Theo báo cáo mới nhất từ Fujitsu Global công bố ngày 15/7/2026, ngành phát triển thuốc đang bước vào giai đoạn 'AI-native Drug Discovery 2.0', nơi các doanh nghiệp AI-native (các công ty lấy AI làm nền tảng cốt lõi) không chỉ dùng AI để tối ưu hóa quy trình hiện tại mà còn tái thiết kế toàn bộ mô hình khám phá thuốc. Sự thay đổi này đánh dấu bước chuyển từ 'hiệu quả hóa' sang 'tái thiết kế mô hình', với Agentic AI (AI có khả năng hành động độc lập) và Physical AI (AI tương tác với thế giới vật lý) đóng vai trò then chốt trong việc tái cấu trúc quy trình R&D. Đồng thời, nguồn lợi thế cạnh tranh đang dịch chuyển từ công cụ AI sang nền tảng AI và ra quyết định khoa học.

Vì sao phát triển thuốc truyền thống bế tắc?

Trong nhiều thập kỷ, phát triển thuốc mới phải đối mặt với ba thách thức cấu trúc: thời gian kéo dài, chi phí cao và tỷ lệ thành công thấp. Những ràng buộc này đã định hình cách thức hoạt động của toàn ngành. Tuy nhiên, AI đang thay đổi chính những tiền đề đó bằng cách nâng cao khả năng tạo giả thuyết, thiết kế phân tử và phân tích dữ liệu, từ đó phá vỡ các nút thắt cổ chai trong quy trình phát triển thuốc.

AI-native: Mô hình kinh doanh mới cho ngành dược

Các công ty AI-native đặt nền tảng AI làm trung tâm đã biến năng lực phát triển thuốc thành giá trị thương mại thông qua cấp phép (licensing) và hợp tác phát triển (co-development). Họ xây dựng các mô hình doanh thu mới dựa trên việc bán hoặc chia sẻ năng lực khám phá thuốc, thay vì chỉ bán sản phẩm cuối cùng. Điều này cho thấy sự chuyển dịch từ R&D là chi phí sang R&D là nguồn tạo giá trị.

Ba điểm chiến lược CxO cần nắm

Báo cáo chỉ ra ba điểm mà các giám đốc điều hành (CxO) cần ghi nhớ. Thứ nhất, lợi thế cạnh tranh không nằm ở công cụ AI đơn lẻ mà ở nền tảng AI tổng thể. Thứ hai, R&D cần được chuyển đổi từ trung tâm chi phí sang trung tâm tạo giá trị. Thứ ba, ngành dược đang tiến tới hệ sinh thái (ecosystem) dựa trên phân công lao động và hợp tác, thay vì mô hình khép kín truyền thống.

Bối cảnh rộng hơn: AI tái định nghĩa lao động và rủi ro

Báo cáo cũng đặt sự thay đổi trong ngành dược trong bối cảnh AI đang tái định nghĩa nhiều lĩnh vực khác. AI Worker (AI lao động) đang tiến hóa từ công cụ hỗ trợ thành lực lượng lao động tạo giá trị liên tục. Physical AI và robot hình người đang tái cấu trúc ngành sản xuất. Tuy nhiên, cùng với sự tăng tốc của AI Agent, Physical AI và điện toán lượng tử, các rủi ro mới như lạm dụng thông tin xác thực và triển khai sai mục đích cũng gia tăng, đòi hỏi doanh nghiệp phải thiết kế lại nền tảng quản trị kinh doanh theo hướng kết hợp tấn công và phòng thủ.

Theo Fujitsu Global

Ảnh: Chokniti Khongchum / Pexels