Theo trang tin 36Kr, năm 1913, Henry Ford đưa dây chuyền lắp ráp di động đầu tiên vào nhà máy Highland Park (Michigan, Mỹ). Nếu trước đó một chiếc ô tô Model T cần tới 12,5 giờ để hoàn thiện, thì sau cải tiến này, thời gian lắp ráp chỉ còn 93 phút.
Điều Ford thay đổi không chỉ ở ngành ô tô, mà là logic của cả nền công nghiệp sản xuất, đó là năng lực chế tạo không còn nằm trong đôi tay người thợ, mà nằm trong hệ thống của nhà máy.
Hơn một thế kỷ sau, một cuộc chuyển đổi tương tự đang diễn ra trong ngành dược phẩm.
Tại Hội nghị dành cho các nhà phát triển thường niên lớn nhất Google I/O 2026, giữa hàng loạt nâng cấp của Gemini hay Stitch, chi tiết quan trọng nhất lại nằm trong một câu nói gần như bị bỏ qua của Demis Hassabis.
Nhà sáng lập Isomorphic Labs (một công ty công nghệ sinh học và trí tuệ nhân tạo (AI) đa quốc gia, được tách ra từ phòng thí nghiệm Google Deepmind) cho biết mục tiêu cuối cùng là tái định hình quy trình khám phá thuốc, hướng tới một ngày nào đó chữa khỏi hoàn toàn mọi bệnh tật.
Google đang xây dựng một “dây chuyền sản xuất thuốc” mới
Trong nhiều thập kỷ, hiệu quả nghiên cứu dược phẩm liên tục suy giảm. Ngành này thậm chí còn có khái niệm mang tính tự giễu mang tên “Định luật Eroom”, cách viết ngược của Moore's Law (nguyên lý thực nghiệm trong ngành bán dẫn).
Nếu định luật Moore cho rằng hiệu năng chip tăng gấp đôi sau mỗi 18 tháng, thì Eroom's Law lại chỉ ra điều ngược lại: cứ mỗi 1 tỷ USD đầu tư nghiên cứu và phát triển R&D, số lượng thuốc mới được phê duyệt lại giảm một nửa sau mỗi chín năm.
Đây không phải thất bại của riêng một doanh nghiệp, mà là vấn đề mang tính hệ thống.
Đầu tiên là hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) AlphaFold. AlphaFold 3 không chỉ dự đoán cấu trúc gấp cuộn của protein mà còn mô phỏng tương tác giữa protein với DNA, RNA, phân tử nhỏ và ion, những cơ chế cốt lõi quyết định cách thuốc hoạt động trong cơ thể.
Trước đây, việc xác định cấu trúc một protein có thể mất nhiều tháng với các phương pháp tinh thể học tia X hoặc kính hiển vi điện tử đông lạnh và chưa chắc thành công. Giờ đây, AlphaFold 3 rút ngắn quá trình này xuống chỉ còn vài giờ.
Theo Demis Hassabis, lượng dữ liệu cấu trúc protein mà Isomorphic Labs tích lũy trong hai năm qua đã vượt tổng lượng dữ liệu do toàn bộ các phương pháp thực nghiệm truyền thống tạo ra trong lịch sử nhân loại.
Công cụ thứ hai là Gemini for Science, phiên bản Gemini dành riêng cho nghiên cứu khoa học. Hệ thống này có thể theo dõi các công trình mới nhất, chuyển mục tiêu nghiên cứu thành mã nguồn có thể sử dụng và tạo ra các giả thuyết mới.
Gemini for Science tích hợp hơn 30 cơ sở dữ liệu khoa học sự sống, bao gồm UniProt, AlphaFold Database, AlphaGenome API và InterPro, giúp rút ngắn những phân tích vốn mất hàng giờ xuống còn vài phút.
Mảnh ghép cuối cùng là IsoDDE, nền tảng thiết kế thuốc bằng AI mà Isomorphic Labs đang chuẩn bị thúc đẩy mạnh mẽ sau khi huy động được 2,1 tỷ USD trong vòng gọi vốn Series B.
Ba công cụ này tạo thành một chuỗi khép kín: AlphaFold giúp “nhìn thấy” cấu trúc phân tử của bệnh; IsoDDE thiết kế các phân tử thuốc phù hợp; còn Gemini for Science hỗ trợ nhà khoa học xây dựng giả thuyết, thiết kế thí nghiệm và phân tích kết quả.
Nói cách khác, Google đang xây dựng một dây chuyền sản xuất mới cho ngành dược.
Theo nhận định của ngân hàng đầu tư đa quốc gia Goldman Sachs, từ lúc phát hiện mục tiêu điều trị đến khi thuốc được đưa ra thị trường, các hãng dược truyền thống trên thế giới trung bình cần 14 năm và đầu tư hơn 1 tỷ USD. Sau khi bước vào thử nghiệm lâm sàng, hơn 90% thuốc thử nghiệm trên ứng viên cuối cùng thất bại.
