Một ngành công nghiệp truyền thống khác đã chính thức tuyên bố rằng họ "đã phải lòng trí tuệ nhân tạo".
Vào ngày 29 tháng 3 theo giờ địa phương, tập đoàn dược phẩm khổng lồ Eli Lilly của Mỹ và công ty dược phẩm AI Insilico Medicine niêm yết tại Hồng Kông đã công bố hợp tác chiến lược - khoản thanh toán trả trước là 115 triệu đô la Mỹ, cùng với các khoản thanh toán theo từng giai đoạn tiếp theo, nâng tổng giá trị tiềm năng lên 2,75 tỷ đô la Mỹ , cộng thêm tiền bản quyền theo doanh thu trong tương lai.
Con số này đã khiến toàn bộ ngành công nghiệp im lặng trong giây lát — liệu "thời điểm GPT" cho việc phát triển thuốc dựa trên trí tuệ nhân tạo đã đến?
01
Phát triển thuốc dựa trên trí tuệ nhân tạo: Từ "câu chuyện" đến "tiền thật"
Trước đây, việc khám phá thuốc nhờ trí tuệ nhân tạo giống như một câu chuyện được kể đi kể lại nhiều lần nhưng chưa bao giờ được giải đáp trọn vẹn. Các công ty khởi nghiệp huy động vốn, các công ty lớn tham gia vào lĩnh vực này, và giới học thuật ủng hộ nó… nhưng lần ai đó hỏi, “Liệu các ông đã thực sự tìm ra được loại thuốc nào mà bệnh nhân có thể sử dụng được chưa?”, câu trả lời luôn mơ hồ.
Khoản thanh toán của Eli Lilly thể hiện sự thay đổi rõ rệt trong lập trường.
Trên thực tế, chính Eli Lilly cũng đang đẩy nhanh quá trình "chuyển đổi sang trí tuệ nhân tạo".
Tại Hội nghị Chăm sóc Sức khỏe JP Morgan vào tháng 3, Eli Lilly đã công bố thành lập phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo (AI) chung trị giá 1 tỷ đô la với NVIDIA, chuyên giải quyết những thách thức lâu dài trong ngành dược phẩm. Cũng trong tháng đó, NVIDIA đã hợp tác với Novo Nordisk để đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc bằng cách sử dụng siêu máy tính AI độc lập Gefion.
Đó chưa phải là tất cả. Vào tháng Hai, Takeda Pharmaceutical đã ký kết một thỏa thuận hợp tác trị giá hơn 1,7 tỷ đô la với công ty trí tuệ nhân tạo Iambic Therapeutics, nhằm mục đích sử dụng AI để tìm ra các loại thuốc mới cho bệnh ung thư và các bệnh khác. Vào ngày 27 tháng 3, Quotient Sciences và Intrepid Labs vừa công bố một thỏa thuận hợp tác nhiều năm để đưa mô hình học máy ANDROMEDA vào giai đoạn phát triển thuốc ban đầu.
Đây không phải là trường hợp cá biệt; đó là một canh bạc tập thể. Đầu năm 2026, ngành công nghiệp dược phẩm chứng kiến một loạt các thỏa thuận lớn về nền tảng AI, với Eli Lilly, Sanofi, Novo Nordisk, Bayer và hầu hết các công ty dược phẩm hàng đầu đều gấp rút ký kết hợp đồng .
Số liệu từ các nhà phân tích ngành thậm chí còn cho thấy rõ hơn: thị trường khám phá thuốc bằng trí tuệ nhân tạo sẽ đạt giá trị khoảng 2,9 tỷ đô la vào năm 2025, và dự kiến sẽ đạt 5,1 tỷ đô la vào năm 2026, vượt quá 13,4 tỷ đô la vào năm 2035 .
Tuy nhiên, dòng tiền nóng đổ vào không có nghĩa là các vấn đề đã biến mất.
02
Trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng như thế nào để thiết kế "các phân tử mới"?
Insilico Medicine không phải là một công ty mới.
