Khi AI bắt đầu làm khoa học: Nhìn lại sự kiện của Link và Dalton Venture

Tong Academy

Từ khi thành lập cho đến khi IPO, xây dựng một công ty là một hành trình dài cần sự vun đắp. Trong khi theo đuổi các đột phá công nghệ, các startup phải đối mặt với nhiều thách thức về chiến lược doanh nghiệp, mô hình kinh doanh, vận hành vốn và quản trị.

Để hỗ trợ tốt hơn cho sự tăng trưởng ổn định của các công ty trong danh mục đầu tư, chúng tôi đã ra mắt chuỗi sự kiện sau đầu tư Tong Academy, tạo ra một nền tảng để các doanh nhân học hỏi từ những người tiên phong và đổi mới trong ngành, đồng thời thúc đẩy sự hợp tác và đổi mới cộng hưởng trên toàn chuỗi công nghiệp.

Trong ấn bản này, Dalton Venture đã hợp tác với Shanghai SDIC Pioneer Fund để tổ chức "Pioneer Link × Tong Academy | AI4S: Cuộc cách mạng khoa học trong kỷ nguyên trí tuệ", khám phá những chuyển đổi đang diễn ra của AI for Science (AI cho khoa học) và những khả năng mở rộng của nó đối với ngành công nghiệp.

Trong những năm gần đây, AI đã và đang thâm nhập vào ngày càng nhiều lĩnh vực khoa học — hỗ trợ các nhà khoa học dự đoán cấu trúc protein, tham gia vào thiết kế phân tử và tiến vào các kịch bản ngày càng phức tạp như sản xuất sinh học, R&D dược phẩm và sản xuất công nghiệp. Khi AI vượt ra khỏi việc xử lý thông tin để thực sự tham gia vào nghiên cứu khoa học, thử nghiệm và khám phá, điều gì sẽ xảy ra với chính khoa học?

Vào chiều ngày 28 tháng 8, sự kiện "Pioneer Link × Tong Academy | AI4S: Cuộc cách mạng khoa học trong kỷ nguyên trí tuệ" đã được tổ chức tại Thượng Hải. Sự kiện đã quy tụ những người tham gia từ các cơ quan chính phủ, viện nghiên cứu, doanh nghiệp đổi mới sáng tạo, tổ chức đầu tư và các doanh nhân, cùng tham gia thảo luận chuyên sâu về việc triển khai AI4S trong khoa học sự sống, y sinh và các lĩnh vực công nghiệp.

Pan Yan, Phó Giám đốc Ủy ban Kinh tế và Tin học Thành phố Thượng Hải; Wen Zhi, Tổng Giám đốc của Shanghai SDIC Pioneer Fund; và Sun Qi, Đối tác quản lý sáng lập của Dalton Venture, đã tham dự và có bài phát biểu khai mạc. Hơn mười khách mời là các doanh nghiệp đổi mới sáng tạo từ lĩnh vực khoa học sự sống, y sinh và trí tuệ công nghiệp đã chia sẻ những hiểu biết của họ trên sân khấu, cùng các đối tác trong hệ sinh thái tham gia đối thoại về "cuộc cách mạng khoa học trong kỷ nguyên trí tuệ".

Phần 1

Phát biểu khai mạc: AI4S qua lăng kính của chính sách, vốn và công nghiệp

Pan Yan, Phó Giám đốc Ủy ban Kinh tế và Tin học Thành phố Thượng Hải, đã có bài phát biểu khai mạc. Ông lưu ý rằng AI4S đã phát triển từ một công cụ nghiên cứu thành một động cơ quan trọng giúp định hình lại các mô hình khoa học và thúc đẩy lực lượng sản xuất chất lượng mới — kết nối các đột phá khoa học cơ bản ở một đầu với đổi mới công nghiệp ở đầu kia. Thượng Hải đã xác định AI4S là ưu tiên trong chiến lược phát triển AI toàn thành phố, thúc đẩy sự tích hợp chéo sâu rộng giữa trí tuệ nhân tạo với khoa học sự sống, khoa học vật lý và sản xuất tiên tiến thông qua các cơ chế dự án, nền tảng công cộng và điều phối vốn có định hướng chính sách, tạo nên mảnh đất màu mỡ cho đổi mới công nghệ và thương mại hóa.

