte in zentralen Wertströmen (z.B. virtuelles Screening, RNA-Therapeutika) starten und MLOps- sowie Datenstandards professionalisieren. Parallel gilt es, interdisziplinäre Teams aufzubauen und Regulatorik, QA und IT von Beginn an einzubinden.

Wodurch unterscheidet sich BioNeMo von bisherigen, isolierten KI-Initiativen in der Life-Science-F&E?

Im Gegensatz zu einzelnen Modellen oder Proof-of-Concepts bietet BioNeMo eine durchgängige, hardware-nahe optimierte Plattform mit standardisierten Workflows und produktionsreifen Services. Der Fokus verschiebt sich damit von der Modell-Einzelfrage hin zur Orchestrierung des gesamten KI-Lebenszyklus in Forschung und Entwicklung.