Tempus AI: Die Arche ist gebaut – FDA-Zulassung, ein 200-Millionen-Dollar-Foundational-Model und ein Datenwall, den Pharma nicht replizieren kann
Erster Investor Day, Chicago – 29. Mai 2026
Tempus AI nutzte seinen ersten Investor Day am Freitag, um zwei grundlegend neue Informationen zu präsentieren, die das kurzfristige Finanzkalkül verändern: eine tagesgleiche FDA-Zulassung für den Tumor-only-Assay xT CDx, der nach Angaben des Managements den durchschnittlichen Verkaufspreis (ASP) bei einer Umsatzbasis von voraussichtlich 750 Millionen Dollar um etwa 200 Dollar steigert, sowie die erste öffentliche Vorstellung des groß angelegten, multimodalen Foundational Models. Letzteres wurde in Partnerschaft mit AstraZeneca unter Einsatz von rund 200 Millionen Dollar an externen Mitteln entwickelt. Zusammengenommen verdeutlicht die Veranstaltung: Tempus muss nicht mehr beweisen, dass es eines Tages ein Daten- und KI-Unternehmen sein wird – es ist bereits eines, und das Diagnostikgeschäft finanziert den Aufbau.
Die FDA-Zulassung, die das ASP-Modell verändert
Die finanziell greifbarste Entwicklung des Tages wurde bereits am Vorabend bekannt. Tempus erhielt die FDA-Zulassung für seinen Tumor-only-Assay xT CDx und schloss damit, wie CEO Eric Lefkofsky es beschrieb, die vollständige FDA-Abdeckung für 100 % des DNA-Portfolios des Unternehmens ab. Die Bedeutung ist eindeutig: Tumor-Normal-Sequenzierungen erfordern eine entsprechende Blutabnahme, die im klinischen Alltag nicht immer möglich ist. Die Tumor-only-Zulassung beseitigt diese Hürde vollständig. Finanzvorstand James Rogers erklärte, dass die Zulassung es dem Unternehmen ermöglicht, ab Anfang 2027 einen zusätzlichen ASP von 200 Dollar zu erzielen. Das Management schätzt das adressierbare Testvolumen auf etwa 750 Millionen Dollar, was dies zu einem realen und quantifizierbaren Umsatzfaktor macht. Der begleitende Liquid-Biopsy-Assay, xF, wurde bereits bei der FDA eingereicht und soll nach der Zulassung für einen weiteren ASP-Anstieg sorgen, wenngleich Rogers betonte, dass dies die Zahlen für 2026 noch nicht beeinflussen werde.
Rogers merkte zudem an, dass das Volumenwachstum in der klinischen Onkologie von 28 % im ersten Quartal auch im April und Mai angehalten habe. Das Unternehmen bestätigte die Ganzjahresprognose von 1,59 bis 1,60 Milliarden Dollar Umsatz bei einem bereinigten EBITDA von 65 Millionen Dollar. Die dreijährige durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) des Diagnostikumsatzes von 25 % – was das Diagnostikgeschäft auf etwa 1,9 Milliarden Dollar bringen würde – wird nun durch einen konkreteren ASP-Pfad gestützt als bisher.
Das Foundational Model: Leistung auf oder über Erwartungen
Die zweite große Offenlegung war das erste substanzielle öffentliche Update zum von AstraZeneca finanzierten Foundational Model. Tempus betreibt einen Compute-Cluster mit etwa 1.080 GPUs der H200-Klasse. Lefkofsky gab auf der Bühne bekannt, dass das Unternehmen zudem einen in etwa gleichwertigen Cluster aus GB200-Chips betreibt – die er als etwa viermal leistungsfähiger als die H200 einstufte. Seine Aussage war pointiert: „Unsere Rechenkapazität entspricht wahrscheinlich der gesamten Pharmabranche zusammen.“ Zum Vergleich verwies er auf aktuelle öffentliche Daten, wonach Eli Lilly über etwa 1.000 GPUs und Recursion über rund 500 verfüge, was darauf hindeutet, dass Tempus strukturell mehr in onkologiespezifische Rechenleistung investiert hat als der gesamte Pharmasektor.
