Warp Sciences ra mắt sau thời gian hoạt động kín với 215 triệu đô la để xây dựng các phòng thí nghiệm hóa học ứng dụng AI

Thiết kế một phân tử đầy triển vọng mới chỉ là bước khởi đầu trong nghiên cứu thuốc. Vẫn cần có người tổng hợp phân tử đó, thử nghiệm và biến kết quả thành cơ sở cho thí nghiệm tiếp theo tốt hơn. Warp Sciences đặt cược rằng nút thắt ở khâu thực nghiệm này là nơi AI có thể tạo ra lợi thế lớn tiếp theo.

Warp Sciences ra mắt sau thời gian hoạt động kín với 215 triệu đô la vốn huy động để xây dựng một tổ chức nghiên cứu theo hợp đồng (CRO) về hóa học có trụ sở tại Hoa Kỳ, kết hợp đội ngũ nhà hóa học giàu kinh nghiệm, AI và robot. Do cựu Giám đốc Sản phẩm của OpenAI Kevin Weil lãnh đạo, công ty dự định cung cấp các hợp chất phục vụ nghiên cứu cho khách hàng trong lĩnh vực công nghệ sinh học và dược phẩm, đồng thời xây dựng các phòng thí nghiệm có khả năng học hỏi từ những thí nghiệm mà chúng tiến hành.

Lightspeed dẫn đầu vòng huy động vốn, với sự tham gia của IVP, Mayfield, Lux, Premji Invest và Menlo Ventures, cùng một số nhà đầu tư khác. Các nhà đầu tư thiên thần gồm Brian Armstrong, Mike Krieger, Dylan Field, cùng Mark Chen và Sarah Friar của OpenAI.

Mô hình dịch vụ hóa học lấy AI làm trọng tâm

Warp bắt đầu với dịch vụ tổng hợp các chất tương tự để tối ưu hóa hợp chất dẫn đầu: tạo ra những biến thể của phân tử để các nhà nghiên cứu so sánh trong quá trình phát triển ứng viên thuốc. Đây là một dịch vụ cụ thể với sản phẩm bàn giao rõ ràng, thay vì lời hứa rằng một mô hình AI sẽ tự mình phát minh ra thuốc.

Theo trang dịch vụ khách hàng, Warp tập trung vào các chương trình nghiên cứu tiền lâm sàng về phân tử nhỏ, sản xuất hợp chất ở quy mô từ miligam đến nhiều gam. Công ty cho biết công việc điển hình của mình là tổng hợp các phân tử đã được phát triển qua nhiều bước, đòi hỏi từ năm đến 15 bước tổng hợp. Phạm vi này đặt Warp vào chu trình lặp đi lặp lại gồm tổng hợp và đánh giá các hợp chất mà các nhóm nghiên cứu cần để hoàn thiện một chương trình.

Warp cũng phân định rõ quyền sở hữu định hướng nghiên cứu. Khách hàng chọn những phân tử cần theo đuổi và giữ quyền kiểm soát các chương trình phát triển thuốc của mình. Warp không có danh mục thuốc độc quyền riêng. Hoạt động kinh doanh của công ty là cung cấp cơ sở hạ tầng hóa học và thực nghiệm mà các nhóm đó sử dụng.

Điều đó có ý nghĩa về mặt thương mại. Một CRO phải cung cấp các hợp chất có thể sử dụng, duy trì chất lượng và phối hợp hiệu quả với các nhà khoa học của khách hàng. Những yêu cầu này tạo ra một phép thử vận hành tức thì cho nỗ lực tự động hóa của Warp: liệu công nghệ đó có giúp dịch vụ hoạt động năng suất và đáng tin cậy hơn hay không.

Từ kết quả phòng thí nghiệm đến các mô hình tốt hơn

Luận điểm công nghệ dài hạn là tạo ra vòng phản hồi giữa thực nghiệm và học máy. Các thí nghiệm thực tế cung cấp bằng chứng về những gì có hiệu quả. Các hệ thống AI học từ những bằng chứng đó, góp phần định hướng các thí nghiệm tiếp theo và hỗ trợ tự động hóa ngày càng nhiều công việc trong phòng thí nghiệm. Khi đó, các phòng thí nghiệm có năng lực cao hơn có thể tạo ra những bằng chứng hữu ích hơn.

Trong bản tuyên ngôn của các nhà sáng lập, Warp cho biết họ dự định ghi nhận cả những thí nghiệm thành công lẫn thất bại. Bên cạnh công việc cho khách hàng, công ty dự định tiến hành các đợt thực nghiệm chuyên biệt để tạo dữ liệu cho các mô hình của mình. Các nhà hóa học giàu kinh nghiệm sẽ dẫn dắt phòng thí nghiệm trong khi ngày càng nhiều công đoạn của quy trình được tự động hóa.

Việc ghi nhận cả những thất bại là một phần quan trọng trong cách tiếp cận này. Biết rằng một thí nghiệm không tạo ra kết quả mong muốn có thể giúp xác định giới hạn của một phương pháp và gợi ý những gì nên thử tiếp theo. Để thông tin đó giúp cải thiện mô hình, cần ghi lại thông tin cùng bối cảnh thực nghiệm đủ chi tiết để phân biệt một ý tưởng không hiệu quả với sự cố trong quá trình thực hiện.