Trong khi đó, với các nền tảng AI, thời gian từ phát hiện mục tiêu đến giai đoạn tiền lâm sàng đã được rút xuống còn 13 - 18 tháng, thay vì ít nhất ba năm như phương pháp truyền thống.
Đáng chú ý, tỷ lệ thành công của thử nghiệm lâm sàng giai đoạn I tại các công ty công nghệ sinh học thuần AI đạt 80 - 90%, gần gấp đôi mức trung bình lịch sử của ngành là khoảng 50%.
Hệ thống trí tuệ nhân tạo AlphaFold đã tồn tại bốn năm và đang dần thâm nhập vào từng mắt xích của chuỗi giá trị dược phẩm. Trong khi đó, các hệ thống như IsoDDE giống với dây chuyền Toyota thời kỳ đầu, không chỉ tăng tốc một khâu riêng lẻ mà kết nối toàn bộ quy trình thành một hệ thống thống nhất.
Năm 2025, quy mô thị trường AI trong lĩnh vực khám phá thuốc đạt khoảng 3,1 tỷ USD và được dự báo tăng lên 8,8 tỷ USD vào năm 2026. Trong khi đó, năm 2019, quy mô thị trường này vẫn chưa tới 1 tỷ USD.
Lịch sử công nghệ cho thấy những cuộc cách mạng lớn thường không đến từ một sản phẩm tốt hơn, mà đến từ một phương thức sản xuất hoàn toàn mới.
Ngành dược trong nhiều năm không bị số hóa bởi tài sản cốt lõi của nó là các phân tử chứ không phải thông tin.
Nhưng AI lại khác, AI không chỉ xử lý thông tin mà xử lý quá trình khám phá tri thức, đúng vào bản chất của hoạt động nghiên cứu thuốc.
Vì vậy, những doanh nghiệp xây dựng lợi thế dựa trên hiệu quả thử ngược lại với truyền thống đang bắt đầu chịu áp lực lớn.
Mục tiêu của Google ngày càng rõ ràng, đó là tái tạo toàn bộ chuỗi giá trị khám phá thuốc bằng AI rồi cung cấp nó như một dịch vụ cho các hãng dược trên toàn thế giới.
Điều này không khác những gì Ford từng làm với ngành ô tô. Ông không thay thế ô tô, mà thay đổi cách ô tô được tạo ra.
Điểm bùng phát của một cuộc cách mạng
Theo trang tin 36Kr, AI trong ngành dược hiện được cho là đang ở đúng thời điểm chuyển từ mô hình phụ thuộc vào một hệ thống trung tâm sang việc trang bị động cơ AI cho từng khâu riêng lẻ của quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc đó.
Theo báo cáo thường niên Công ước về Thành phần Dược phẩm (CPHI) 2026, trong vòng 10 năm tới, hơn 50% số thuốc được phê duyệt sẽ có sự tham gia của AI, tốc độ thâm nhập nhanh ít nhất gấp đôi so với Internet đối với ngành bán lẻ.
Từ hệ thống trí tuệ nhân tạo AlphaFold đến IsoDDE, từ khoản đầu tư 2,1 tỷ USD của Isomorphic Labs cho tới việc hơn một nửa trong Top 10 tập đoàn dược đa quốc gia đã bắt đầu hợp tác với các nền tảng AI, những tín hiệu chuyển đổi đang xuất hiện ngày càng rõ ràng.
Chỉ trong 15 ngày đầu quý I/2026, đã có hơn 9 thương vụ hợp tác AI trong ngành dược với tổng giá trị vượt 6 tỷ USD.
Tập đoàn Eli Lilly và Nvidia cũng công bố khoản đầu tư 1 tỷ USD để xây dựng phòng thí nghiệm khám phá thuốc bằng AI.
Những thương vụ liên tiếp xuất hiện cho thấy AI đang thâm nhập vào mọi mắt xích của chuỗi giá trị dược phẩm theo cách gần như không thể đảo ngược.
Giống như điện năng từng trở thành hạ tầng mặc định của nền công nghiệp thế kỷ XX, AI đang dần trở thành hạ tầng mặc định của ngành dược trong thế kỷ XXI.
Ngành dược năm 2026 có thể đang đứng đúng tại thời điểm được coi là bước ngoặt của quá trình chuyển đổi này.
Và cũng giống như một thế kỷ trước, khi nhà máy không có điện sẽ không còn được coi là nhà máy, tương lai rất có thể sẽ chứng kiến một định nghĩa mới, đó là:
Những công ty dược không có năng lực AI sẽ không còn được gọi là công ty dược.
*Theo 36Kr
