Nach massiven Investitionen in 14 Unternehmen innerhalb von nur drei Jahren steht Nvidia kurz davor, ein erstklassiges IPO-Kollektiv im Bereich der KI-gestützten Arzneimittelentwicklung zu begrüßen?

Die KI-gestützte Arzneimittelentwicklung tritt schrittweise in den zweiten Markt ein. Kürzlich hat das bekannte KI-Pharmaunternehmen Iambic Therapeutics bei der US-amerikanischen Börsenaufsicht SEC das S-1-Dokument eingereicht, um den Börsengang an der NASDAQ vorzubereiten. Bereits im Februar 2026 ging Generate Biomedicines an die NASDAQ.

Hinter diesen beiden Unternehmen steht ein gemeinsamer Investor: NVIDIA.

NVIDIA hat seit 2023 intensiv in die KI-gestützte Arzneimittelentwicklung investiert und ist 2026 in die Erntephase der Börsengänge eingetreten. Im Bereich der KI-Pharma hat NVIDIA in mindestens 14 Unternehmen investiert und die Phase der frühen reinen Wette auf Technologie längst hinter sich gelassen.

Es ist nicht ungewöhnlich, dass große Technologieunternehmen in das „KI+“-Gebiet investieren, doch das Investitionsnetz von NVIDIA im Bereich der KI-gestützten Arzneimittelentwicklung ist besonders umfangreich. Welche Investitionslogik steckt dahinter? Wann kann die KI-Pharma, der von dem Kapital große Hoffnungen geschenkt werden, auch mit Unterstützung des zweiten Marktes den vollständigen Weg vom Algorithmus zum fertigen Arzneimittel erfolgreich durchlaufen?

01

Investition in 14 KI-Pharma-Unternehmen innerhalb von 3 Jahren

In den letzten drei Jahren hat NVIDIA intensiv in den Bereich der KI-gestützten Arzneimittelentwicklung investiert. Nach unvollständigen Statistiken hat es bis heute mindestens 14 Unternehmen finanziert.

Im Jahr 2023 investierten NVIDIA und seine Tochtergesellschaft NVentures nacheinander in Unternehmen wie Generate Biomedicines, Genesis Therapeutics, Iambic Therapeutics, Inceptive, Terray Therapeutics und Evozyne. Gleichzeitig tätigte es eine PIPE-Investition in Höhe von 50 Millionen US-Dollar in das bereits börsennotierte Unternehmen Recursion (die Beteiligung wurde Ende 2025 veräußert). Die Investitionsobjekte von NVIDIA erstrecken sich von der generativen Proteindesign und der Entdeckung kleiner Moleküle bis hin zu RNA-Arzneimitteln und automatisierten Experimenten.

Nach 2024 hat sich dieses Investitionsnetz weiter ausgedehnt. Unternehmen wie Relation Therapeutics, Vilya Therapeutics, Superluminal Medicines und EvolutionaryScale traten nacheinander in den Blickpunkt; 2026 wurden Basecamp Research und Proxima zu neuen Investitionsobjekten.

Entscheidender ist, dass NVIDIA nicht nur einmal investiert und sich dann zurückzieht. Unternehmen wie Genesis, CHARM, Terray, Relation, Superluminal und Basecamp haben alle zwei oder mehr Folgeinvestitionen von NVIDIA erhalten, was die fortwährende Begleitung von NVIDIA bei der Entwicklung der KI-Pharma-Unternehmen zeigt.

Von NVIDIA investierte KI-Pharma-Unternehmen (unvollständige Statistik), Quelle der Informationen: öffentliche Unternehmensangaben

Auf der Grundlage mehrerer investierter bekannter Unternehmen hat NVIDIA sein Portfolio ständig um verschiedene technische Richtungen und verschiedene Entwicklungsstadien erweitert, wobei die Arten der Investitionsobjekte immer vielfältiger werden.

Die frühen Unternehmen wie Generate, Genesis, Iambic und Terray konzentrierten sich hauptsächlich auf die Lösung der Frage: Kann KI den Forschern helfen, schneller Moleküle mit Potenzial zur Arzneimittelentwicklung zu finden?