Das Modell wurde mit dem, was Tempus als den größten multimodalen Onkologie-Datensatz der Welt bezeichnet, trainiert: über 500 Petabyte an Daten von 45 Millionen Patienten, 9 Millionen digitalisierten Pathologie- und Radiologiebildern, 4,5 Millionen sequenzierten Proben sowie mehr als 400.000 umfassend annotierten multimodalen Datensätzen, die DNA-, RNA-, klinische, Bildgebungs-, Ergebnis- und Nebenwirkungsdaten enthalten. Der Pre-Training-Durchlauf beanspruchte den Cluster für etwa 90 Tage bei nahezu 100 % Auslastung. AstraZeneca hatte zwei spezifische Leistungsziele definiert: die Replikation von Ergebnissen einer öffentlich zugänglichen Studie ohne studienspezifische Trainingsdaten sowie das Erreichen der Leistung eines hochspezialisierten, auf proprietären Studiendaten trainierten Modells. Lefkofsky erklärte, beide Schwellenwerte seien überschritten worden und bezeichnete die Leistung als „auf oder über unseren Erwartungen“.
Kate Sasser, Leiterin des MRD- und Foundational-Model-Programms, erläuterte die praktischen Auswirkungen für Pharmapartner: „In Zukunft werden wir Modelle haben, die diese Erkenntnisse sehr schnell und automatisiert zutage fördern können. Es geht um die Fähigkeit, Erkenntnisse, für deren Gewinnung man früher Wochen oder Monate brauchte, nun in kürzester Zeit zu generieren.“ Der unmittelbare kommerzielle Anwendungsfall ist die F&E in der Biopharma – sechs Biotech- und Pharmaunternehmen haben bereits Zugriff auf eines oder mehrere der Modelle und nutzen diese für die Zielidentifizierung, das Studiendesign und die Portfoliopriorisierung.
Das Datengeschäft: Konzentration sinkt, Umsatz pro Kunde steigt
Das Segment Daten und Anwendungen wuchs im ersten Quartal um 41 %. Das Kerngeschäft mit Datenlizenzierung und Modellierung, das Tempus „Insights“ nennt, wuchs sogar noch schneller, teilweise kompensiert durch ein langsameres Wachstum in kleineren Randbereichen wie dem CRO-Geschäft, das laut Lefkofsky „schrumpft oder relativ flach bleibt“, da das Unternehmen nicht mehr darin investiert. Der Gesamtauftragswert lag zum Jahresende 2025 bei über 1,1 Milliarden Dollar, wovon etwa 350 Millionen Dollar auf 2026 entfallen. Die Netto-Umsatzbindung (Net Revenue Retention) lag 2025 bei 126 % – eine Kennzahl, die das Unternehmen heute erstmals öffentlich bekannt gab.
Die Kundenkonzentration nimmt rapide ab. Im Jahr 2020 entfielen 85 % des Datenumsatzes auf die fünf größten Kunden bei einer Basis von insgesamt 35 Geschäftsbeziehungen. Bis 2025 sank diese Konzentration auf 59 % bei 240 Unternehmen, darunter 19 der 20 weltweit größten Pharmakonzerne. In den letzten Monaten wurden strategische Kooperationen mit Merck, Gilead und BMS ausgebaut. Auf die direkte Frage, ob die dreijährige CAGR von etwa 25 % im Datengeschäft angesichts der aktuellen Dynamik eine Verlangsamung darstelle, antwortete Lefkofsky im Wesentlichen mit Nein: Die genannte Spanne sei bewusst konservativ gewählt, das Insights-Geschäft liege bereits über diesem Schwellenwert, und der Bremsfaktor resultiere aus kleineren Segmenten, die das Unternehmen nicht priorisiere.