Được thành lập bởi các nhà khoa học Trung Quốc và có trụ sở chính tại Hồng Kông, công ty này là một trong số rất ít công ty thực sự đã đưa các phân tử thuốc do AI tạo ra đến giai đoạn thử nghiệm lâm sàng. Công nghệ cốt lõi của họ là trực tiếp "thiết kế" các cấu trúc phân tử hoàn toàn mới bằng cách sử dụng AI tạo sinh, thay vì chỉ đơn giản là sàng lọc các thư viện hợp chất hiện có — một sự khác biệt cơ bản trong phương pháp công nghệ của họ.
Quá trình tìm kiếm thuốc truyền thống thường diễn ra như sau: xác định mục tiêu → sàng lọc lặp đi lặp lại hàng triệu hợp chất đã biết → tìm kiếm các phân tử tiềm năng → tối ưu hóa kéo dài. Quá trình này mất trung bình hơn mười năm và tiêu tốn hàng tỷ đô la.
Cách tiếp cận của InSilicon có phần giống như "vẽ một chiếc chìa khóa từ đầu" - trực tiếp nói với AI "chiếc ổ khóa này trông như thế nào, và bạn hãy thiết kế chìa khóa để mở nó." Nền tảng toàn diện của họ, Pharma.AI, bao gồm ba giai đoạn cốt lõi: khám phá mục tiêu, tạo phân tử và dự đoán kết quả lâm sàng. Công ty tuyên bố đã rút ngắn chu kỳ khám phá thuốc đối với một số loại thuốc xuống còn trong vòng 18 tháng .
Giám đốc điều hành của InSilicon Intelligence đã thẳng thắn tuyên bố: "Xét về trí tuệ nhân tạo, chỉ có Eli Lilly là mạnh hơn chúng tôi; không có công ty nào khác."
Nghe có vẻ kiêu ngạo. Nhưng việc Eli Lilly sẵn sàng trả mức giá đó tự nó đã là một sự chứng thực.
Điều mà Eli Lilly cần không chỉ là một công cụ AI, mà là một "dây chuyền sản xuất" có thể liên tục tạo ra các phân tử ứng viên thuốc.
03
Thỏa thuận trị giá 2,75 tỷ đô la
Tuy nhiên, để hiểu rõ thỏa thuận này, trước tiên bạn phải hiểu cấu trúc của nó.
Khoản thanh toán trả trước 115 triệu đô la là số tiền thực tế đã được chuyển vào tài khoản ngày hôm nay. Nhưng 2,6 tỷ đô la còn lại là "các khoản thanh toán theo từng giai đoạn" - số tiền này sẽ chỉ được thanh toán theo từng giai đoạn khi mô hình AI của Insilico thực sự tạo ra các mục tiêu đã được xác thực, các phân tử ứng cử viên thành công bước vào thử nghiệm trên người và thậm chí hoàn thành các thử nghiệm lâm sàng .
Điều này có thể cho rằng như một cấu trúc sử dụng "mức giá trị tiềm năng tối đa" để thể hiện ý định chiến lược và "đầu tư ban đầu" để kiểm tra khả năng thực tế. Đối với Eli Lilly, bảng tài sản đối kế toán sẽ không ngay lập tức chịu áp lực từ khoản đầu tư 2,75 tỷ đô la; còn đối với Insilico, mỗi khoản thanh toán theo từng giai đoạn là một bản báo cáo công khai.
Các chuyên gia trong ngành đều đồng ý về cấu trúc giao dịch này: nó hạn chế rủi ro trực tiếp của Eli Lilly đồng thời mang lại cho Insilico khích lệ kinh doanh mạnh mẽ nhất — bạn sẽ không được trả tiền nếu không hoàn thành công việc.
Nhưng vấn đề nằm ở chỗ đó.
Các loại thuốc được phát hiện bởi trí tuệ nhân tạo (AI) cuối cùng vẫn cần phải trải qua các thử nghiệm lâm sàng trên người. Tỷ lệ thất bại của các thử nghiệm lâm sàng rất cao trong ngành dược phẩm — khoảng 90% các loại thuốc tiềm năng không vượt qua được thử nghiệm giai đoạn II . Liệu các phân tử do AI tạo ra có thực sự phá vỡ được lời nguyền này hay không vẫn còn phải chờ xem, vì hiện tại chưa có đủ dữ liệu để trả lời câu hỏi này.
