Технологічна сингулярність та промислові точки перелому в AI-фармацевтиці

Стаття | Аміноспостереження

“Сингулярність” та “критична точка” разом визначають сучасну епоху AI-лікування.

Перший малює масштабну оповідь про AI + науки про життя — з постійним удосконаленням технологій галузь переживає послідовний та вибуховий стрибок можливостей; другий ближчий до реальності індустрії, малює шлях реального застосування технологій після настання сингулярності: не лінійне зростання, а фрагментна вибухова еволюція.

Ця логіка, за підтримки зовнішнього середовища, посилюється. Наприклад, ринок капіталу голосує реальними грошима, розрізняючи “технологічні компанії з доходами” та “компанії з доходами від технологій”. Ті AI-лікувальні компанії, що мають технологічні бар’єри та здатні стабільно створювати цінність, отримують капітальні премії.

9 березня, як типовий приклад AI-лікувальної галузі, компанія 英矽智能 (Yingxi Smart) була офіційно включена до складу основних акцій Hang Seng Composite Index і одночасно увійшла до списку Hong Kong Stock Connect. Всього 4 місяці з моменту виходу на біржу — і це не лише визнання її ринкової капіталізації та ліквідності, а й реальні вигоди:

З одного боку, ліквідність зросла ще більше;

З іншого — потенціал бізнесу швидко розкривається.

Завдяки включенню до індексу та відкриттю Hong Kong Stock Connect, ринок капіталу забезпечує ліквідність і фінансову підтримку, технологічні бар’єри та створення цінності формують основи, що взаємодіють у позитивний цикл, прискорюючи перетворення у довгострокову цінність та здатність компанії до монетизації.

Технологічна сингулярність

Зі зростанням AI-моделей, даних і обчислювальних потужностей, AI-лікування входить у критичну точку безперервних якісних змін.

Логіка підвищення ефективності досліджень і ймовірності успіху стає все яснішою. Звіт NIH США за лютий 2025 року показує, що станом на грудень 2023 року, 21 препарат, що проходить I-фазу клінічних досліджень з використанням AI, має рівень успіху 80–90%, що значно вище середнього рівня традиційних методів — близько 40%.

Ці якісні зміни особливо очевидні у провідних AI-лікувальних компаніях.

Наприклад, 英矽智能, використовуючи платформу Pharma.AI від кінця до кінця, скорочує середній цикл від ідеї до PCC до 12–18 місяців, що значно швидше за традиційні 4,5 роки. У реальній розробці результати ще вражаючіше. Наприклад, через лише 8 місяців після стратегічної співпраці з 海正药业 (Haizheng Pharma), компанія вже ефективно висунула кандидатні сполуки для передклінічних досліджень.

Зараз AI змінює фармацевтичну галузь — питання вже не в тому, чи можливо, а наскільки глибоко ця трансформація здатна її перевернути.

З одного боку, здатність New Modality розширюватися зростає.

Згідно з законом розвитку галузі, обмеження традиційної розробки одного препарату стають все очевиднішими, і мульти-модальні підходи стають ключовим напрямком для подолання труднощів і розширення терапевтичних меж. Для AI-лікувальних компаній важливою є можливість через різноманітні шляхи створення лікарських засобів подолати високорівневі цілі, що важко досягаються традиційними методами, підтверджуючи технічну та алгоритмічну здатність.

Це саме те, що провідні AI-лікувальні компанії вже проривають. Наприклад, 英矽智能 за допомогою генеративного движка Generative Biologics розширює можливості AI у галузі пептидів, нанобіотиків, повних антитіл, а також антитіл-зв’язуючих ліків і білкових деградів, вже маючи кілька практичних результатів.

Нещодавно 英矽智能 оголосила, що пероральний GIPR-антагоніст ISM0676, створений AI, пройшов передклінічну стадію PCC за 14 місяців; у комбінації з сремеглутидом — знижує вагу до 31.3%, а при застосуванні самостійно — близько 10.4%. Швидкість розробки та клінічні результати значно перевищують очікування галузі.