Ryan Fukushima, Leiter des Datengeschäfts, erläuterte drei spezifische Pharma-Fallstudien, die verdeutlichten, warum Kunden zurückkehren. Ein globales Biopharmaunternehmen erhielt einen Datensatz von 5.000 Patienten vor und nach der Behandlung – ein Datensatz, der „vorher nicht existierte“ –, der vier neuartige Immuntherapie-Targets aufdeckte, wobei der Kunde einen ROI von 30 bis 50 Mal auf das Investment für ein einzelnes Projekt berechnete. Ein zweites Unternehmen nutzte Tempus-Daten, um Einschluss- und Ausschlusskriterien für eine Phase-III-Studie zu Darmkrebs einem Stresstest zu unterziehen, was einen Nettobarwert von „etwas mehr als 500 Millionen Dollar“ durch vermiedene Studienfehler generierte. Ein drittes Unternehmen nutzte die Plattform, um eine Entscheidung über die Positionierung in der Erst- oder Zweitlinienbehandlung für ein ADC-Programm auf Basis von Real-World-Daten zur PD-L1-Verteilung zu treffen. Fukushimas Beschreibung des Wettbewerbsvorteils war präzise: „Andere adressieren, was in der realen Welt passiert – das ist sehr deskriptiv. Wir adressieren, warum dieser Patient nicht auf den bestehenden Therapiestandard anspricht. Diese ‚Warum‘-Frage steht auf dem Spiel, wenn sie ihre klinische Studie entwerfen.“
Der Immune Profile Score und die Algorithm-Attachment-Rate
Eine der klinisch interessantesten Offenlegungen war die kommerzielle Dynamik algorithmischer Zusatzleistungen, die Tempus „Algos“ nennt. Die Attachment-Rate – der Prozentsatz der Aufträge, bei denen ein Arzt mindestens einen Algorithmus hinzufügt – liegt mittlerweile bei über 40 %. Das Vorzeigebeispiel ist der Immune Profile Score (IPS), der über etwa zweieinhalb Jahre von Ezra Cohen, Chief Medical Officer of Oncology, und seinem Team entwickelt wurde. IPS ist ein quantitativer Prädiktor für das Ansprechen auf eine Immuntherapie, der aus den verknüpften DNA-, RNA- und longitudinalen klinischen Ergebnisdaten von Tempus abgeleitet wird. Cohens Beschreibung war direkt: „Ein hoher IPS sagt einen Nutzen der Immuntherapie voraus, ein niedriger IPS einen Patienten, der nicht profitieren wird.“ Lefkofsky ergänzte die klinische Relevanz: Der Score reklassifiziert etwa 20 % der Patienten, von denen man kein Ansprechen erwartet hätte, die aber doch ansprechen, sowie weitere 20 %, die als gute Kandidaten erscheinen, es aber nicht sind. Der bisherige Standard-Biomarker, die Tumormutationslast (TMB), „liegt einfach zu oft falsch“, so Lefkofsky.
Das Foundational Model soll diesen Prozess industrialisieren. Anstatt alle sechs bis zwölf Monate einen neuen Algorithmus zu generieren, wird erwartet, dass das Modell neuartige Zusammenhänge zwischen Biomarkern und Ergebnissen in deutlich höherer Geschwindigkeit aufdeckt, die dann analytisch und klinisch validiert werden, bevor sie in Berichten erscheinen. Lefkofskys strategische Einordnung: „Die alte Welt der zielgerichteten Therapie wird sterben, und diese neue Welt der Präzisionsmedizin wird entstehen.“
MRD: Begrenzt durch Personalis-Kapazität, nicht durch Nachfrage
Das MRD-Geschäft (Minimal Residual Disease) bot mehr Nuancen als Klarheit. Auf der tumorinformierten Seite funktioniert die kommerzielle Vereinbarung mit Personalis – Personalis hat in etwa sechs Monaten drei Medicare-Abdeckungsentscheidungen erhalten (für nicht-kleinzelligen Lungenkrebs, Brustkrebs und IO-Monitoring) –, aber das Volumen wird bewusst begrenzt. Lefkofsky räumte ein, dass das Finanzmodell für Personalis nicht nachhaltig wäre, wenn Tempus das 20-fache des aktuellen Auftragsvolumens senden würde. Der Hochlauf wird sorgfältig orchestriert. Nur 10 % bis 15 % der etwa 200 Mitarbeiter im Außendienst von Tempus bewerben derzeit MRD-Produkte. Die Nachfrage, so Lefkofsky, sei „deutlich robuster, als wir vor einem Jahr gedacht hätten“.
Auf der tumor-naiven Seite ist das Bild komplexer. Die erste Version des proprietären naiven Assays von Tempus startete mit Nachweisgrenzen von etwa 500 bis 1.000 Teilen pro Million (ppm) – weit über dem Marktstandard von etwa 100 ppm, den Natera mit Signatera gesetzt hat. Das Unternehmen entwickelt seit etwa einem Jahr einen Assay der zweiten Generation und nähert sich „konkurrenzfähigen Sensitivitätsniveaus“ an, mit dem Plan, die gesamte Plattform zu migrieren und den Sprung von einer Indikation (Darmkrebs) zu einem Pan-Cancer-Ansatz zu vollziehen. Lefkofsky äußerte sich ungewohnt offen über die Wettbewerbslandschaft: Tumor-naive Assays in der gesamten Branche, einschließlich der eigenen von Tempus, haben bei Lungenkrebs – wo die Gewebeknappheit sie theoretisch begünstigen sollte – noch nicht gut genug abgeschnitten, um tumorinformierte Alternativen zu verdrängen. „Wir müssen das Ganze noch ein paar Jahre laufen lassen“, sagte er und warnte davor, die aktuellen MRD-Wachstumstrends in eine jahrzehntelange Trajektorie zu extrapolieren.