Một nhà quan sát trong ngành đưa ra nhận định khá khách quan: "Dự đoán cho năm 2026 là việc xác nhận và gây thất vọng sẽ chiếm khoảng một nửa. Lĩnh vực này đã chuyển từ giai đoạn suy đoán sang giai đoạn xác nhận lâm sàng ban đầu, nhưng khoảng cách giữa lời hứa và hiệu quả vẫn còn đáng kể."
Cho đến nay, do chưa có loại thuốc nào được đưa ra thị trường hoặc được cơ quan quản lý phê duyệt, toàn bộ lĩnh vực khám phá thuốc bằng trí tuệ nhân tạo vẫn đang trong giai đoạn "chứng minh tính khả thi" rất dài .
Không có bất kỳ hợp đồng lớn nào có thể thay thế được kết quả này.
04
Các thí nghiệm trí tuệ nhân tạo trong các ngành công nghiệp truyền thống
Khi Eli Lilly quyết định tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào chiến lược cốt lõi của mình, thay vì chỉ dành ngân sách cho phòng thí nghiệm, ý nghĩa của quyết định này vượt xa một hợp đồng kinh doanh thông thường.
Nhìn lại, một trong những xu hướng rõ ràng nhất trong ngành công nghiệp AI trong hai năm qua là "sự thâm nhập theo chiều dọc" - khả năng của các mô hình quy mô lớn đang được triển khai vào nhiều lĩnh vực chuyên môn khác nhau, từ tạo mã và tài liệu pháp lý đến thiết kế phân tử. Ngành dược phẩm, được biết đến như "pháo đài cuối cùng", luôn được đặc trưng bởi tính bảo thủ, các quy định nghiêm ngặt và chu kỳ nghiên cứu và phát triển cực kỳ dài, và về mặt lý thuyết là một trong những lĩnh vực có tốc độ thâm nhập AI chậm nhất.
Nhưng tín hiệu giờ đã rõ ràng: ngay cả những dòng tiền thận trọng nhất cũng bắt đầu lưu thông .
Sự lựa chọn của Eli Lilly cũng có một logic công nghiệp sâu sắc hơn. Smegglutide đã đưa Novo Nordisk lên đỉnh cao của ngành dược phẩm toàn cầu, trong khi telposide của Eli Lilly đạt được thành công lớn trên thị trường giảm cân. "Cuộc chiến GLP-1" này đã dạy cho tất cả các công ty dược phẩm một điều: ai tìm ra "mục tiêu" tiếp theo trước sẽ chiến thắng trong thập kỷ tới .
Hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) là công cụ có khả năng nhất để đẩy nhanh quá trình "tìm kiếm" này.
Mức định giá 2,75 tỷ đô la của InSilicon ngày hôm nay không chỉ đơn thuần là một thương vụ mà còn là một tấm vé gia nhập thị trường – nó tuyên bố với toàn ngành rằng việc khám phá thuốc bằng trí tuệ nhân tạo đã phát triển từ "sự tò mò trong nghiên cứu" thành "thực tế thương mại".
Trong hai đến ba năm tới, nếu các phân tử ứng cử viên được phát hiện bởi AI có thể chứng minh được những lợi thế có ý nghĩa thống kê trong các thử nghiệm lâm sàng, thì "cuộc cách mạng sản xuất thuốc dựa trên AI" này sẽ thực sự bắt đầu. Nếu một số lượng lớn các phân tử tham gia thử nghiệm lâm sàng tiếp tục thất bại với xác suất truyền thống, ngành công nghiệp sẽ bước vào giai đoạn hạ nhiệt, cơn sốt giao dịch sẽ lắng xuống, và Insilico sẽ phải đối mặt với một thử thách thực sự.
Không ai biết kết quả sẽ ra sao.
Nhưng tấm séc trị giá 115 triệu đô la mà Eli Lilly chi ra hôm nay là lá phiếu đắt giá nhất từng được bỏ ra.
Bài viết này được đăng tải từ tài khoản WeChat công cộng "GeekPark" (ID: geekpark) , tác giả: Hualinwuwang, biên tập viên: Jingyu, với sự cho phép của 36Kr.
