SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Multiply Labs hat 75 Millionen US-Dollar in einer Series-B-Runde eingesammelt, um Robotik in die Herstellung komplexer Arzneien zu bringen. Die Firma will gene-therapies und mRNA-Behandlungen von handwerklichen Laborprozessen in Richtung skalierbarer Fertigung überführen. Ein Teil der Herausforderung liegt dabei in der Frage, ob sich heute teure, spezialisierte Anlagen als Produkt standardisieren lassen. Laut CEO Fred Parietti muss die Kostenstruktur von „Millionen“ in Richtung „zehntausender“ gehen.
Multiply Labs macht aus einer sehr praktischen Produktionsfrage ein KI-Problem: nicht das Finden neuer Wirkstoffe, sondern das zuverlässige, schnelle und kosteneffiziente Herstellen derselben. Die Startup-Firma aus San Francisco arbeitet an Robotern, die die Fertigung komplexer Medikamente automatisieren sollen, und sie untermauert den Anspruch nun mit frischem Kapital. Laut Ankündigung hat Multiply Labs eine Series-B-Finanzierungsrunde über 75 Millionen US-Dollar abgeschlossen; seit der Gründung im Jahr 2016 liegt die Gesamtfinanzierung damit bei mehr als 100 Millionen US-Dollar. Die Runde wurde von NantWorks angeführt, einem Holding-Unternehmen, das von dem Milliardär Patrick Soon-Shiong gegründet wurde, und sie zieht weitere Strategen aus dem Gesundheitsbereich an, darunter AstraZeneca sowie Investoren wie Lux Capital und Founders Fund.
Technisch ist das Vorhaben weniger „Software-Update“, mehr Produktionsanlage: Multiply setzt auf Robotersysteme, die Prozessschritte in der pharmazeutischen Herstellung übernehmen. Die Darstellung zielt dabei auf einen Engpass, den viele Teams aus dem Laboralltag kennen: Gene-Therapies und mRNA-Behandlungen werden bislang überwiegend manuell in Laboren hergestellt. Das bremst nicht nur die Geschwindigkeit, sondern macht die Skalierung schwierig und erhöht das Risiko für menschliche Fehler und Kontamination. In dem Umfeld, in dem Qualität nicht nur „nice to have“, sondern zwingende Grundlage ist, bedeutet Automatisierung auch, dass Prozesse in reproduzierbare Abläufe übersetzt werden müssen – von der Handhabung bis zur sauberen Sequenzierung der Arbeitsschritte.
Die Kapitalrunde kommt zudem genau in eine Phase, in der Investoren verstärkt in „physical AI“ investieren: also KI-Systeme, die nicht nur Daten analysieren, sondern direkt in der realen Welt handeln. Multiply beschreibt seinen Status als noch frühes Setup, weil die Maschinen bislang nur bei einer kleinen Gruppe von Kunden im Einsatz sind. Entscheidend ist deshalb der nächste Schritt: Aus wenigen, teuren Einheiten eine skalierbare Manufacturing-Engine machen. Im Artikelkontext wird das sehr konkret: Jeder Roboter soll mehrere Millionen US-Dollar kosten und hängt an einer Lieferkette, die über Europa verteilt ist. Dieser Kostendruck ist mehr als Buchhaltung – er bestimmt, ob sich Automatisierung für Hersteller langfristig rechnet oder nur als Pilotprojekt funktioniert.
Auch die Business-Logik folgt dem Anlagenparadigma. Drugmaker wie AstraZeneca und Legend Biotech betreiben die Multiply-Roboter an ihren eigenen Standorten und bezahlen damit nicht nur für Technik, sondern für Durchsatz, Prozessstabilität und Service. Zusätzlich verdient Multiply über Verbrauchsmaterialien in Form von Cartridges sowie über Support- und Serviceleistungen. Fred Parietti, CEO von Multiply Labs, bringt die wirtschaftliche Zielrichtung in einer klaren Metapher auf den Punkt: „Someone has to make the drugs.“ In derselben Argumentationslinie zielt er auf eine grundlegende Reduktion der Stückkosten ab: Es müsse „cost not like a house, but like a car“ – von Millionenbeträgen hin zu „tens of thousands“. Diese Formulierung zeigt, dass es dem Startup nicht nur um Demonstratoren geht, sondern um eine industrielle Kostenkurve.
Interessant ist außerdem, wie die Finanzierung die Risikoklasse des Projekts adressiert. Heute spricht das Setup dafür, dass die Automatisierung noch nicht „waferscale“ ist: Multiply produziert laut Darstellung gen-therapies und mRNA-Treatments, doch die Umstellung vom Labor auf Fertigung verlangt nicht nur mechanische Leistung, sondern robuste Prozessintegration und eine verlässliche Materiallogistik. Wenn zudem die Herstellung bestimmter Gene Therapies – laut einer 2025er Forschungsarbeit in dem Umfeld des Artikels – bereits mit Kosten von mehr als 1 Million US-Dollar pro Dosis zu Buche schlagen kann, wird die Relevanz von Prozessfehlern und Stillstandszeiten noch deutlicher. Robotik verspricht hier vor allem zwei Dinge: gleichmäßige Ausführung und die Möglichkeit, Abläufe enger zu taktieren, ohne dass jede zusätzliche Charge jedes Mal das gleiche Maß an Handarbeit erfordert.
Für den Markt bedeutet das: Robotik wird in der pharmazeutischen Produktion zunehmend zu einer Option, die nicht mehr nur von High-End-Labors abhängt. Gleichzeitig bleibt der Wettbewerb eng mit der Frage verknüpft, wie schnell sich ein Anlagenmodell in größere Stückzahlen überführen lässt. Für Kunden wie AstraZeneca ist das ein weiteres Werkzeug im Portfoliokonzept, weil sie solche Systeme nicht „aus der Hand“ kaufen, sondern an eigenen Facilities betreiben – mit Zugriff auf Wartung, Verbrauch und technische Weiterentwicklung. Für Multiply ist der Engpass damit klar definiert: Während die Maschinen heute noch wenige, teure Deployments erfordern, muss sich die nächste Iteration so skalieren lassen, dass aus einzelnen Robotern eine reproduzierbare Plattform wird. Gerade in einer Phase, in der Geld in physische KI fließt, wird die nächste Kundenrunde daher weniger an der reinen Funktionsfähigkeit gemessen, sondern daran, ob sich die Zeit vom Pilot bis zum Produktionsmaßstab realistisch verkürzen lässt.
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