Robot đảm nhiệm phần thực nghiệm vật lý của vòng lặp, còn phần mềm kết nối khâu lập kế hoạch, thực hiện và ghi nhận kết quả. Xây dựng các hệ thống đó song song với phòng thí nghiệm tạo cơ hội cho Warp thiết kế quy trình tự động hóa dựa trên công việc mà các nhà hóa học thực sự tiến hành. Lợi thế được kỳ vọng đến từ việc cải thiện toàn bộ quy trình thực nghiệm, thay vì chỉ đẩy nhanh khâu thiết kế phân tử trong khi hàng chờ tại phòng thí nghiệm vẫn không thay đổi.

Tham vọng rộng lớn hơn của Warp là phát triển AI khoa học có thể giúp các nhà khoa học suy luận về thế giới vật chất và thiết kế những thí nghiệm mang lại thông tin hữu ích. Tuy nhiên, điểm khởi đầu thương mại mà công ty công bố vẫn hẹp hơn: cung cấp các hợp chất phục vụ nghiên cứu và từng bước tự động hóa công việc cần thiết để sản xuất chúng.

Bốn nhà sáng lập kết hợp chuyên môn hóa học, AI và vận hành

Kevin Weil, đồng sáng lập kiêm CEO, gần đây nhất giữ chức Giám đốc Sản phẩm và Phó Chủ tịch phụ trách Khoa học tại OpenAI. Vai trò này mang đến kinh nghiệm chuyển hóa những tiến bộ trong AI thành sản phẩm và xây dựng các hệ thống vận hành xoay quanh chúng.

Đồng sáng lập kiêm COO DJ Patil là Nhà khoa học dữ liệu trưởng đầu tiên của Hoa Kỳ và là lãnh đạo sáng lập tại Devoted Health. Đồng sáng lập kiêm Giám đốc Khoa học Sol Reisberg từng đảm nhiệm các vị trí lãnh đạo về hóa dược tại Terremoto Biosciences. Đồng sáng lập kiêm CTO Mano Paluri từng là phó chủ tịch tại Meta Superintelligence Labs và là thành viên sáng lập của FAIR.

Sự kết hợp này phản ánh những công việc sắp tới: xây dựng hệ thống AI, điều hành hoạt động khoa học và cung cấp các sản phẩm hóa học mà khách hàng có thể sử dụng. Warp cho biết đội ngũ ban đầu của công ty còn có những người giàu kinh nghiệm về robot đến từ Genesis, Skild AI và 1X, cùng chuyên môn khoa học từ Genentech và Lawrence Livermore National Labs.

Tính phí theo hợp chất được bàn giao

Cách định giá của Warp bổ sung một khía cạnh khác cho câu chuyện huy động vốn. Theo trang web của công ty, khách hàng trả phí cho mỗi hợp chất được bàn giao, với mức giá được thỏa thuận qua trao đổi với khách hàng. Nếu không sản xuất được hợp chất, khách hàng sẽ không phải trả tiền cho hợp chất đó. Warp đối chiếu cách làm này với các hợp đồng của CRO, trong đó chi phí dựa trên nhân sự toàn thời gian tương đương.

Mô hình này gắn doanh thu với công việc đã hoàn thành. Nếu tự động hóa giúp giảm công sức cần thiết để sản xuất hợp chất một cách đáng tin cậy, Warp có thể cải thiện hiệu quả kinh tế của chính mình, đồng thời giúp khách hàng thấy rõ hơn mối liên hệ giữa khoản chi và kết quả đầu ra. Công ty đang định vị dịch vụ của mình dựa trên sự hợp tác và quyền kiểm soát trong nước, với mức giá tương đương thuê ngoài ở nước ngoài, dù chưa công bố bảng giá chung hay kết quả so sánh chi phí.

Warp cho biết hiện công ty đang làm việc với một số ít đối tác thiết kế. Các mối quan hệ này bao gồm hoạt động hợp tác hằng tuần giữa các nhà hóa học của khách hàng và đội ngũ Warp, giúp startup hoàn thiện dịch vụ và hệ thống dựa trên những nhu cầu nghiên cứu thực tế.

Thách thức triển khai đằng sau khoản vốn 215 triệu USD

Khoản vốn này tạo chỗ dựa đáng kể cho Warp trong quá trình xây dựng một doanh nghiệp cần phát triển cả năng lực cơ sở vật chất lẫn phần mềm. Cơ hội của công ty là biến dịch vụ hóa học thành một hệ thống có khả năng học hỏi: bàn giao hợp chất, thu thập bằng chứng thực nghiệm, cải thiện các mô hình, rồi tận dụng những cải tiến đó để nâng cao hiệu quả của các công việc tiếp theo.

Thông báo không đưa ra số liệu đo lường về mức cải thiện thời gian hoàn thành, điểm chuẩn của mô hình hay bằng chứng cho thấy một phòng thí nghiệm hoàn toàn tự động đã đi vào hoạt động. Đây là những cột mốc khác biệt với việc xây dựng đội ngũ và huy động vốn. Phép thử thực tế sẽ là liệu Warp có thể liên tục cung cấp chất lượng, tốc độ và hiệu quả kinh tế như đã cam kết với khách hàng hay không.

Hiện tại, quyết định có ý nghĩa nhất của công ty là chọn điểm khởi đầu. Bằng cách bắt đầu với các chương trình hóa học do khách hàng định hướng, Warp gắn tham vọng về AI với một nhu cầu khoa học thường xuyên. Mỗi hợp chất được bàn giao đều tạo cơ hội mang lại doanh thu và cải thiện hệ thống phòng thí nghiệm để phục vụ hợp chất tiếp theo.