З іншого боку, провідні AI-лікувальні компанії переходять від розробки окремих проектів до повноцінної підтримки всього ланцюжка індустрії.

Наприклад, у 2026 році 英矽智能 запустила модель MMAI Gym — фреймворк для спеціалізованого тренування великих моделей, що став знаковою подією. MMAI Gym охоплює весь процес R&D. Зокрема, модель має дві спеціалізовані гілки:

CSI — хімічний суперінтелект: реакційне мислення, зворотній синтез, дизайн молекул і передбачення їхніх властивостей;

BSI — біо/клінічний суперінтелект: оцінка відкриття цілей, аналіз оміксів, передбачення успіху клінічних досліджень.

Її мета проста: вирішити проблему “недостовірності та непрофесійності” універсальних моделей, навчивши AI виконувати спеціалізовані завдання, такі як фармакокінетика (DMPK), токсикологічні ризики (наприклад, hERG, DILI) та передбачення тривимірної структури молекул, щоб отримувати більш точні та надійні результати.

Проще кажучи, це перетворює універсальні моделі (наприклад, GPT, Llama) із “знаючих трохи всього” студентів у фахівців у галузі розробки ліків. Наприклад, після тренування на MMAI Gym модель Qwen від Alibaba зменшила рівень помилок у галузевих тестах з 70% до менше 5%, досягнувши десятикратного підвищення продуктивності.

Уявіть собі: після тренування на MMAI Gym будь-яка модель зможе робити високоточні передбачення — і настає ера справжнього рівноправ’я AI-лікування.

З точки зору 英矽智能, високоефективний AI не лише покриває ранні етапи досліджень, а й може прискорити безпосередню комерціалізацію через BD та інші сегменти. Випущена компанією Automated Partnering System орієнтована на стандартизацію, автоматизацію та інтелектуалізацію партнерських відносин у галузі, з кінцевою метою “AI веде переговори, люди приймають рішення”, руйнуючи операційний “потенціал” для вибухового інноваційного зростання.

Очевидно, що у фармацевтичній галузі AI вже проходить етап перетворення з “інструменту” у “індустріальний двигун”.

Індустріальний поворот

Сингулярність настає, і критична точка вже близько.

Для AI-лікувальних компаній зростання — це не лінійний процес, а фрагментний вибух. Від концепту “від 0 до 1” (перевірка концепції), до “від 1 до 10”, а потім до 30 і навіть 100 — цей прорив може статися миттєво…

З реальної практики провідні AI-лікувальні компанії вже намітили високий шлях зростання після настання технологічної сингулярності. 英矽智能 — яскравий приклад.

Зараз компанія чітко пройшла дві зрілі шляхи монетизації, що формують її стабільний фундамент.

По-перше, відкриття та розвиток терапевтичних ліній через ліцензування або спільні розробки високовартісних активів, отримання авансових платежів, мильних каменів і частки від продажів.

На рівні внутрішніх розробок компанія створила портфель з понад 28 кандидатних сполук на передклінічній стадії, що охоплює сфери фіброзу, онкології, імунології та метаболізму, з 12 вже отримали дозвіл на клінічні дослідження, і кілька з них активно тестуються.

Молекули 英矽智能 мають чітку клінічну цінність і потенціал для створення нових лікарських форм. Наприклад, TNIK-інгібітор Rentosertib (раніше ISM001-055) — найшвидше просувається у розробці. У червні 2025 року результати IIa-фази досліджень опубліковані у Nature Medicine, демонструючи значний потенціал для зупинки погіршення функції легень і заповнення прогалин у галузі.

За кількістю і якістю ліній компанія вже має характер середнього біофармацевтичного рівня: широкий спектр напрямків, раціональний розподіл етапів, і високий потенціал для комерціалізації.

Паралельно, завдяки високій технологічній та R&D здатності, 英矽智能 має сильні позиції у BD і спільних розробках. За перший квартал 2026 року доходи від авансів і мильних каменів склали близько 45 мільйонів доларів, що майже відповідає річному доходу 2022 року (55–56 мільйонів доларів).

По-друге, рішення на основі софту — через ліцензування платформи Pharma.AI отримують стабільний підписний дохід.

