Vom Stealth-Status zum Unicorn: Chai Discovery erreicht eine Bewertung von $1,3 Mrd. und sichert sich eine bedeutende Partnerschaft mit Eli Lilly

Die Landschaft der künstlichen Intelligenz in der Wirkstoffentwicklung hat sich in den ersten Wochen des Jahres 2026 dramatisch verändert. Chai Discovery, das in San Francisco ansässige Biotech-Startup, das vom ehemaligen OpenAI-Forscher Joshua Meier gegründet wurde, ist mit zwei richtungsweisenden Ankündigungen in den Mittelpunkt der Branche gerückt: einer Series-B-Finanzierungsrunde in Höhe von $130 Millionen, die das Unternehmen mit $1,3 Mrd. bewertet, und einer strategischen Zusammenarbeit mit dem Pharmariesen Eli Lilly.

Dieser doppelte Meilenstein markiert einen bedeutenden Reifepunkt für den Sektor der „generativen Biologie“ (generative biology). KI-gestützte Wirkstoffforschung ist nicht länger nur ein Spielplatz für theoretische Modelle; sie geht in das, was Investoren und Gründer als die „Deployment-Phase“ bezeichnen. Chai Discovery’s rascher Aufstieg – von einem Seed-Stage-Startup zu einem Unicorn mit einem großen Pharma-Partner in weniger als zwei Jahren – unterstreicht den unersättlichen Marktbedarf an Plattformen, die mehr können als nur molekulare Strukturen vorherzusagen; investoren wollen Plattformen, die sie von Grund auf entwerfen können.

Die Series B: Ein neues Unicorn im Valley

Die jüngste Kapitalzufuhr von Chai Discovery ist ein Zeugnis des Vertrauens, das Top-Investoren in ihre These „Biologie als Ingenieurwesen“ (biology as engineering) setzen. Die Series-B-Runde über $130 Millionen wurde von Oak HC/FT und General Catalyst co-geführt, zwei Schwergewichte mit tiefen Taschen und breiten Netzwerken sowohl im Gesundheitswesen als auch in der Technologie.

An der Runde beteiligten sich zudem weiterhin beeindruckende Bestandsinvestoren wie OpenAI, Thrive Capital, Menlo Ventures und Dimension. Neue Investoren Emerson Collective und Glade Brook stießen ebenfalls dazu, wodurch die Gesamtfinanzierung des Unternehmens auf etwa $230 Millionen anwuchs.

Dieses Kapital dient nicht lediglich zur Verlängerung der Runway; es ist Beschleunigungskapital, das darauf abzielt, die Bereitstellung von Chais proprietären Foundation-Modellen (foundation models) zu skalieren. Die Bewertung von $1,3 Mrd. platziert Chai Discovery eindeutig im Unicorn-Bereich, einem Status, der sich im Biotech-Sektor angesichts breiterer Marktkorrekturen als zunehmend selektiv erweist.

Wesentliche Investitions-Highlights

Elena Viboch, Managing Director bei General Catalyst, betonte die Perspektivverschiebung, die diese Investition vorantreibt. „Wir glauben, dass Biologie programmierbar wird und das, was einst eine empirische Kunst war, in eine ingenieurwissenschaftliche Disziplin umschreibt“, sagte sie. „Das Team von Chai führt diese Transformation an.“

Die Zusammenarbeit mit Eli Lilly: Vom Experiment zur Umsetzung

Während die Bewertung Schlagzeilen macht, stellt die strategische Partnerschaft mit Eli Lilly die operative Validierung von Chais Technologie dar. Die Vereinbarung geht über ein standardmäßiges Softwarelizenzgeschäft hinaus; sie ist eine multifacettige Zusammenarbeit, die darauf ausgelegt ist, Chais generative Fähigkeiten direkt in LILLYs interne Discovery-Engines zu integrieren.

Nach den Bedingungen der Vereinbarung wird Lilly Chais KI-Plattform einsetzen, um neuartige biologische Therapeutika (biologic therapeutics) für mehrere Krankheitsziele zu entwerfen. Entscheidend ist, dass die Partnerschaft die Schaffung eines zweckgebauten KI-Modells (purpose-built AI model) beinhaltet. Chai wird eine kundenspezifische Version seines Foundation-Modells (foundation model) ausschließlich auf Lillys großem, proprietärem Datensatz trainieren. Dieser Ansatz einer „Private-Instanz“ (private instance) ermöglicht es dem Pharmakonzern, seinen historischen Datenvorsprung zu nutzen und gleichzeitig Chais hochmoderne Architektur einzusetzen.

Warum dieses Abkommen wichtig ist

Jahrelang haben Pharmaunternehmen mit KI-Pilotprogrammen experimentiert. Der Chai-Lilly-Deal signalisiert den Übergang von Experimenten zur Kernintegration.

• Anpassung: Generische Modelle sind mächtig, aber auf spezifische, hochwertige interne Daten (Ergebnisse aus Nasslaboren, fehlgeschlagene Assays, proprietäre Strukturen) feinjustierte Modelle bieten einen Wettbewerbsvorteil.
• Validierung: Die Partnerschaft folgt einer rigorosen Evaluierungsphase, in der Chais Designs von LILLYs Wissenschaftsteams beurteilt wurden. Die Entscheidung, weiterzumachen, deutet darauf hin, dass die KI nicht nur gültige Strukturen erzeugte, sondern tragfähige Arzneimittelkandidaten.
• Fokus auf Biologika: Im Gegensatz zu kleinen Molekülen, die im Fokus früherer KI-Wellen standen, richtet sich diese Zusammenarbeit speziell auf Biologika (Antikörper), eine komplexere, aber lukrative Klasse von Therapeutika.

