09.11.2026
INTERVIEW

Thomas Fuchs: Wie ein Österreicher die KI-Strategie des wertvollsten Pharmakonzerns der Welt verantwortet

Ein Österreicher verantwortet die KI-Strategie des wertvollsten Pharmakonzerns der Welt: Thomas Fuchs ist seit 2024 der erste Chief AI Officer in der Geschichte von Lilly. brutkasten hat ihn in Wien zum Interview getroffen. Er erklärt, warum der Konzern einen eigenen Supercomputer mit mehr als 1.000 GPUs betreibt und warum KI trotzdem kein Medikament auf Knopfdruck liefert.
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Thomas Fuchs, Chief AI Officer von Lilly | Foto: Christian Fichtner/big5comm

Thomas Fuchs ist seit Oktober 2024 der erste Chief AI Officer in der Geschichte des US-Pharmakonzerns Lilly. Der aus Österreich stammende Forscher studierte Technische Mathematik an der TU Graz, promovierte an der ETH Zürich und forschte am Jet Propulsion Laboratory der NASA, bevor er am Memorial Sloan Kettering Cancer Center in New York das Digital-Pathology-Unternehmen Paige AI mitgründete. Später baute er am Mount Sinai das erste AI-Department einer Medical School mit auf. Beim Besuch von Lilly Österreich in Wien sprach er mit brutkasten über den Supercomputer des Konzerns, die Grenzen von KI in der Medikamentenentwicklung und darüber, warum Österreich der Schweiz nicht nachstehen müsste.


brutkasten: Sie haben selbst mehrere Unternehmen gegründet, darunter Paige AI. Warum der Schritt in einen Konzern wie Lilly?

Thomas Fuchs: Mein erstes Startup habe ich mit 16 gegründet, tief in den 90er-Jahren. Das waren Multimedia-CD-ROMs über die österreichische Geschichte zum Jubiläum 1996, die Hypertext-Engine haben wir noch ohne Internet selbst geschrieben. 2017 haben wir dann Paige in New York gegründet, ein Spin-out des Memorial Sloan Kettering, dem größten tertiären Krebszentrum der USA. Es ging darum, auf digitalisierten Pathologieschnitten Krebs und seine Treiber automatisch zu erkennen. Das führte 2021 zur FDA-Autorisierung von Paige Prostate, der ersten KI-basierten Software zur Unterstützung bei der Erkennung verdächtiger Bereiche in digitalisierten Prostatabiopsien. Dazu war ich lange Professor am Sloan Kettering, an der Weill Cornell und am Mount Sinai, wo wir das erste AI-Department einer Medical School gegründet haben. Ein fantastisches Umfeld, aber die Mittel, um das Feld wirklich voranzutreiben, sind bei Lilly ungleich größer. Nicht nur bei der Infrastruktur, sondern auch beim Zugang zu Daten und Expertise. Lilly hat tausende Chemiker:innen und Biolog:innen. Bei Lilly erreichen wir mit unseren Medikamenten ungleich mehr Menschen. Das ist ein enormer Hebel.

Welches Wissen bringen Sie als Chief AI Officer ein?

Die meisten Leute denken bei KI zunächst an Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude. Die sind wichtig, aber das Feld ist deutlich breiter. Wir entwickeln Modelle, die Wissenschaftler:innen beim Design von Molekülen unterstützen, bei Proteinen, bei kleinen Molekülen und auch in der genetischen Medizin. Die Sprachmodelle nutzen wir wiederum, um diese unterschiedlichen Systeme mit Agenten zu orchestrieren. Und wir setzen KI nicht nur in der Discovery und der Entwicklung ein, sondern auch in der Produktion. Lilly baut das Manufacturing weltweit aus, und dort arbeiten wir mit digitalen Zwillingen für Geräte und Prozesse. Wenn man die ganze Pharma-Wertschöpfungskette anschaut, kann jeder einzelne Teil davon profitieren.

Wie haben Sie Ihre Organisation aufgebaut?

Lilly hatte schon vor mir ausgezeichnete Analytics-Abteilungen und begann sehr früh damit, Sprachmodelle zu verwenden. Wir haben dem Ganzen eine neue Struktur gegeben. Mein Team arbeitet im Startup-Stil, in kleinen interdisziplinären Teams, die sich jeweils tief in einzelne Bereiche einarbeiten, von Discovery über Development bis Manufacturing. Der erste Schritt war die Struktur, der zweite der Ausbau der Infrastruktur. Lilly hatte, wie die meisten Betriebe, damals nicht sehr viele GPUs für die Forschung. Jetzt haben wir eine sehr leistungsfähige Recheninfrastruktur.