Danach begann NVIDIA, in die weiter vorgelagerten biologischen Modelle und Datenplattformen einzusteigen. Zum Beispiel ist ESM3, das von EvolutionaryScale entwickelt wurde, ein generatives Modell, das gleichzeitig die Sequenz, Struktur und Funktion von Proteinen verstehen kann.

Die 2026 investierten Unternehmen Basecamp und Proxima stehen für die weitere Expansion von NVIDIA in neue biologische Daten, Modelle und Richtungen des Arzneimitteldesigns.

Besonders bemerkenswert ist, dass die von NVIDIA investierten KI-Pharma-Unternehmen ab 2026 nacheinander den entscheidenden Zeitpunkt des Börsengangs erreichen.

Im Februar 2026 ging Generate Biomedicines an die NASDAQ, zu diesem Zeitpunkt war das Kernprodukt GB-0895 des Unternehmens bereits in der klinischen Phase III. Im September reichte Iambic Therapeutics den Antrag für den Börsengang ein, sein Kernkandidat-Arzneimittel IAM1363 befindet sich in der Phase I/Ib, und es ist geplant, IAM1363 frühestens 2027 in zulassungsrelevante Studien zu bringen.

Für die KI-gestützte Arzneimittelentwicklung bedeutet der Schritt eines Unternehmens zum Börsengang, dass seine Technologie, Pipeline und kommerzielle Zusammenarbeit alle langfristigen Prüfungen des öffentlichen Marktes unterzogen werden müssen. Die Unternehmen müssen mehr Investoren beweisen, dass ihre Technologieplattform ständig neue Kandidaten-Arzneimittel hervorbringen kann und der praktische Wert dieser Arzneimittel durch die klinische Entwicklung bestätigt wird.

Für NVIDIA hat die großangelegte Investition, die das Unternehmen ab 2023 begonnen hat, bis 2026 bereits phasenweise Ergebnisse gezeigt: Die investierten Unternehmen gehen von der frühen technischen Forschung und Entwicklung in die Erntephase am Kapitalmarkt über.

02

Die Chancen der gesamten Wertschöpfungskette hinter der breit gestreuten Investition

NVIDIA hat in 14 Unternehmen investiert, die mehrere Glieder der KI-gestützten Arzneimittelentwicklung abdecken und deutliche Merkmale einer vollständigen Wertschöpfungskette aufweisen.

Wenn man die Geschäftstätigkeit all dieser Unternehmen überblickt, stellt man fest, dass NVIDIA nicht einfach auf einzelne oder eine Gruppe von „KI-Pharma-Champions“ setzen möchte, sondern die gesamte neue Technologiekette für die Umsetzung von KI in den Biowissenschaften aufbaut: Die unterste Ebene basiert auf der Recheninfrastruktur, die mittlere Ebene wird durch neue Modelle, Datensätze und Softwaretools ergänzt, und die obere Ebene führt die von der KI ausgegebenen Ergebnisse zurück in die realen Experimente und Szenarien der Arzneimittelentwicklung, um die Validierung abzuschließen.

Erstens: Je tiefer KI in den Prozess der Arzneimittelentwicklung eindringt, desto größer ist der Bedarf an Rechenleistung – dies ist die direkteste industrielle Chance für NVIDIA.

Die Rechenaufgaben in der traditionellen Arzneimittelentwicklung waren relativ verteilt, aber KI wandelt immer mehr Glieder der Entwicklung in Rechenprobleme um. Die Vorhersage von Proteinstrukturen, die Generierung von Molekülen, das virtuelle Screening, das Proteindesign sowie das Training und die Inferenz großer Modelle erfordern alle große Mengen an Rechenressourcen.

Mit der ständigen Erweiterung der Parametergröße von Modellen für Biowissenschaften erstreckt sich der Rechenbedarf allmählich von einzelnen Aufgaben auf die Zusammenarbeit von Modelltraining, Inferenz und komplexen Entwicklungsaufgaben.

Nehmen Sie ESM3 von EvolutionaryScale als Beispiel: Es kann gleichzeitig die Sequenz, Struktur und Funktion von Proteinen verarbeiten und durch generative Modelle neue Proteine entwerfen. Sein Trainingsumfang erreicht 98 Milliarden Parameter und nutzt große GPU-Rechenressourcen. Solche Modelle unterscheiden sich deutlich von der traditionellen einzelnen Arzneimittelfindungssoftware: Sie erfordern eine ständige Erweiterung der Trainingsdaten, Modellparameter und des Rechenumfangs, wodurch ein anhaltender Bedarf an KI-Infrastruktur entsteht.