Зараз компанія співпрацює з 13 із 20 найбільших фармкомпаній світу, а також у стратегічній співпраці з Qilu Pharmaceutical вже досягнуто перших ліцензійних угод і досліджень на понад 900 мільйонів гонконгських доларів, що підтверджує високий рівень довіри до платформи.

Звісно, реальні доходи — це не лише слова. За даними відкритих джерел, доходи від платформи 英矽智能 зросли з 2022 року, а у 2024 році їхній середньорічний темп зростання склав 62.7%. Лише у першій половині 2025 року підтверджені доходи вже перевищили 1.5 разу рівень 2022 року.

З підтримкою двох стабільних шляхів компанія має високий потенціал для швидкого зростання. Але 英矽智能 не зупиняється — друга крива зростання вже активно розвивається.

Платформа MMAI Gym не лише підвищує рівень технологічної підтримки, а й є інновацією у бізнес-моделі. За допомогою MMAI Gym 英矽智能 реалізує зворотне підсилення, створюючи високорентабельний сегмент “ліцензування наукових знань” і “послуги глибокого навчання моделей”.

Як і планувала компанія, 9 березня вона уклала стратегічну угоду з Liquid AI — провідною AI-компанією з CSAIL MIT, і представила легкий базовий модель LFM2-2.6B-MMAI з 2.6 мільярдами параметрів, що працює локально і здатна виконувати понад 200 спеціалізованих фармацевтичних завдань, демонструючи провідні результати.

Перший контракт MMAI Gym — це початок нових каналів монетизації.

Крім того, компанія, базуючись на єдиній технологічній платформі, розширює застосування у сферах аграрного сектора, нових матеріалів, ветеринарії — відкриваючи нові горизонти зростання.

Запуск другої кривої зростання не лише збільшує показники, а й підтверджує два ключові тренди:

1. Зростає стійкість AI-лікувальних компаній до ризиків, оскільки моделі стають більш різноманітними у застосуванні;

2. Стратегічні нові можливості, як видимі, так і приховані, стають майбутніми полями бою для їхнього захоплення.

Очевидно, що за рахунок поєднання відомих і невідомих стратегій, провідні AI-лікувальні компанії демонструють активне зростання, а ринок все ясніше бачить їхній потенціал для масштабного прориву.

Натиснутий прискорювач

Зовнішні та внутрішні фактори сприяють швидкому розвитку AI-лікування.

Зсередини, ліцензування платформних технологій і інші моделі монетизації забезпечують стабільний грошовий потік і реальні дані для підтвердження ефективності; успіх внутрішніх ліній постійно підсилює і вдосконалює AI-платформи, роблячи моделі більш точними та ефективними, що створює потужний ефект “закон зворотного зв’язку”. Цей цикл знову підсилює інші бізнеси і розширює межі монетизації, забезпечуючи довгострокове високоефективне зростання.

Паралельно, зовнішнє середовище також сприяє цьому процесу. Наприклад, включення 英矽智能 до Hong Kong Stock Connect — яскравий приклад. Ринок капіталу голосує реальними грошима, визнаючи її позицію “компанії з доходами від технологій”, і надає відповідний преміум за технологічну та комерційну здатність.

Звісно, це не лише символічне визнання, а й безпосередній вплив на індустрію.

З одного боку, бренд і вплив компанії зростають, статус “перша AI-лікувальна компанія на Гонконзі” зміцнюється, що сприяє залученню нових партнерств і ліцензійних угод;

З іншого — додаткові інвестиції і кращі умови фінансування підтримують просування ліній, клінічні дослідження і комерціалізацію, прискорюючи перехід від технологічної цінності до бізнес-цінності.

Глибше, ця зміна закріплює позитивний цикл між технологічною стійкістю і капіталом: технологічні бар’єри формують конкурентні переваги, цінність залучає капітал, а капітал у свою чергу зміцнює технології, створюючи стійкий механізм.

Зі зростанням довіри та підтвердженням ефективності, галузь AI-лікування входить у нову фазу реалізації та перетворення цінності.