Thomas Fuchs, Chief AI Officer von Lilly, zu Besuch bei Lilly Österreich in Wien. | Foto: Christian Fichtner/big5comm

Wo hat KI in dieser Wertschöpfungskette aktuell den größten Impact?

Das hängt von der Zeitskala ab. Am unmittelbarsten ist es das Manufacturing. Jede Anwendung von KI, die Prozesse in der Produktion effizienter macht, hilft uns, Medikamente verlässlich zu den Patient:innen zu bringen. Der große Teil unserer Arbeit liegt aber in der Discovery: Wie kann man neue Moleküle designen und ihre Eigenschaften, ihre Verträglichkeit und ihre Produzierbarkeit besser einschätzen? Das ist eine wesentlich längere Zeitskala, da reden wir von Jahren. Am Anfang kann man viel beschleunigen und de-risken. Aber am Ende muss die Biologie wirken. Man braucht die klinischen Studien, um zu sehen, ob ein Medikament sicher und effektiv ist. Das wird KI nicht einfach ersetzen.

Warum ein eigener Supercomputer statt Cloud?

Deep Learning besteht intern aus Vektor- und Matrixmultiplikationen, deshalb hat unsere Community ab etwa 2012 angefangen, GPUs aus dem Spieledesign dafür zu verwenden. Unser System ist ein NVIDIA DGX Superpod, deshalb heißt er bei uns LillyPod, mit mehr als 1.000 B300 GPUs. Man kann sich das wie ein wissenschaftliches Instrument vorstellen, wie ein Teleskop oder Mikroskop, das uns erlaubt, tiefer in die kleinsten Dinge hineinzuschauen. Wenn Wissenschaftler:innen nur wenige GPUs haben, können sie keine großen Experimente laufen lassen. Heute können wir Modelle auf Basis all jener Moleküle trainieren, die Lilly in seiner 150-jährigen Geschichte entwickelt hat. Daten bleiben trotzdem der Engpass, in der Biologie gibt es im Vergleich zur Sprache wenige Datenpunkte bei viel höherer Komplexität. Deshalb bauen wir auch automatisierte Labore: Ein Modell schlägt ein Experiment vor, das Labor führt es aus, aus den Daten lernt das Modell wieder dazu. Dieses Flywheel soll uns immer bessere Modelle und damit immer bessere Werkzeuge für unsere Forschenden bringen. Der zweite Teil: Wir passen Sprachmodelle auch an unsere eigenen wissenschaftlichen Anforderungen an.

Das ist eine massive Investition. Wie bringt man das durch?

Wir haben eine Führung, die sehr langfristig denkt und gleichzeitig ein starkes technisches Verständnis mitbringt. Am Ende müssen neue Medikamente herauskommen, die den Patient:innen helfen.

Ist schon etwas herausgekommen?

Im Manufacturing setzen wir KI ein, um Prozesse effizienter zu machen, damit Medikamente verlässlich verfügbar bleiben. In der Discovery haben wir ein Modell entwickelt, das Chemiker:innen beim Design kleiner Moleküle unterstützt. Das verwenden sie tagtäglich. Es hat ihnen neue Ansätze geliefert, die sie dann geprüft haben. So wie Magnus Carlsen im Schach Züge verwendet, die er von der KI gelernt hat, verwenden unsere Chemiker:innen jetzt Motive, die sie von der KI gelernt haben. Aber es bleibt immer eine Partnerschaft zwischen Mensch und Technologie. Wir sind weit davon entfernt, einfach einen Knopf zu drücken und am Ende kommt ein Medikament heraus. KI ist für uns ein Werkzeug, das wir gemeinsam mit unseren Wissenschaftler:innen und für ihre Arbeit entwickeln.

Thomas Fuchs im Interview mit brutkasten-Chefredakteur Martin Pacher in Wien. | Foto: Christian Fichtner/big5comm

Kooperiert Lilly dabei auch mit Startups?

Sehr viel, mit Startups und mit größeren Firmen. Wir wollen das Rad nicht neu erfinden. Aber in manchen Bereichen gibt es noch keine passende Lösung, dann entwickeln wir sie selbst. Was ich immer sage: Wir sollen kaufen, was uns beschleunigt, und selbst machen, was uns unterscheidet. Mit TuneLab wollen wir das Biotech-Ökosystem unterstützen. Wir stellen teilnehmenden Biotech-Unternehmen KI-Werkzeuge über TuneLab zur Verfügung.

Wie blicken Sie auf den Standort Europa und Österreich?

