GPT-Rosalind Sparks Ngành CRO sụt giảm: Nhà đầu tư nên bắt đáy hay thoái vốn trước tác động của AI đến R&D dược phẩm?

CRO là viết tắt của Contract Research Organization (Tổ chức Nghiên cứu Thuê ngoài), một ngành cung cấp dịch vụ nghiên cứu và phát triển (R&D) thuê ngoài cho các công ty dược phẩm. Dựa trên các giai đoạn khác nhau của chu kỳ kinh doanh, các CRO có thể được phân loại rộng rãi thành CRO tiền lâm sàng và CRO lâm sàng.

CRO tiền lâm sàngLĩnh vực này chủ yếu tập trung vào các giai đoạn trước khi thuốc được thử nghiệm trên người, bao gồm xác định mục tiêu, sàng lọc phân tử, nghiên cứu độc tính và đánh giá độ an toàn.

Charles River Laboratories là đơn vị dẫn đầu trong lĩnh vực này, với mảng kinh doanh DSA chiếm khoảng 60% đến 70% doanh thu và các dịch vụ mô hình nghiên cứu chiếm khoảng 19%. Phân khúc này chủ yếu dựa vào xử lý thông tin và vận hành thực nghiệm, khiến nó trở thành một trong những lĩnh vực có khả năng bị ảnh hưởng cao nhất bởi GPT-Rosalind.

CRO lâm sàngLĩnh vực này chịu trách nhiệm chính cho các quy trình sau khi thuốc được đưa vào thử nghiệm trên người, bao gồm thiết kế thử nghiệm lâm sàng, tuyển dụng bệnh nhân, quản lý dữ liệu và báo cáo quy định. IQVIA Holdings và Medpace đều thuộc nhóm này.

IQVIA là tổ chức nghiên cứu thuê ngoài lớn nhất thế giới, với doanh thu chính đến từ các dịch vụ giai đoạn lâm sàng; hoạt động R&D chiếm khoảng 55% doanh thu. Ngoài ra, công ty còn sở hữu kho dữ liệu bệnh nhân ẩn danh lớn nhất thế giới thông qua mảng kinh doanh TAS — một hào phòng thủ dữ liệu mà AI không thể sao chép.

Medpace là một CRO thuần lâm sàng, tập trung vào việc cung cấp các giải pháp dịch vụ trọn gói tích hợp. Khách hàng của công ty chủ yếu là các doanh nghiệp công nghệ sinh học quy mô vừa và nhỏ, chiếm 78% tổng số. Công ty chuyên thực hiện toàn bộ vòng đời của các thử nghiệm lâm sàng từ Giai đoạn I đến IV. Hoạt động của Medpace phụ thuộc nhiều vào việc điều phối ngoại tuyến giữa các bệnh viện, bệnh nhân và cơ quan quản lý — một loại hình dịch vụ tương tác cao, cấu trúc thấp mà trí tuệ nhân tạo khó có thể thâm nhập.

Các công ty dược phẩm lựa chọn phương thức thuê ngoài để cân bằng giữa chi phí và hiệu quả; việc xây dựng một đội ngũ R&D hoàn chỉnh từ phòng thí nghiệm đến lâm sàng đối mặt với rào cản kép về chu kỳ dài và chi phí cố định cao. Bằng cách tận dụng lợi thế nhờ quy mô và tính chuyên môn hóa, các CRO giúp các hãng dược phẩm giảm chi phí R&D và rút ngắn thời gian thử nghiệm.

Theo dữ liệu từ Evaluate Pharma, chi tiêu cho R&D dược phẩm toàn cầu đã tăng từ 30 tỷ USD năm 2005 lên 220 tỷ USD vào năm 2025, tương ứng với tốc độ tăng trưởng bình quân hàng năm khoảng 9%.

Các báo cáo ngành chỉ ra rằng quy mô thị trường CRO toàn cầu sẽ đạt khoảng 90 tỷ USD vào năm 2025; trong số 10 công ty dược phẩm hàng đầu thế giới, trung bình 42% ngân sách R&D được phân bổ cho các công ty thuê ngoài.

Nếu các công cụ AI có thể nâng cao đáng kể hiệu quả R&D nội bộ, cho phép một nhóm nhỏ các nhà khoa học hoàn thành công việc vốn phải thuê ngoài cho các CRO trong khung thời gian ngắn hơn, thì hiệu quả chi phí của việc thuê ngoài cần phải được đánh giá lại. Điều này giải thích tại sao ngành CRO đã chứng kiến sự sụt giảm đồng loạt sau khi GPT-Rosalind được phát hành.

