業務目標
明確要解決的性能、擴容、穩定性、覆蓋、互連或運維問題，並確認上線優先級。
方案概述
本解決方案展示了醫療健康行業領導者羅氏（Roche）如何通過在全球範圍內規模化部署NVIDIA加速計算與AI平台，將人工智慧從零散試點轉變為企業級核心能力。該方案貫穿藥物研發、診斷、製造到供應鏈的完整價值鏈，顯著提升效率、縮短研發時間並優化全球生產體系。
客戶挑戰
研發週期長：傳統藥物研發，尤其是備用分子開發，週期常超過兩年，無法滿足患者迫切的醫療需求。
資料洞察未充分釋放：制藥與診斷業務擁有海量高品質資料，但缺乏足夠的算力與平台來挖掘深層價值。
生產與製造複雜性高：制藥工廠系統複雜，實際投產前的優化與驗證缺乏高效、低成本的虛擬仿真環境。
解決方案架構
羅氏構建了混合雲與本地環境相結合的AI基礎設施，核心組件包括：
算力底座：
全球部署超過 3,500塊 NVIDIA Blackwell GPU，成為制藥企業中已公開的最大規模GPU部署。
混合架構支援大規模模型訓練與全球各地團隊的本地化研發。
AI平台與軟體：
NVIDIA BioNeMo：用於訓練、微調生物與分子基礎模型，整合專有資料集，擴展AI驅動的實驗室自動化。
NVIDIA Parabricks：加速基因組與測序資料分析，從海量資料中快速挖掘關鍵洞察。
NVIDIA NeMo Guardrails：確保數字健康領域AI應用的安全性與可靠性，滿足醫療級標準。
NVIDIA Omniverse庫：構建生產基地的高保真數字孿生，實現複雜系統的仿真與優化。
應用場景覆蓋：
藥物研發：集成於基因泰克「閉環實驗室（LILT）」戰略，實現實驗、資料與AI的迭代閉環。
制藥生產：利用Omniverse構建數字孿生，優化GLP-1等新工廠的建設與開發。
診斷與數字健康：應用於數字病理圖像分析、臨床決策支援及患者健康管理。
監管與品質：輔助監管文檔編制、品質保障與生產排程等環節。
客戶收益與價值
| 業務領域 | 關鍵收益與量化成果 |
|---|---|
| 藥物研發 | • 腫瘤學專案中，AI將降解劑分子設計速度提升 25%。 • 備用分子開發週期從傳統 2年以上 縮短至 7個月。 • 近 90% 符合條件的小分子專案已整合AI技術。 |
| 制藥生產 | • 通過數字孿生在實際投產前完成系統仿真與優化，降低物理調試成本與風險。 • 微小效率提升可在全球供應鏈中產生連鎖放大效應。 |
| 診斷與數字健康 | • 規模化分析病理圖像，識別細微疾病模式，提升診斷準確性。 • AI驅動的臨床決策支援與患者指導，實現更明智的醫療選擇。 |
| 整體業務價值 | • AI成為嵌入日常科研與臨床工作的核心能力，而非孤立技能。 • 為未來十年創新奠定基石，支援生物基礎模型、智能體驅動科研、AI實驗室自動化等前沿方向。 |
方案核心優勢
規模化驗證：全球制藥行業最大規模的GPU部署實踐，證明企業級AI能力可行且有效。
全價值鏈覆蓋：從發現、開發、製造到交付，單一技術平台支撐端到端創新。
時間壓縮：將AI轉化為「為患者爭取希望」的工具，顯著縮短藥物上市與診療方案開發時間。
混合架構靈活：支援集中式大規模訓練與分布式本地研發，平衡性能與資料合規需求。
醫療級安全：採用NVIDIA NeMo Guardrails等技術，確保AI輸出符合嚴格醫療標準。
適用客戶群體
大型制藥企業、生物技術公司
醫療診斷與數字健康服務提供商
需要優化複雜生產流程的醫藥合同研發生產機構（CDMO）
正在構建企業級AI與數字孿生能力的醫療集團
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