Alphabet (GOOGL) und Meta Platforms (META) investieren in KI-Biologie. Am Mittwoch, dem 7. Oktober, haben Google DeepMind, Alphabets Arzneimittelforschungseinheit Isomorphic Labs und Meta vereinbart, gemeinsam 300 Millionen US-Dollar in die Virtual Biology Initiative von Biohub zu investieren. Biohub ist die von Mark Zuckerberg und Priscilla Chan unterstützte Wissenschaftsgruppe.
Da auch das US-Energieministerium und die National Institutes of Health beteiligt sind, belaufen sich die gesamten Zusagen nun auf 1,8 Milliarden US-Dollar.
Wofür das Geld verwendet wird
Die Initiative wird messen, wie Zellen auf weitaus mehr Bedingungen reagieren, als Wissenschaftler je getestet haben, und diese Daten dann nutzen, um KI-Modelle zu trainieren, die das Zellverhalten vorhersagen. Der erste Datensatz soll in etwa einem Jahr vorliegen, das Ziel sind innerhalb von fünf Jahren genaue Vorhersagemodelle.
Die Finanzierung gliedert sich wie folgt:
- Biohub: 500 Millionen US-Dollar, zugesagt im April
- Energieministerium: mehr als 500 Millionen US-Dollar über fünf Jahre
- NIH: mehr als 500 Millionen US-Dollar aus früheren Bundesmitteln, die nun für das Projekt standardisiert werden
- Google DeepMind, Isomorphic Labs und Meta: 300 Millionen US-Dollar gemeinsam
Im Gegenzug erhalten die drei Unternehmen die Daten vor der Öffentlichkeit. Kommerzielle Geldgeber erhalten eine einjährige Sperrfrist für die Daten, an deren Finanzierung sie sich beteiligen, während für staatlich finanzierte Daten keine gilt. "Wir müssen einen Anreiz für kommerzielle Akteure haben, Teil davon zu sein, und die Sperrfrist schafft diesen", sagte Alex Rives, Leiter der Wissenschaft bei Biohub.
300 Millionen US-Dollar sind für Alphabet und Meta ein Rundungsfehler
Der Scheck ist winzig im Vergleich zu dem, was diese beiden bereits ausgeben. Alphabet gab in den letzten zwölf Monaten 68,97 Milliarden US-Dollar für Forschung und Entwicklung aus, und Meta gab 71,63 Milliarden US-Dollar aus. Zusammen sind das 140,6 Milliarden US-Dollar oder etwa 385 Millionen US-Dollar pro Tag.
Die gesamte Zusage von 300 Millionen US-Dollar entspricht also weniger als einem Tag ihrer kombinierten Forschungsbudgets. Beide Unternehmen haben ihre F&E-Ausgaben seit 2021 mehr als verdoppelt, und Meta gibt inzwischen mehr aus als Alphabet.
Die Investitionsausgaben (CapEx) machen den Unterschied noch größer. Alphabet gab 2025 91,45 Milliarden US-Dollar für CapEx aus und Meta 69,69 Milliarden US-Dollar, jeweils etwa das 3,7-fache des Niveaus von 2021. Beide Unternehmen haben den Großteil dieser Ausgaben mit KI-Rechenzentren verknüpft.
Biologie ist ein kleiner Zusatz zu diesen Ausgaben. Nichts an diesem Deal beeinflusst die Gewinne eines der beiden Unternehmen.
Warum der frühzeitige Zugang das eigentliche Asset ist
Was das Geld wirklich kauft, ist Zeit. Eine einjährige Sperrfrist für kommerziell finanzierte Datensätze gibt den teilnehmenden Unternehmen einen Vorsprung beim Training von Modellen, bevor diese Datensätze öffentlich werden.
Das ist besonders wichtig für Isomorphic Labs, das KI-Modelle in Wirkstoffkandidaten umwandelt. Es hat bereits Partnerschaften mit Eli Lilly (LLY) und Novartis (NVS) und sammelte im März 2025 600 Millionen US-Dollar von externen Investoren ein. Bessere Zelldaten fließen direkt in dieses Geschäft ein.
Alphabet ist es gewohnt, für langfristige Wissenschaft zu zahlen. Sein Segment Other Bets verzeichnete 2025 einen Verlust von 7,52 Milliarden US-Dollar, gegenüber 4,10 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023, bei Erlösen, die mit etwa 1,5 Milliarden US-Dollar flach blieben.
Im Vergleich zu einem Verlust dieser Größenordnung ist Alphabets Anteil an den 300 Millionen US-Dollar kaum der Rede wert.
Was es für die Alphabet- und Meta-Aktie bedeutet
Ich sehe dies als eine günstige Option für beide Unternehmen. Keine der Aktien bewegt sich aufgrund einer Zusage von 300 Millionen US-Dollar. Der kommerzielle Erfolg hängt davon ab, ob die Daten die Arzneimittelforschung verbessern oder nützliche KI-Modelle hervorbringen. Biohub strebt innerhalb von fünf Jahren genaue Vorhersagemodelle an, hat aber keinen Zeitplan für die Kommerzialisierung festgelegt.
Das Rennen ist auch überfüllt. Anthropic hat sein eigenes Biologie-Wetlab eingerichtet, und die OpenAI Foundation startete ein Förderprogramm von mehr als 125 Millionen US-Dollar für Biologie-Datensätze. Nvidia (NVDA), ein Technologiepartner der Initiative, könnte von der Nachfrage nach der Recheninfrastruktur profitieren, die zum Training dieser Modelle verwendet wird.
Das, worauf man achten sollte, ist der erste Datensatz, der in etwa einem Jahr fällig ist. Dann beginnt die Sperrfrist relevant zu werden.
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