业务目标
明确要解决的性能、扩容、稳定性、覆盖、互连或运维问题，并确认上线优先级。
方案概述
本解决方案展示了医疗健康行业领导者罗氏（Roche）如何通过在全球范围内规模化部署NVIDIA加速计算与AI平台，将人工智能从零散试点转变为企业级核心能力。该方案贯穿药物研发、诊断、制造到供应链的完整价值链，显著提升效率、缩短研发时间并优化全球生产体系。
客户挑战
研发周期长：传统药物研发，尤其是备用分子开发，周期常超过两年，无法满足患者迫切的医疗需求。
数据洞察未充分释放：制药与诊断业务拥有海量高质量数据，但缺乏足够的算力与平台来挖掘深层价值。
生产与制造复杂性高：制药工厂系统复杂，实际投产前的优化与验证缺乏高效、低成本的虚拟仿真环境。
解决方案架构
罗氏构建了混合云与本地环境相结合的AI基础设施，核心组件包括：
算力底座：
全球部署超过 3,500块 NVIDIA Blackwell GPU，成为制药企业中已公开的最大规模GPU部署。
混合架构支持大规模模型训练与全球各地团队的本地化研发。
AI平台与软件：
NVIDIA BioNeMo：用于训练、微调生物与分子基础模型，整合专有数据集，扩展AI驱动的实验室自动化。
NVIDIA Parabricks：加速基因组与测序数据分析，从海量数据中快速挖掘关键洞察。
NVIDIA NeMo Guardrails：确保数字健康领域AI应用的安全性与可靠性，满足医疗级标准。
NVIDIA Omniverse库：构建生产基地的高保真数字孪生，实现复杂系统的仿真与优化。
应用场景覆盖：
药物研发：集成于基因泰克“闭环实验室（LILT）”战略，实现实验、数据与AI的迭代闭环。
制药生产：利用Omniverse构建数字孪生，优化GLP-1等新工厂的建设与开发。
诊断与数字健康：应用于数字病理图像分析、临床决策支持及患者健康管理。
监管与质量：辅助监管文档编制、质量保障与生产排程等环节。
客户收益与价值
| 业务领域 | 关键收益与量化成果 |
|---|---|
| 药物研发 | • 肿瘤学项目中，AI将降解剂分子设计速度提升 25%。 • 备用分子开发周期从传统 2年以上 缩短至 7个月。 • 近 90% 符合条件的小分子项目已整合AI技术。 |
| 制药生产 | • 通过数字孪生在实际投产前完成系统仿真与优化，降低物理调试成本与风险。 • 微小效率提升可在全球供应链中产生连锁放大效应。 |
| 诊断与数字健康 | • 规模化分析病理图像，识别细微疾病模式，提升诊断准确性。 • AI驱动的临床决策支持与患者指导，实现更明智的医疗选择。 |
| 整体业务价值 | • AI成为嵌入日常科研与临床工作的核心能力，而非孤立技能。 • 为未来十年创新奠定基石，支持生物基础模型、智能体驱动科研、AI实验室自动化等前沿方向。 |
方案核心优势
规模化验证：全球制药行业最大规模的GPU部署实践，证明企业级AI能力可行且有效。
全价值链覆盖：从发现、开发、制造到交付，单一技术平台支撑端到端创新。
时间压缩：将AI转化为“为患者争取希望”的工具，显著缩短药物上市与诊疗方案开发时间。
混合架构灵活：支持集中式大规模训练与分布式本地研发，平衡性能与数据合规需求。
医疗级安全：采用NVIDIA NeMo Guardrails等技术，确保AI输出符合严格医疗标准。
适用客户群体
大型制药企业、生物技术公司
医疗诊断与数字健康服务提供商
需要优化复杂生产流程的医药合同研发生产机构（CDMO）
正在构建企业级AI与数字孪生能力的医疗集团
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