Joy Jiao, trưởng bộ phận nghiên cứu khoa học đời sống, khẳng định rõ rằng GPT-Rosalind hướng đến mục tiêu là một công cụ cộng tác nghiên cứu chứ không phải sự thay thế cho các nhà khoa học. Bà lưu ý rằng OpenAI hiện không tin rằng AI có khả năng độc lập đề xuất các phương pháp điều trị bệnh mới.

Mô hình này hỗ trợ các nhà khoa học tra cứu dữ liệu, sàng lọc tài liệu và lập giả thuyết, nhưng con người vẫn chịu trách nhiệm cho các quyết định cuối cùng về việc thực hiện thí nghiệm, thiết kế đề cương và triển khai các quy trình lâm sàng. GPT-Rosalind giải quyết thách thức về quá tải thông tin, không phải thay thế lao động con người.

Về mặt kỹ thuật, GPT-Rosalind tích hợp 50 quy trình làm việc sinh học phổ biến và quyền truy cập vào các cơ sở dữ liệu công cộng chính thống vào khung mô hình ngôn ngữ lớn tổng quát, giúp các nhà nghiên cứu nhanh chóng sàng lọc thông tin liên quan từ kho tàng bài báo học thuật đồ sộ.

Vì GPT-Rosalind chỉ đơn thuần là một công cụ hỗ trợ, tại sao ngành CRO lại xuất hiện tâm lý hoảng loạn? Cần phải phân tích chi tiết hoạt động kinh doanh của CRO để hiểu rõ tình hình.

Giai đoạn đầu của quá trình tìm kiếm thuốc bao gồm xác định mục tiêu, sàng lọc phân tử và rà soát tài liệu—những công việc chủ yếu dựa vào khả năng xử lý thông tin. GPT-Rosalind có thể thay thế một số nhiệm vụ của các nghiên cứu viên sơ cấp trong việc sàng lọc tài liệu và đưa ra giả thuyết. Vì Recursion và Schrodinger là những công ty về cơ bản dựa vào AI để tìm kiếm thuốc, việc OpenAI ra mắt một mô hình tương tự đã khiến các nhà đầu tư lo ngại về rủi ro công nghệ của họ bị thay thế.

Giai đoạn thử nghiệm lâm sàng bao gồm tuyển chọn bệnh nhân, quản lý dữ liệu và báo cáo tuân thủ, đòi hỏi sự phối hợp trực tiếp sâu rộng với các bệnh viện, bệnh nhân và cơ quan quản lý. Những dịch vụ này mang tính tương tác cao và ít tính cấu trúc, khiến các mô hình ngôn ngữ khó có thể xử lý. Đây là mảng mà IQVIA và Charles River thu về phần lớn doanh thu; do đó, đà sụt giảm giá cổ phiếu của các công ty này chủ yếu là do sự lây lan tâm lý hơn là tác động thực tế.

Các dịch vụ sản xuất và chuỗi cung ứng (CDMO) hoàn toàn nằm ngoài khả năng của GPT-Rosalind. Hơn nữa, một báo cáo nghiên cứu từ CSC Financial đã chỉ ra rằng phân khúc này nhìn chung sẽ được hưởng lợi.

Kết luận đã rõ ràng: tác động của AI đối với ngành CRO là không đồng đều. Mảng thuê ngoài R&D giai đoạn đầu đang chịu áp lực lớn hơn, trong khi hào kinh tế của các CRO lâm sàng trên thực tế đã được mở rộng. Các nhà đầu tư nên phân biệt mức độ rủi ro của các phân khúc khác nhau thay vì rơi vào tâm lý hoảng loạn trên diện rộng.

Khía cạnh chiến lược trong việc OpenAI ra mắt GPT-Rosalind là chính thức đưa ra lời thách thức đối với Google ( GOOGL ). Vào năm 2024, hai nhà khoa học từ Google DeepMind đã được trao giải Nobel Hóa học cho AlphaFold. AlphaFold đã giải quyết bài toán sinh học kéo dài 50 năm về dự đoán cấu trúc protein, làm tăng đáng kể sự tập trung của ngành vào tiềm năng của AI trong khoa học đời sống.