Als Europäer liegt mir die Zukunft Europas sehr am Herzen. Ich würde mir mehr Initiativen wünschen, man muss sich nicht zurückhalten. Österreich hat extrem gute Expertise, die Universitäten bilden hervorragend aus, Sepp Hochreiter in Linz hat die LSTMs mitentwickelt. Das sollte ein Leuchtturm der Welt sein. Natürlich braucht es mehr Investitionen, nicht nur vom öffentlichen Sektor, sondern viel mehr vom privaten. Es gibt keinen Grund, warum Österreich der Schweiz nachstehen sollte.

Wäre Ihre Karriere in Europa möglich gewesen?

Schwer zu sagen, die Welt ändert sich. Es gibt sehr erfolgreiche Beispiele in Österreich. Zürich ist ein Hotspot für Startups rund um die ETH, das würde ich mir auch für Österreich wünschen. Gleichzeitig sind die Rahmenbedingungen in den USA nach wie vor günstiger: Mit Paige in New York hatten wir Möglichkeiten, die in Europa schwerer zu finden gewesen wären. Es gibt keinen technischen oder intellektuellen Grund, warum Europa und Österreich nicht vorn dabei sein sollten.

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Mikko Hyppönen im Rahmen der TEDAI Vienna 2026. | © TEDAI Vienna / Robert Leslie

Mikko Hyppönen zählt seit drei Jahrzehnten zu den bekanntesten Stimmen der Cybersecurity-Szene. Seit Kurzem gilt sein Arbeitsalltag aber nicht mehr Viren und Hackern, sondern Drohnen: Der Finne ist Chief Research Officer beim Helsinkier Counter-Drone-Unternehmen Sensofusion, das militärische Drohnen aufspürt und abwehrt, unter anderem in der Ukraine und im Nahen Osten. Brutkasten hat Hyppönen am Rande der TEDAI Vienna 2026 in der Hofburg getroffen. Ein Gespräch über die Parallelen zwischen Malware und Kampfdrohnen, autonome Waffen, den „Black October“ der KI-Sicherheitslücken und die Frage, warum chinesische Open-Source-Modelle für Europa derzeit die privatere Wahl sind.


brutkasten: Sie gelten als einer der angesehensten Cybersecurity-Experten weltweit. Warum sind Sie in die Drohnenabwehr gewechselt?

Mikko Hyppönen: Die Antwort ist sehr einfach: Es herrscht Krieg in Europa. Ich habe mein ganzes Leben auf Cyber geschaut. Cyber hat sich von Teenagern, die zum Spaß Viren schreiben, zu organisierter Kriminalität, Cyberkrieg, Spionage und staatlichen Operationen entwickelt. Cyber spielt natürlich auch im Krieg eine Rolle, Russland hat der Ukraine schon dreimal mit Cyberangriffen den Strom abgedreht. Aber wenn man fragt, was den Ukraine-Krieg wirklich auszeichnet, dann ist es nicht Cyber, sondern es sind Drohnen. Ich habe es als meine Pflicht gesehen, die Fähigkeiten, die ich über drei Jahrzehnte im Cyber-Bereich gesammelt habe, in die Drohnenabwehr einzubringen.

Was lässt sich von der Cyberabwehr auf die Drohnenabwehr übertragen?

Es gibt viele Ähnlichkeiten, aber auch viele Unterschiede. In beiden Fällen versucht man, etwas zu entdecken, das nicht entdeckt werden will. Bei Cyberangriffen sammelt man ein Sample, analysiert es, baut eine Signatur, erstellt eine Datenbank und schickt die Updates an alle Nutzer weltweit. So funktionieren Antivirenprogramme. Bei Drohnen ist es dasselbe: Wir zeichnen den Funkverkehr militärischer Drohnen auf, dekodieren die Protokolle, bauen Erkennungssignaturen und schicken die Updates an alle Kunden, die unsere Hardware einsetzen.

Wir kaufen Panzer, was keinen Sinn ergibt, wenn künftige Kriege so aussehen wie in der Ukraine oder im Nahen Osten.

Bei Drohnen ohne Funkverbindung, etwa Glasfaserdrohnen mit einem Kabel zwischen Pilot und Drohne oder Drohnen, die autonom Koordinaten abfliegen und wie eine Rakete einschlagen, nutzen wir andere Sensoren: Kameras, Radar, Akustik. Und in beiden Welten gilt: Sobald der Gegner merkt, dass er erkannt wird, verändert er sich, und man steht wieder am Anfang. Es ist ein Katz-und-Maus-Spiel. Ich musste viel lernen, aber es gefällt mir. Übrigens gibt es noch eine Gemeinsamkeit zwischen altem und neuem Job: In beiden Fällen waren die meisten Gegner, gegen die ich gekämpft habe, Russen.