Ảnh: Pan Yan, Phó Giám đốc Ủy ban Kinh tế và Tin học Thành phố Thượng Hải, đang phát biểu

Wen Zhi, Tổng Giám đốc của Shanghai SDIC Pioneer Fund, phát biểu rằng quỹ đã tập trung lâu dài vào đổi mới công nghệ và phát triển công nghiệp, và sẽ tiếp tục hỗ trợ các doanh nghiệp đổi mới thông qua nguồn vốn. Ông lưu ý rằng AI4S đang định hình lại các mô hình nghiên cứu, và với tư cách là nguồn vốn chiến lược kiên nhẫn, quỹ tuân thủ ba nguyên tắc đầu tư: ưu tiên các kịch bản triển khai đặc thù tại Trung Quốc, ưu tiên các vòng lặp thương mại (commercial closed-loop) thực chất, và ưu tiên các đội ngũ liên ngành có khả năng tích hợp cả phòng thí nghiệm ướt (wet-lab) và phòng thí nghiệm khô (dry-lab).

Ảnh: Wen Zhi, Tổng Giám đốc của Shanghai SDIC Pioneer Fund, đang phát biểu

"Trong những năm gần đây, nguồn vốn, nhân tài và tài nguyên công nghiệp đáng kể đã tập trung trước hết vào thượng nguồn của AI," Sun Qi, Đối tác quản lý sáng lập của Dalton Venture, cho biết trong bài phát biểu của mình. "Nhưng không có cuộc cách mạng công nghệ nào ở mãi thượng nguồn." Thách thức là ngoài một vài công ty công nghệ lớn, hầu hết các doanh nghiệp đều thiếu năng lực xây dựng đội ngũ AI riêng và huấn luyện mô hình. Để năng lực AI thực sự thâm nhập vào hàng ngàn ngành công nghiệp, cần có một "lớp trung gian" — các doanh nghiệp AI4S ở phân khúc giữa, những đơn vị chuyển đổi năng lực AI từ thượng nguồn thành các khám phá khoa học và đổi mới công nghiệp, sau đó trao quyền cho các ứng dụng ở hạ nguồn.

"AI for Science là một lớp trung gian không thể thiếu khi năng lực AI thâm nhập sâu vào ngành công nghiệp." Đây không chỉ là khẩu hiệu. Chỉ riêng trong năm nay, hơn 40% các khoản đầu tư mới của Dalton đã hướng vào các lĩnh vực liên quan đến AI. "Không phải vì AI đang là xu hướng, mà vì chúng tôi tin rằng AI đang trở thành năng lực nền tảng cho đổi mới công nghiệp trong tương lai."

Ảnh: Sun Qi, Đối tác quản lý sáng lập của Dalton Venture, đang phát biểu

Phần 2

Bài thuyết trình chính: Từ logic vĩ mô đến góc nhìn đầu tư

Nhìn theo tầm nhìn dài hạn, AI có thể chuyển đổi không chỉ các ngành công nghiệp riêng lẻ, mà còn cả cách chúng ta hiểu về sự tiến hóa kinh tế, vốn và thậm chí là sự phát triển của con người. Fu Xiaolong, Phó Chủ tịch Viện Nghiên cứu Công nghiệp Thanh Hoa Bắc Kinh và Giám đốc điều hành Trung tâm Đổi mới Sinh học Tổng hợp Thượng Hải, đã trình bày chủ đề "Kính hiển vi nhận thức AI: Tái cấu trúc logic nền tảng của kinh tế, vốn và sự tiến hóa của con người thông qua AI4S."

Ông chia sẻ ba sự thay đổi mô hình trong bối cảnh AI4S: chuyển đổi trong các mô hình khám phá khoa học, tương tác thế giới thực của AI Agent và các hệ thống thiết bị nghiên cứu, đồng thời lưu ý rằng chìa khóa của cạnh tranh công nghiệp nằm ở việc kết nối vòng lặp hoàn chỉnh (closed-loop) từ vi mô đến vĩ mô. Ông cũng nhấn mạnh rằng sự chuyển đổi này đang định hình lại logic đầu tư, với nguồn vốn tương lai ngày càng chảy vào các hệ thống nhận thức có khả năng tiến hóa lặp đi lặp lại liên tục.

Ảnh: Fu Xiaolong, Phó Chủ tịch Viện Nghiên cứu Công nghiệp Thanh Hoa Bắc Kinh và Giám đốc điều hành Trung tâm Đổi mới Sinh học Tổng hợp Thượng Hải, đang trình bày bài thuyết trình chính

Đối với các tổ chức đầu tư, việc đánh giá liệu một công nghệ có xuất hiện hay không là chưa đủ — người ta phải dự đoán được ngành nào sẽ bị tái cấu trúc, công ty mới nào sẽ trỗi dậy và cơ hội nào xứng đáng để đặt cược ngay từ hôm nay. Wu Yajie, Quản lý đầu tư cấp cao tại Dalton Venture, đã trình bày chủ đề "AI for Life Science × 5 câu hỏi về đầu tư vào lĩnh vực y sinh", chia sẻ tư duy đầu tư thực chiến của cô về AI4S. Cô đã cung cấp phân tích chuyên sâu qua năm khía cạnh: giá trị năng lực AI, tiêu chuẩn kiểm chứng kỹ thuật, xây dựng đội ngũ, lựa chọn mô hình kinh doanh và định hướng đánh giá đầu tư.