Joshua Meier, CEO von Chai Discovery, bemerkte, dass die Zusammenarbeit Chais frontier-modellfähigkeiten mit LILLYs Fähigkeit kombiniert, Technologie in großem Maßstab zur Verbesserung von Patientenleben einzusetzen. „Neben dem Zugang zu unseren Kernmodellen bietet das Training kundenspezifischer Modelle auf Lillys Daten die Möglichkeit, die Grenzen der KI-gestützten Frühphasen-Wirkstoffforschung zu erweitern“, sagte Meier.

Die Technik entschlüsselt: Die Stärke von Chai-2

Im Zentrum sowohl der Finanzierung als auch der Partnerschaft steht Chai-2, das Flaggschiff-Foundation-Modell (foundation model) des Unternehmens. Einige Monate vor diesen Ankündigungen gestartet, wird Chai-2 als eine „Zero-Shot-Fähigkeit“ (zero-shot) beschriebene generative Plattform für das Moleküldesign dargestellt.

Im Kontext der KI-Wirkstoffforschung ist die Zero-Shot-Fähigkeit der heilige Gral. Sie bedeutet, dass das Modell effektive Antikörper gegen ein spezifisches Ziel entwerfen kann, ohne auf Beispiele von Antikörpern trainiert worden zu sein, die an genau dieses Ziel binden. Traditionelle Methoden erfordern oft den Start mit einem bekannten Binder und dessen Optimierung – ein Prozess, der dem Überarbeiten eines Entwurfs ähnelt. Chai-2 agiert eher wie ein kreativer Autor, der originelle Entwürfe aus einer Vorgabe generiert.

Leistungskennzahlen: Chai-2 vs. Industriestandards

Das Unternehmen behauptet, dass Chai-2 zweistellige experimentelle Trefferquoten erreichen kann – eine Zahl, die, wenn sie über verschiedene Ziele hinweg konsistent wäre, die Kosten und die Zeit der präklinischen Entwicklung drastisch reduzieren würde. Darüber hinaus soll das Modell „Entwickelbarkeit“ (developability) berücksichtigen und sicherstellen, dass die von ihm entworfenen Moleküle nicht nur theoretisch wirksam, sondern auch stabil, löslich und herstellbar sind.

Die Ingenieurwissenschaft der Biologie

Die Erzählung, die Chai Discovery antreibt, ist tief in der Philosophie der Gründer verwurzelt. Joshua Meier, der zuvor als Chief AI Officer bei Absci tätig war und Forschungsrollen bei Meta und OpenAI innehatte, hat konsequent eine Vision formuliert, Biologie von einer „Wissenschaft der Entdeckung“ in eine „Ingenieurdisziplin“ zu verwandeln.

In der traditionellen Biologie ist Entdeckung oft zufällig und handwerklich. Wissenschaftler screenen Millionen von Verbindungen, um eine zu finden, die wirkt. Der ingenieurwissenschaftliche Ansatz versucht, dies umzukehren: die gewünschten Eigenschaften zu spezifizieren (bindet an Ziel X, hat Halbwertszeit Y, ist nicht toxisch) und mittels Berechnung das Molekül zu generieren, das diesen Spezifikationen entspricht.

„Wir stehen am Abgrund einer neuen Ära für die biopharmazeutische Industrie“, bemerkte Meier in Bezug auf die Series-B-Finanzierung. „Was vor wenigen Monaten noch wie Fünf-Jahres-Probleme aussah, wird nun in Wochen gelöst.“

Diese „Ingenieursmentalität“ spiegelt sich in der Zusammensetzung des Teams wider. Mitbegründer Jack Dent bringt Erfahrung von Stripe mit, einem Unternehmen, das für seine entwicklerzentrierte Infrastruktur bekannt ist. Die Verbindung rigoroser Software-Engineering-Prinzipien mit fortgeschrittener biologischer Modellierung unterscheidet Chai von früheren Generationen von „AI for Bio“-Startups, die oft stark in der Biologie, aber weniger stark in der Foundation-Model-Architektur aufgestellt waren.

Wettbewerbslandschaft und Ausblick

Chai Discovery ist in diesem Rennen nicht allein. Der Sektor ist bevölkert von eindrucksvollen Wettbewerbern wie Isomorphic Labs (eine Alphabet-Tochter, die AlphaFold-Technologie nutzt), Generate:Biomedicines und EvolutionaryScale. Jeder versucht, das Betriebssystem für Pharma-F&E zu werden.

Chais rascher Aufstieg deutet jedoch auf eine einzigartige Differenzierung hin. Indem das Unternehmen so früh in seiner Lebenszeit (weniger als zwei Jahre nach Gründung) eine Unicorn-Bewertung und eine prominente Partnerschaft mit Lilly sichert, hat Chai signalisiert, dass seine Technologie einsatzbereit ist.

Die Beteiligung von OpenAI als Investor ist ebenfalls strategisch bedeutsam. Sie deutet auf mögliche Compute-Vorteile oder architektonische Einsichten hin, die Chai nutzen könnte, um an der Spitze dessen zu bleiben, was mit Transformer-Modellen und geometrischem Deep Learning möglich ist.

Während sich das Jahr 2026 entfaltet, wird die Branche die Ergebnisse der Lilly-Partnerschaft genau beobachten. Wenn Chais kundenspezifische Modelle innerhalb der nächsten 12 bis 18 Monate einen klinischen Kandidaten in LILLYs Pipeline liefern können, wäre das der ultimative Beweis für die These der generativen Biologie. Für den Moment hat sich Chai Discovery mit $230 Millionen in der Kasse und einem der weltweit größten Arzneimittelhersteller an seiner Seite als einer der auffälligsten und formidabelsten Namen in der KI-Wirkstoffentwicklung etabliert.