Wie funktioniert die Abwehr konkret?

Sobald wir wissen, wo die Drohne ist, können wir sie bekämpfen. Bei funkgesteuerten Drohnen stören wir das Signal: Wir kennen die Frequenzen und Protokolle und senden ein stärkeres Signal zwischen Pilot und Drohne. Das machen wir seit Jahren. Ist die Drohne nicht funkgesteuert, braucht es andere Lösungen. Wir forschen intensiv an elektromagnetischen Impulsen, also künstlichen Blitzen, die die Elektronik der Drohnen zerstören. Wir arbeiten an Lasern, an klassischen Geschützen mit unserer Zielerfassung, und wir haben eine eigene Drohnenfabrik in Containergröße, die kleine Abfangdrohnen baut. Die fliegen 380 Kilometer pro Stunde und treffen die großen gegnerischen Drohnen in der Luft.

„Das ist die Grenze, die wir nicht überschreiten sollten. Die Russen haben sie bereits überschritten.“

Gegen Jet-Drohnen funktioniert das nicht. Unsere Abfangdrohnen erreichen heute etwa zwei Kilometer Höhe, das reicht für Drohnen mit Verbrennungsmotor. Jets fliegen auf sieben Kilometern und verhalten sich eher wie Marschflugkörper. Die bekämpft man mit Raketen und Kampfjets. Aber das ist extrem asymmetrisch: Drohnen sind billig, und man kann es sich nicht leisten, sie dauerhaft mit teuren Raketen abzuschießen. Wir brauchen neue Lösungen, und daran denken wir gerade.

Es heißt oft, die Ukraine sei zu Innovation gezwungen und die NATO-Staaten könnten von ihr lernen. Stimmt das?

Absolut. Wir haben ein Büro in Kiew, unsere Leute aus Helsinki sind ständig vor Ort und testen mit verschiedenen Teilen der ukrainischen Streitkräfte. Dieser Krieg ist anders als alles, was wir bisher gesehen haben. 70 bis 80 Prozent der Verluste gehen auf Drohnen zurück. Wenn das stimmt, müsste man meinen, dass auch 80 Prozent der Verteidigungsausgaben in die Drohnenabwehr fließen. Tatsächlich ist es wohl eher ein Prozent. Weltweit denken wir noch in den Kategorien des alten Krieges. Wir kaufen Panzer, was keinen Sinn ergibt, wenn künftige Kriege so aussehen wie in der Ukraine oder im Nahen Osten.

Welche Szenarien kommen auf uns zu?

Wir können vor allem bei den Russen erwarten, dass sie immer stärker auf vollständig autonome Waffen setzen, die die Entscheidung zu töten selbst treffen. Das ist die Grenze, die wir nicht überschreiten sollten. Die ukrainischen Soldaten, mit denen ich spreche, sagen mir, dass sie diese Grenze nicht überschreiten werden, sie wollen immer einen Menschen in der Entscheidung behalten. Die Russen haben sie bereits überschritten. Sie haben Zugang zu westlichen Chips, auch von Nvidia, haben sie in Langstreckendrohnen verbaut und damit Menschen getötet, ohne dass ein Mensch beteiligt war. Die New York Times hat vor zwei Monaten die Hardware auseinandergenommen und den Code dekodiert. Diese Drohnen haben Zivilisten getötet.

Worin liegt der Vorteil einer autonomen Drohne?

Das ist aus Sicht des Angreifers klar. Der Schwachpunkt jeder Drohne ist die Verbindung zwischen Pilot und Drohne. Funk kann man stören, ein Glasfaserkabel kann man durchtrennen. Also nimmt man die Verbindung weg, und damit den Piloten. Dann gibt es nichts mehr, das man unterbrechen kann. Logisch betrachtet ergibt der Schritt zu autonomen Waffen Sinn. Aber ich glaube, alle Menschen würden zustimmen, dass es eine schlechte Idee ist, Killerroboter zu bauen. Genau das sind sie: Maschinen, deren Zweck es ist, Menschen zu töten, und die diese Entscheidung selbst treffen.

Bisher haben wir das nur bei Flugdrohnen gesehen. Stellen Sie sich tausend Bodendrohnen vor, die über die Grenze kommen und nach Menschen suchen. Das wäre das Albtraumszenario, und die Technologie dafür existiert heute. Es will sie nur niemand bauen, und wir hoffen, dass das so lange wie möglich so bleibt. Ich muss betonen: Wir bauen ausschließlich Systeme zur Abwehr. Wir haben keine Drohnen, die Menschen töten. Wir töten Drohnen, nicht Menschen. Wir schützen Menschen, das ist unsere Mission.

