Roche, NVIDIA Blackwell GPU 3,500개 이상으로 drug discovery·diagnostics·manufacturing AI 확대

Roche가 AI infrastructure를 healthcare 운영의 중심 레이어로 끌어올리다

Roche는 March 16, 2026 NVIDIA GTC에서 U.S.와 Europe의 hybrid cloud 및 on-premises 환경 전반에 NVIDIA Blackwell GPU 3,500개 이상을 배치한다고 밝혔다. NVIDIA는 이를 pharmaceutical company 기준으로 가장 큰 규모의 announced GPU footprint라고 설명했다. 중요한 점은 이것이 단일 pilot cluster가 아니라는 것이다. Roche는 pharmaceutical research, diagnostics, manufacturing, digital health를 하나로 잇는 enterprise AI backbone을 만들고 있다.

발표에 따르면 새 infrastructure는 biological and molecular foundation models, AI-assisted drug discovery, production system용 digital twins를 지원한다. Roche는 accelerated computing을 isolated experiment가 아니라 global scientific organization 전체가 쓰는 operating capability로 바꾸겠다는 입장이다.

이미 measurable program에 연결된 drug discovery 성과

Roche와 Genentech는 AI가 이미 discovery engine 깊숙이 들어와 있다고 설명했다. 회사는 Genentech의 eligible small-molecule program 가운데 nearly 90%가 AI를 통합하고 있다고 밝혔다. 여기에 구체적 수치도 제시했다. 한 oncology program에서는 AI 지원 degrader molecule을 25% 더 빠르게 설계했고, 다른 program에서는 backup molecule을 more than two years가 아니라 seven months 만에 확보하는 데 도움을 받았다고 한다.

Roche는 더 큰 Blackwell deployment와 NVIDIA BioNeMo platform을 통해 proprietary data 위에서 biological 및 molecular foundation model을 train·fine-tune하고, AI-driven lab automation까지 확대할 수 있다고 설명했다. 이는 biological space와 chemical space를 더 넓게 탐색하면서도 개발 timeline을 같은 방식으로 늘리지 않겠다는 의미다.

Manufacturing과 diagnostics도 같은 AI factory 전략 안에 있다

이번 발표는 discovery에만 머물지 않았다. Roche는 NVIDIA Omniverse libraries를 이용해 production facility의 digital twins를 만들고 있으며, 여기에는 North Carolina의 new GLP-1 manufacturing facility도 포함된다고 밝혔다. 회사는 이를 통해 시설 가동 전 simulation과 최적화를 수행하고 regulatory documentation, quality assurance, production scheduling 같은 영역까지 개선하려고 한다.

diagnostics 부문에서는 large-scale data insight를 위해 NVIDIA Parabricks를, safe and reliable healthcare-grade AI를 위해 NVIDIA NeMo Guardrails를 사용하고 있다고 밝혔다. 또한 digital pathology model을 발전시키고, chemistry와 sequencing 관련 업무에 BioNeMo 활용도 평가 중이라고 설명했다.

Roche는 U.S.와 Europe 전반에 NVIDIA Blackwell GPU 3,500개 이상을 배치한다고 밝혔다.

NVIDIA는 이를 pharmaceutical company 기준 최대 announced GPU footprint라고 설명했다.

Genentech의 eligible small-molecule program nearly 90%가 이미 AI를 통합하고 있다.

Roche는 AI가 한 oncology degrader 설계를 25% 앞당기고, 다른 backup molecule은 seven months 만에 확보하는 데 도움을 줬다고 밝혔다.

더 큰 흐름은 healthcare AI가 model demo 단계를 넘어 industrialized compute strategy로 이동하고 있다는 점이다. Roche는 AI factory를 부서별 실험이 아니라 science, manufacturing, diagnostics, precision medicine을 잇는 공통 infrastructure로 다루기 시작했다.

출처: NVIDIA