Sau nhiều năm tập trung vào chatbot, mô hình ngôn ngữ lớn và các công cụ hỗ trợ lập trình, ngành trí tuệ nhân tạo (AI) toàn cầu đang chứng kiến một bước chuyển đáng chú ý. Khoa học sự sống và nghiên cứu y sinh đang trở thành chiến trường mới của những tập đoàn AI hàng đầu như Anthropic, OpenAI và Google DeepMind.

Những diễn biến nhân sự gần đây phản ánh rõ xu hướng này. Giữa tháng 6/2026, John Jumper – nhà khoa học đồng sáng tạo AlphaFold và đồng chủ nhân Giải Nobel Hóa học 2024 – thông báo rời Google DeepMind để gia nhập Anthropic. Trước đó một ngày, Noam Shazeer, một trong những tác giả của công trình mang tính nền tảng "Attention Is All You Need", cũng xác nhận chia tay Google để chuyển sang OpenAI.

Việc DeepMind liên tiếp mất hai nhân vật quan trọng trong vòng một tuần thu hút sự quan tâm của giới công nghệ. Tuy nhiên, điểm đáng chú ý hơn là cả Anthropic, OpenAI và DeepMind đều đang dồn nguồn lực vào cùng một lĩnh vực: khoa học sự sống và nghiên cứu dược phẩm.

Anthropic đẩy mạnh đầu tư vào AI sinh học

Trong số các công ty AI lớn, Anthropic được đánh giá là đơn vị thể hiện tham vọng rõ nét nhất. Công ty liên tục giới thiệu các sản phẩm chuyên biệt như Claude for Life Sciences và Claude for Healthcare nhằm phục vụ các hãng dược, tổ chức nghiên cứu và hệ thống chăm sóc sức khỏe.

Tháng 4/2026, Anthropic gây chú ý khi chi khoảng 400 triệu USD để thâu tóm Coefficient Bio, một startup AI sinh học với quy mô chưa tới 10 nhân sự. Theo giới phân tích, mục tiêu quan trọng nhất của thương vụ không nằm ở doanh thu hay sản phẩm hiện tại mà là kinh nghiệm nghiên cứu thuốc của đội ngũ sáng lập.

Sau đó, Anthropic tiếp tục tuyển dụng nhiều chuyên gia sinh học, xây dựng năng lực phòng thí nghiệm thực nghiệm và phát triển quy trình kết hợp giữa mô hình AI với các hoạt động kiểm chứng trong thế giới thực. Công ty cũng công bố các thế hệ mô hình mới có khả năng hỗ trợ thiết kế thuốc, nghiên cứu gene và đề xuất giả thuyết khoa học.

OpenAI phát triển trợ lý nghiên cứu chuyên biệt

Khác với Anthropic, OpenAI lựa chọn chiến lược tập trung vào phát triển mô hình chuyên dụng và hệ sinh thái công cụ hỗ trợ nghiên cứu.

Tháng 4/2026, công ty giới thiệu GPT-Rosalind, mô hình suy luận dành cho nghiên cứu sinh học, khám phá thuốc và y học chuyển hóa. Sau đó, OpenAI tiếp tục mở rộng khả năng của hệ thống thông qua các plugin chuyên biệt phục vụ phân tích dữ liệu sinh học và giải trình tự gene.

Mục tiêu của OpenAI không chỉ dừng lại ở việc xây dựng một chatbot trả lời câu hỏi về sinh học. Hãng hướng tới việc tạo ra một trợ lý nghiên cứu có thể tìm kiếm dữ liệu, tổng hợp bằng chứng khoa học, thiết kế thí nghiệm và thực hiện nhiều quy trình tin sinh học trong cùng một môi trường làm việc.

DeepMind và Isomorphic Labs theo đuổi con đường phát triển thuốc

Trong khi đó, DeepMind và công ty con Isomorphic Labs lại lựa chọn hướng đi khác. Sau thành công của AlphaFold, DeepMind đã tách Isomorphic Labs thành một đơn vị độc lập chuyên nghiên cứu khám phá thuốc bằng AI.

Đến nay, Isomorphic Labs đã huy động khoảng 2,7 tỷ USD vốn đầu tư và thiết lập quan hệ hợp tác với nhiều tập đoàn dược phẩm lớn như Eli Lilly và Novartis. Thay vì cung cấp công cụ cho giới nghiên cứu, công ty hoạt động như một doanh nghiệp phát triển thuốc thực thụ.

Kết quả thử nghiệm lâm sàng thúc đẩy cuộc đua AI y sinh

Giới chuyên môn cho rằng có nhiều yếu tố khiến AI sinh học trở thành xu hướng nổi bật trong giai đoạn hiện nay. Một trong số đó là các dự án thuốc được AI hỗ trợ thiết kế đã bắt đầu ghi nhận kết quả tích cực trong thử nghiệm lâm sàng.

Trường hợp nổi bật là thuốc rentosertib của Insilico Medicine. Loại thuốc này đạt kết quả khả quan trong thử nghiệm giai đoạn IIa đối với bệnh xơ phổi vô căn và được công bố trên tạp chí Nature Medicine. Dù vẫn cần thêm thời gian để đánh giá hiệu quả lâu dài, kết quả này cho thấy AI đã bắt đầu tạo ra những ứng viên thuốc có tiềm năng tiến tới thử nghiệm trên người.

Bên cạnh đó, sự bùng nổ của các bộ dữ liệu sinh học như dữ liệu tế bào đơn, phiên mã không gian, đa hệ gene và tương tác protein cũng tạo điều kiện thuận lợi để các mô hình AI phát hiện những quy luật mới.

Sự phát triển của Agentic AI – thế hệ AI có khả năng chủ động sử dụng công cụ, xử lý dữ liệu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo – cũng được xem là yếu tố quan trọng giúp tự động hóa nhiều công đoạn phức tạp trong ngành dược phẩm.

AI sinh học vẫn đối mặt nhiều thách thức

Dù được kỳ vọng tạo ra cuộc cách mạng trong y học, AI sinh học vẫn tồn tại nhiều rủi ro. Trong quá khứ, không ít công ty như BenevolentAI, Exscientia hay Recursion từng nhận được kỳ vọng lớn nhưng chưa chứng minh được khả năng tạo ra các loại thuốc thành công trên quy mô rộng.

Các chuyên gia cho rằng rào cản lớn nhất hiện nay là sự thiếu hụt dữ liệu lâm sàng dài hạn cùng những yêu cầu nghiêm ngặt về tính chính xác trong môi trường thực tế.

Chính vì vậy, giới nghiên cứu vẫn tồn tại hai quan điểm trái chiều. Một bên tin rằng AI sinh học sẽ tạo ra cuộc cách mạng tiếp theo của ngành y học, trong khi bên còn lại cho rằng thị trường đang đặt kỳ vọng quá cao vào một lĩnh vực vẫn cần thêm thời gian để chứng minh giá trị thực sự.

Dù kết quả cuối cùng ra sao, khoa học sự sống đang trở thành phép thử quan trọng nhất đối với trí tuệ nhân tạo hiện đại. Khác với việc tạo nội dung hay viết mã nguồn, thành công trong nghiên cứu thuốc chỉ được xác nhận khi một phương pháp điều trị thực sự mang lại hiệu quả cho bệnh nhân. Nếu vượt qua được thách thức này, tác động của AI đối với thế giới thực có thể còn lớn hơn nhiều so với những gì các chatbot và công cụ lập trình đã tạo ra trong vài năm qua.

 - Trích nguồn: GenK