Erbliche und seltene Krankheiten: Ambrys ungenutztes Potenzial
Die Integration von Ambry Genetics hat die Testung auf erbliche Krebserkrankungen in nennenswertem Umfang erweitert. Tom Schoenherr, der diesen Bereich leitet, merkte an, dass über 70 Millionen Amerikaner die NCCN-Kriterien für Tests auf erbliche Krebserkrankungen erfüllen, bei einem aktuellen Markt von etwa 1,5 bis 2 Millionen Tests pro Jahr – eine Lücke von einer Größenordnung. Die automatisierte Hochrisiko-Screening-Plattform von Ambry, „Care“, ist an etwa 250 Standorten aktiv und wird diesen Sommer direkt in Epic integriert. Ein Pilotstandort identifizierte innerhalb von 60 Tagen 5.000 Brustkrebspatientinnen, die ein Keimbahntest-Screening hätten erhalten sollen, aber nicht erhielten. Das Geschäft mit Erbkrankheiten soll in der zweiten Jahreshälfte 2026 wieder ein Wachstum im mittleren Zehnerbereich erreichen, nachdem die überdurchschnittlichen Marktanteilsgewinne der Vergleichszeiträume 2025 verdaut sind.
Seltene Krankheiten bleiben eine sekundäre Priorität. Ein Ganzgenom-Sequenzierungstest startet diesen Sommer und soll die diagnostische Ausbeute von derzeit etwa einem Drittel auf knapp über 40 % steigern. Rogers äußerte sich zurückhaltend zum Potenzial: „Es ist heute noch kein bedeutender Treiber.“ Lefkofskys umfassendere Sichtweise ist, dass das klinische Profil seltener Krankheiten – ein molekularer Befund, eingebettet in eine lange und komplexe diagnostische Odyssee – genau die Art von Problem ist, für die die Datenkontextualisierungs-Infrastruktur von Tempus entwickelt wurde.
Die Bewertungsdiskrepanz, direkt adressiert
In einem bemerkenswert direkten Austausch während der Fragerunde skizzierte Analyst Brad Bowers von Mizuho das Kernproblem für Investoren: Tempus wird bei einer Stresstest-Bewertung des Genomikgeschäfts mit etwa dem Vierfachen des Umsatzes gehandelt, was einen nahezu Nullwert für die Daten- und KI-Plattform impliziert. Lefkofsky wich nicht aus. „Würden wir das Daten- und App-Geschäft morgen an die Börse bringen, vermute ich, dass wir höher bewertet würden als die gesamte Marktkapitalisierung von Tempus, vielleicht sogar beim Doppelten. Man könnte also argumentieren, es hat einen negativen Wert.“ Seine Erklärung für den Abschlag war struktureller Natur: Technologieinvestoren, die KI verstehen, verstünden die Erstattungsdynamik der Next-Generation-Sequenzierung nicht, und Diagnostikinvestoren, die die Sequenzierung verstehen, wüssten nichts mit einem Foundational Model anzufangen. „Man landet in einer Welt, in der sich jeder immer Sorgen um das macht, was er nicht im Detail versteht.“ Er deutete an, dass das Unternehmen gegebenenfalls handeln könnte, um diese Diskrepanz aufzulösen, falls der Markt dies nicht organisch tue, ohne jedoch zu spezifizieren, welche Form dies annehmen könnte.
Die Bilanz verbesserte sich in den letzten Wochen erheblich. Eine Wandelanleihe wurde zur Tilgung des verbleibenden befristeten Darlehens genutzt, was jährlich etwa 30 Millionen Dollar an Zinsen spart und einen positiven Free Cashflow bis Ende 2026 in Reichweite bringt. Das langfristige Finanzmodell – die Reinvestition von zwei Dritteln des zusätzlichen Bruttogewinns und die Verwendung eines Drittels für das EBITDA in den nächsten drei Jahren, gefolgt von einer Umkehrung dieses Verhältnisses – impliziert eine Beschleunigung der Free-Cashflow-Generierung ab dem vierten Jahr. Das Management geht davon aus, dass dies das Anwendungsgeschäft, das derzeit trotz echter Skalierung über mehr als 140 Krankenhäuser und Millionen gescreenter Patienten nur vernachlässigbare Umsätze generiert, selbst finanzieren wird.