Bei der Investition in EvolutionaryScale schätzt NVIDIA nicht nur das Wachstumspotenzial eines einzelnen Protein-KI-Unternehmens, sondern auch den Rechenbedarf, der durch die ständige Erweiterung der Basismodelle für Biowissenschaften entsteht.

Für NVIDIA ist dies die direkteste Investitionslogik. Je breiter die Anwendung von KI in der Arzneimittelentwicklung ist und je komplexer die Modelle und je mehr zu verarbeitende Daten sind, desto wichtiger wird die unterste Recheninfrastruktur. Die Investition in solche Unternehmen ermöglicht es, früher Kontakt zu neuen Szenarien der Biowissenschaftsrechen zu bekommen und die Quellen des neuen Bedarfs an Rechenleistung zu verstehen.

Zweitens möchte NVIDIA auch in das Ökosystem von Modellen, Daten und Software eintreten, um seine Vorteile bei der Rechenleistung auf die Werkzeugkette der KI-Pharma-Entwicklung auszudehnen.

Mit der Abdeckung des vollständigen Entwicklungsprozesses durch KI müssen die Unternehmen auch Probleme lösen, wie Modelle trainiert werden, wie Daten verwendet werden, wie verschiedene Modelle zusammenarbeiten und wie die Forscher diese Fähigkeiten in der Arzneimittelentwicklung einsetzen können. Wenn die Bereitstellung von GPUs durch NVIDIA als der Aufbau der untersten Infrastruktur angesehen wird, ist der Aufbau von Entwicklungsplattformen, Modellen und Tools auf GPU-Basis ebenso wichtig.

BioNeMo ist der wichtige Träger von NVIDIA für die oben genannte Erweiterung. In den letzten Jahren hat NVIDIA die Fähigkeiten von BioNeMo in der Entwicklung, dem Training, der Bereitstellung von Modellen für Biowissenschaften und in den Arbeitsabläufen von Agenten ständig erweitert und mit mehreren KI-Pharma-Unternehmen zusammengearbeitet, darunter auch einige der von NVIDIA investierten Unternehmen.

Zum Beispiel konzentriert sich Proxima auf die KI-gestützte Arzneimittelentwicklung im Zusammenhang mit benachbarten Therapien und positioniert sich auf der Technologie- und Datenebene. Proxima hat mit NVIDIA zusammengearbeitet, um BioNeMo und BioNeMo Agent einzusetzen, um den Fortschritt in allen Phasen der Arzneimittelfindung zu beschleunigen. Die Rolle von NVIDIA erstreckt sich von der reinen Bereitstellung von Rechenressourcen weiter zu den Entwicklungswerkzeugen und dem Modellökosystem.

Basecamp Research zeigt eine andere Art der Kombination. Das Unternehmen nutzt große Mengen biologischer Daten und KI-Modelle für das Arzneimitteldesign und arbeitet mit NVIDIA zusammen, um entsprechende Modelle und Tools zu entwickeln. Im Januar 2026 haben beide Seiten die Entwicklung von KI-Modellen auf Basis von BioNeMo weiter vorangetrieben; im September hat Basecamp eine C-Finanzierungsrunde in Höhe von 140 Millionen US-Dollar abgeschlossen, um die von KI entworfenen Therapien in die klinische Entwicklung zu bringen, wobei NVIDIA an dieser Runde teilnahm.

Es ist ersichtlich, dass NVIDIA ein Ökosystem rund um KI-Modelle und Entwicklungswerkzeuge für Biowissenschaften aufbauen möchte. Je mehr Unternehmen, je vielfältiger die Modelle und je komplexer die Entwicklungsaufgaben sind, desto mehr Einsatzszenarien gibt es für BioNeMo.

Gleichzeitig arbeitet NVIDIA mit großen Pharmaunternehmen zusammen, um den großtechnischen Anwendungswert verschiedener KI-Pharma-Technologien zu validieren.