Ảnh: Wu Yajie, Quản lý đầu tư cấp cao tại Dalton Venture, đang trình bày bài thuyết trình chính

Phần 3

Đối thoại: Khám phá các ranh giới kỹ thuật và triển khai công nghiệp của AI4S

Phiên thảo luận đầu tiên được điều phối bởi Ru Tao, Giám đốc điều hành Bộ phận Đầu tư II tại Shanghai SDIC Pioneer Fund, với sự tham gia của Zhang Shuyi, Nhà sáng lập Qingyan Huazhi; Wu Jiaqi, Nhà sáng lập Yuanshi Technology; Ye Sen, Đồng sáng lập kiêm Trưởng bộ phận Khoa học tại Xellar Biosystems; và Zeng Zhe, Nhà sáng lập NewPro kiêm Nghiên cứu viên tại Viện Thực phẩm Tương lai Wageningen.

Ảnh: Phiên thảo luận 1

Các khách mời đến từ các hướng đổi mới khoa học sự sống khác nhau — thiết kế protein, sinh học tổng hợp, cơ quan trên chip (organ-on-a-chip) và thực phẩm tương lai. Các lĩnh vực có vẻ khác biệt, nhưng họ chia sẻ một câu hỏi cơ bản: khi AI bước vào khoa học sự sống, liệu chúng ta đang giúp máy móc "hiểu về sự sống" tốt hơn, hay chúng ta đã bắt đầu để máy móc tham gia vào việc "thiết kế sự sống"? Dựa trên thực tiễn của mình, các khách mời đã khám phá cách AI đang chuyển đổi chiều sâu và lộ trình đổi mới khoa học sự sống, cũng như những thách thức quan trọng vẫn còn tồn tại khi công nghệ chuyển dịch từ thuật toán và phòng thí nghiệm sang ứng dụng công nghiệp thực tế.

Phiên thảo luận thứ hai được điều phối bởi Wu Yajie, Quản lý đầu tư cấp cao tại Dalton Venture, với sự tham gia của Wang Zhuozhi, Tổng Giám đốc Shuimu Molecule; Liu Chunan, Nhà sáng lập Saiqiao Bio; Li Xin, Nhà sáng lập Baiyao Technology; và Shi Yuchen, CFO của Oushisheng.

Ảnh: Phiên thảo luận 2

Theo truyền thống, R&D thuốc đổi mới dựa nhiều vào sự tích lũy thực nghiệm sâu rộng và thử sai kéo dài, nhưng AI đang thúc đẩy sự thay đổi trong mô hình này — từ mô phỏng phân tử và thiết kế thuốc, đến kiểm chứng thực nghiệm có sự hỗ trợ của AI, cho đến tối ưu hóa quy trình R&D và chuyển giao lâm sàng, AI đang dần thâm nhập vào mọi giai đoạn phát triển thuốc. Tuy nhiên, việc thực sự trao quyền cho R&D thuốc bằng AI đòi hỏi nhiều hơn là cải thiện năng lực mô hình: làm thế nào các mô hình AI có thể hiểu chính xác hơn các dữ liệu sinh học phức tạp? Làm thế nào chúng ta có thể thiết lập các vòng lặp khép kín hiệu quả giữa dự đoán tính toán và kiểm chứng thực nghiệm? Làm thế nào những hiểu biết do AI tạo ra cuối cùng có thể chuyển hóa thành các loại thuốc đổi mới có giá trị lâm sàng? Các khách mời đã thảo luận sâu sắc xung quanh những câu hỏi này, vốn sẽ quyết định liệu AI có thể thực sự chuyển đổi hiệu quả và mô hình R&D thuốc hay không.

Phần 4

AI cho công nghiệp: Bộ não công nghiệp thời gian cho thế giới vật lý

Khoa học sự sống đối mặt với thế giới sinh học vô cùng phức tạp, nhưng còn một thế giới khác cũng phức tạp và thực tế không kém — thế giới vật lý. Khi AI thực sự bước vào các nhà máy, dây chuyền sản xuất và các hệ thống công nghiệp phức tạp, nó không còn chỉ đối mặt với văn bản và dữ liệu, mà là thời gian, không gian, thiết bị, quy trình và một thực tế vật lý luôn thay đổi.