Auf der TEDAI-Bühne sprechen Sie über KI und Cybersecurity. Was ist Ihre Botschaft?

Das erste Mal habe ich 1983 über künstliche Intelligenz gelesen, da war ich 13. Ich habe mein ganzes Leben auf die Systeme gewartet, die wir heute haben. Wie bei jeder technologischen Revolution bekommen wir große Vorteile und große Probleme. In der Cybersecurity ist die Lage gerade richtig schlecht. Wir nennen diesen Monat den „Black October“, weil die Zahl der entdeckten Sicherheitslücken in den letzten 30 Tagen explodiert ist. Gefunden werden sie von den Frontier-AI-Labs, Menschen kommen da nicht mehr mit. Und es sind nicht nur Kriminelle, die KI für Angriffe nutzen. Es gibt Dutzende Fälle, in denen KI-Systeme selbst ausgebrochen sind, viel mehr, als öffentlich bekannt ist.

„China ist im Moment überraschenderweise privater als die amerikanischen Optionen.“

Meine Botschaft ist: Programmieren verändert sich. Der Grund, warum Ihr Windows oder Mac gehackt werden kann, ist, dass ein Mensch den Code geschrieben hat. Menschen machen Fehler, Fehler im Code werden zu Bugs, Bugs in vernetzten Systemen zu Sicherheitslücken. Die Lösung ist offensichtlich: Man nimmt den Menschen raus. Genau das passiert gerade. Künftig wird aller Code von Maschinen geschrieben, und Maschinen werden viel schneller besser als menschliche Programmierer. Irgendwann haben wir fehlerfreien Code, und es gibt keine Schwachstellen mehr, die Angreifer ausnutzen können. Bis dahin wird es aber eine sehr holprige Fahrt.

Wie hat sich das Verhältnis zwischen Angreifern und Verteidigern im KI-Zeitalter verschoben?

Die Reaktionszeit ist verschwunden. Früher hatte der Verteidiger Zeit: Eine Schwachstelle wurde gemeldet, man konnte einen Fix entwickeln und die Systeme patchen. Dieses Fenster ist inzwischen so klein, dass es keine Rolle mehr spielt.

Europa hat keinen Zugang zu den besten Modellen. Was bedeutet das geopolitisch?

Als Europäer ist die Lage ziemlich traurig. Es wird diskutiert, ob man die KI-Forschung wegen der Risiken bremsen sollte. Die USA bremsen, China überlegt. Europa muss nicht bremsen, weil wir gar keine Frontier-Labs haben. Der einzige echte Lichtblick sind Open-Source-Frontier-Modelle. Die können wir lokal betreiben, ohne Erlaubnis von irgendjemandem, auf unseren eigenen Systemen. Kritische Daten müssen wir nicht nach Kalifornien schicken. Ironischerweise bekommen wir mehr Privatsphäre und Sicherheit von offenen Systemen, und alle offenen Systeme sind chinesisch. Modelle wie GLM oder Kimi kann man vom Internet trennen und den Code prüfen. Selbst wenn irgendwo eine Hintertür versteckt wäre, könnte sie keine Daten abziehen. Mit Claude, Gemini, GPT oder Grok geht das nicht, die müssen online sein, und die Daten gehen in die USA. China ist im Moment überraschenderweise privater als die amerikanischen Optionen.

Hat Europa das KI-Rennen verloren?

Wir können hoffen, aber ich sehe wenige Anzeichen dafür. Interessant ist allerdings, dass ein großer Teil des Trainings und der Inferenz in Europa stattfindet, weil hier so viele Rechenzentren gebaut werden, vor allem in Nordeuropa mit billigem Strom und kaltem Klima. Google baut riesige Rechenzentren in Finnland, Nebius hat sein größtes Rechenzentrum in Mäntsälä. Ein Teil der KI-Revolution passiert also in Europa. Leider ist es der Billiglohn-Teil der Wertschöpfungskette. Aber immerhin etwas.

Haben Sie als 13-Jähriger eine Zukunft wie diese erwartet?

Ich habe darauf gehofft. Es hat viel länger gedauert, als ich dachte, alle haben schon vor 20 Jahren auf solche Systeme gewartet. Diese Revolution baut auf der Internet-Revolution auf: Vor dem Internet war alles Wissen auf Papier. Heute ist alles Daten, und wir haben auch das alte Wissen digitalisiert, Bücher, Filme, Radio, mit dem die Modelle jetzt lernen. Wir leben in aufregenden Zeiten. Aufregend und beängstigend zugleich, genau so, wie ich es mag.

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