AlphaFold đã bước vào giai đoạn thương mại hóa. Alphabet, công ty mẹ của Google, đã thành lập một công ty con chuyên biệt là Isomorphic Labs để ứng dụng công nghệ AlphaFold vào việc tìm kiếm thuốc trong thực tế. Isomorphic Labs hiện đã bắt tay với Eli Lilly ( LLY) và Novartis ( NVS) để ký kết các thỏa thuận hợp tác phát triển thuốc bằng AI với tổng giá trị gần 3 tỷ USD, tập trung chủ yếu vào các mục tiêu nghiên cứu trước đây vốn được coi là không thể điều chế thuốc. Một ứng viên thuốc chống ung thư được phát triển bằng công nghệ AlphaFold đã trải qua các thử nghiệm lâm sàng trên người vào năm 2025, chứng minh rằng các loại thuốc do AI thiết kế đã chuyển từ giai đoạn lý thuyết sang ứng dụng thực tiễn. Công ty đã hoàn tất vòng gọi vốn Series A trị giá 600 triệu USD vào tháng 3/2025, khi thị trường vốn đã bỏ phiếu bằng những khoản đầu tư thực sự.

GPT-Rosalind của OpenAI đi theo một con đường hoàn toàn khác. Trong khi AlphaFold tập trung vào vấn đề cực kỳ cụ thể và phức tạp là cuộn gập protein, thì GPT-Rosalind là một mô hình ngôn ngữ đa dụng được tinh chỉnh cho các quy trình làm việc sinh học, bao gồm đánh giá tài liệu, tích hợp dữ liệu và sàng lọc mục tiêu. Thay vì cạnh tranh trực tiếp, cả hai đại diện cho những hướng tiếp cận khác nhau về cách AI có thể hỗ trợ khoa học đời sống.

Các nhà đầu tư phải liên tục theo dõi cục diện cạnh tranh của lĩnh vực này. Thực thể nào hoàn tất vòng lặp thương mại hóa trước tiên sẽ nắm giữ vị thế thống trị trong làn sóng công nghệ tiếp theo. GPT-Rosalind đã đảm bảo được những người dùng doanh nghiệp đầu tiên, bao gồm Amgen và Moderna, trong khi Google DeepMind tiếp tục hợp tác với các gã khổng lồ dược phẩm. Sự cạnh tranh giữa hai công ty này đã mở rộng ra ngoài phạm vi ảnh hưởng học thuật, tiến vào các ứng dụng sản phẩm thực tế và khả năng kiếm tiền.

Nhiều công ty nghiên cứu chứng khoán có các quan điểm khác nhau về tác động của AI. CSC Financial tin rằng tác động ngắn hạn của AI đối với lĩnh vực dược phẩm và thuê ngoài dược phẩm là hạn chế; trong khi tác động đối với các CRO trong giai đoạn đầu R&D là có sự phân hóa, thì lĩnh vực CDMO ở khâu sản xuất nhìn chung sẽ được hưởng lợi. Dữ liệu từ China Post Securities cần được chú ý thêm. Thị trường toàn cầu về khám phá thuốc nhờ sự hỗ trợ của AI dự kiến sẽ đạt 11,9 tỷ USD vào năm 2023 và tăng lên 74,6 tỷ USD vào năm 2032, tương ứng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 22,6%.

Đây là một thị trường gia tăng thay vì là một trò chơi có tổng bằng không. Các tổ chức nghiên cứu lâm sàng chủ động áp dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo có khả năng sẽ giành được lợi thế cạnh tranh trong bối cảnh các xu hướng công nghiệp mới này.

Trong những tuần tới, dữ liệu từ mùa báo cáo kết quả kinh doanh sẽ là nguồn kiểm chứng chính. IQVIA dự kiến sẽ công bố báo cáo kết quả kinh doanh vào ngày 5/5 và Charles River dự kiến vào ngày 6/5. Nếu dự báo của cả hai công ty không bị điều chỉnh giảm đáng kể, mức giá thấp hiện tại có thể là cơ hội được tạo ra bởi hoạt động bán tháo do tâm lý. Trong khi đó, cuộc cạnh tranh giữa OpenAI và Google trong lĩnh vực khoa học đời sống mới chỉ bắt đầu và cần được chú ý trong dài hạn.

Nội dung này được dịch bằng trí tuệ nhân tạo và đã được hiệu đính cho dễ hiểu hơn. Chỉ mang tính chất tham khảo.