Ob die KI-gestützte Arzneimittelentwicklung letztendlich einen ausreichend großen industriellen Markt bilden kann, hängt entscheidend davon ab, ob große Pharmaunternehmen KI von einem experimentellen Werkzeug zu einer Entwicklungsinfrastruktur machen. Die Pharmaunternehmen verfügen über reiche Entwicklungspipelines, Experimentalsysteme und Daten aus der realen Welt, die auch die Szenarien sind, in denen die KI-Modelle letztendlich validiert werden müssen.

Im Jahr 2026 kündigten NVIDIA und Eli Lilly den gemeinsamen Aufbau eines KI-Innovationslabors an. Es ist geplant, in den nächsten fünf Jahren gemeinsam bis zu 1 Milliarde US-Dollar für den Aufbau von Personal, Infrastruktur und Rechenressourcen zu investieren. Beide Seiten werden KI-Fähigkeiten wie BioNeMo mit dem Arzneimittelentwicklungssystem von Eli Lilly verbinden.

NVIDIA fördert auch den Arbeitsablauf von KI für Biowissenschaften im Modus „Labor im Kreislauf“, sodass Modelle Hypothesen aufstellen, Experimentalsysteme die Experimente durchführen und die Experimentdaten dann an das Modell zurückgegeben werden, um die nächste Runde der Optimierung durchzuführen. Sobald große Pharmaunternehmen KI weiter in den Entwicklungsprozess einbinden, entsteht ein anhaltender Bedarf an Modelltraining, Inferenz, Verarbeitung von Experimentdaten und automatisierten Experimenten, wodurch der Marktraum erweitert wird.

In den letzten Jahren ist die Investition und das Layout großer Technologieunternehmen im Bereich der KI-gestützten Arzneimittelentwicklung nicht mehr überraschend. Die Kernvorteile von Google stammen von seinen KI-Basismodellen und dem DeepMind-System, und es ist über Unternehmen wie Isomorphic Labs direkt in die KI-gestützte Arzneimittelfindung eingetreten; Tencent stützt sich mehr auf Cloud-Computing, KI-Fähigkeiten und industrielle Investitionen, um in die Biowissenschaften einzusteigen.

Unterschiede bei den Investitionen von NVIDIA und einigen anderen Technologieunternehmen in die KI-Pharma, Quelle der Informationen: öffentliche Unternehmensangaben

Insgesamt gesehen hat NVIDIA im Vergleich zu anderen großen Technologieunternehmen einen gemischten Weg eingeschlagen: Es hält die GPU-Rechenbasis in der Hand, entwickelt selbst KI-Plattformen wie BioNeMo, investiert breit in Startups und führt gleichzeitig tiefgreifende Kooperationen mit multinationalen Pharmaunternehmen durch. Mit der ständigen Durchdringung von KI in alle Glieder der Arzneimittelentwicklung werden der Bedarf an Rechenleistung und Softwaretools gleichzeitig wachsen. Das, worin NVIDIA investiert, sind die Marktchancen für Infrastruktur, die im Bereich der Biowissenschaften freigesetzt werden.

03

Die große Prüfung hat gerade erst begonnen

Die Zunahme der Investitionsanzahl und der beginnende Börsengang bedeuten nicht, dass die KI-Pharma-Investitionen von NVIDIA in die Erntephase eingetreten sind. Nach dem technischen Stand oder dem Fortschritt der Pipelines dieser Unternehmen zu urteilen, wird die echte Erntephase noch einige Zeit auf sich warten lassen.

Die Pipelines des gesamten Portfolios decken verschiedene Glieder ab: von Basismodellen, biologischen Daten, Molekül- und Proteindesign bis hin zu Kandidaten-Arzneimitteln und klinischen Studien am Menschen. Zum Beispiel ist GB-0895 von Generate bereits in der Phase III, IAM1363 von Iambic befindet sich in der Phase I, CHARM und Superluminal haben ebenfalls die klinische Phase erreicht; Unternehmen wie Proxima und Basecamp sind noch in der präklinischen Phase.

Fortschritt der Pipelines oder Technologien der von NVIDIA investierten KI-Pharma-Unternehmen, Quelle der Informationen: öffentliche Unternehmensangaben

Der erfolgreiche Börsengang von Generate und der bevorstehende Börsengang von Iambic