Tóm Lược: Những Bước Đột Phá Công Nghệ Mới Nhất từ ARK Invest

Mục Lục

1. Trình Làng Gemini 2.0 Flash và Dự Án Mariner: Tăng Tốc Trải Nghiệm Duyệt Web
2. Máy Tính Lượng Tử Tiến Gần Hơn với Thực Tế, Gây Lo Ngại về Công Nghệ Blockchain
3. Trí Tuệ Nhân Tạo Thay Đổi Kinh Tế Ngành Dược Phẩm

1. Trình Làng Gemini 2.0 Flash và Dự Án Mariner: Tăng Tốc Trải Nghiệm Duyệt Web

Tác giả: Jozef Soja

Gần đây, Google đã giới thiệu Gemini 2.0 Flash, phiên bản đầu tiên trong dòng mô hình Gemini 2.0. So với Gemini 1.5 Pro, phiên bản Flash có kích thước nhỏ hơn, hoạt động nhanh hơn nhưng lại vượt trội hơn trong hầu hết các tiêu chuẩn đánh giá, đặc biệt là trong bài kiểm tra khả năng lập trình tự động SWE-bench Verified, nơi nó đạt được 51.8%, cao hơn một chút so với Claude 3.5 Sonnet và gần bằng Amazon Q.

Dựa trên hiệu suất ấn tượng này, Google đang phát triển các sản phẩm mới xoay quanh Gemini 2.0. Một trong số đó là Dự án Mariner, một AI agent có khả năng tương tác với trình duyệt web, sử dụng bàn phím và chuột để thực hiện các tác vụ phức tạp như mua sắm. Mariner có thể tự động tìm kiếm thông tin liên hệ của các công ty trong bảng tính do người dùng cung cấp, hoặc thậm chí xác định các kết hợp màu sắc độc đáo trong tranh của Van Gogh và thêm vật tư vào giỏ hàng Etsy. Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu, Project Mariner đã cho thấy tiềm năng tăng tốc năng suất làm việc và thúc đẩy chi tiêu trực tuyến lên đến hàng nghìn tỷ đô la.

2. Máy Tính Lượng Tử Tiến Gần Hơn với Thực Tế, Gây Lo Ngại về Công Nghệ Blockchain

Tác giả: Frank Downing

Tuần qua, Google đã công bố chi tiết về Willow, một chip lượng tử đánh dấu bước tiến đáng kể trong lĩnh vực điện toán lượng tử. Các hệ thống lượng tử trước đây thường gặp phải vấn đề về tỷ lệ lỗi cao, dẫn đến tính toán không chính xác. Thông thường, khi hệ thống lớn hơn - đo bằng qubit - và thời gian tính toán dài hơn, vấn đề lỗi càng trở nên nghiêm trọng. Tuy nhiên, Willow đã đạt được một cột mốc quan trọng: tỷ lệ lỗi của nó thực sự cải thiện khi số lượng qubit tăng lên.

Việc vượt qua ngưỡng sửa lỗi là một bước ngoặt quan trọng cho điện toán lượng tử. Tuy nhiên, để đạt được khả năng chịu lỗi "thực sự", nhóm nghiên cứu của Google vẫn cần cải thiện tỷ lệ lỗi thêm vài bậc - từ 10^-3 lên 10^-6. Mặc dù Willow có thể hoàn thành một công việc trong 5 phút mà một máy tính cổ điển sẽ mất hàng septillion (10²⁵) năm để làm, nhưng các ứng dụng thương mại vẫn còn nằm ngoài tầm với của máy tính lượng tử hiện đại.

Tiến bộ của Google đã làm dấy lên cuộc tranh luận trong cộng đồng tiền điện tử, vì máy tính lượng tử có khả năng phá vỡ các hệ thống mã hóa được sử dụng trong xác thực giao dịch và khai thác Proof-of-Work. Mặc dù đã có các hệ thống mã hóa chống lượng tử, và các mạng như Ethereum đã cam kết nâng cấp code để trở nên an toàn trước các cuộc tấn công lượng tử, những người tham gia Bitcoin đang đối mặt với một vấn đề nan giải: làm thế nào để duy trì tính "bất biến" của Bitcoin đồng thời giải quyết các rủi ro tiềm ẩn đối với các chức năng cốt lõi của mạng, đặc biệt là những rủi ro liên quan đến ~4.6% nguồn cung BTC ban đầu vẫn nằm trong ví của người sáng lập Bitcoin, Satoshi Nakamoto. May mắn thay, những nhà phát triển Bitcoin lâu năm như Jameson Lopp đang nghiên cứu và giải thích các rủi ro, gợi ý rằng một giải pháp có thể sẽ xuất hiện trước khi quá muộn.

3. Trí Tuệ Nhân Tạo Thay Đổi Kinh Tế Ngành Dược Phẩm

Tác giả: Brett Winton

Relation Therapeutics gần đây đã ký một thỏa thuận hợp tác quan trọng với gã khổng lồ dược phẩm GlaxoSmithKline để phát triển các phương pháp điều trị mới cho các bệnh xơ hóa và viêm xương khớp. Đây có thể là một trong những thỏa thuận lớn nhất từ trước đến nay đối với một công ty công nghệ sinh học giai đoạn đầu, có khả năng tạo ra hàng trăm triệu đô la tiền thanh toán theo từng mục tiêu.

Relation sử dụng phương pháp tiếp cận "Lab-in-the-Loop" độc đáo, tích hợp dữ liệu đa phương thức từ bệnh nhân, các thử nghiệm can thiệp nâng cao và học máy tiên tiến để tăng tốc quá trình khám phá các liệu pháp hiệu quả hơn. Kết hợp với sức mạnh tính toán hiệu năng cao của NVIDIA, Relation đang thay đổi mốc thời gian phát triển thuốc.

Relation là một trong số ít các công ty đang tích cực theo đuổi chiến lược thiết kế thuốc dựa trên AI, có khả năng thay đổi kinh tế của ngành dược phẩm. Quá trình khám phá thuốc hiện nay tốn rất nhiều thời gian và chi phí. Bao gồm chi phí vốn và các chương trình thất bại, việc phát triển một loại thuốc thương mại thường yêu cầu khoảng 2.4 tỷ đô la và mất khoảng 14 năm.

Tuy nhiên, với sự phát triển của AI, tình hình đang dần thay đổi. Theo nghiên cứu của ARK, chi phí cho các loại thuốc do AI thiết kế đã vượt qua giai đoạn thử nghiệm độc tính trên người có thể giảm xuống còn ~1.5 tỷ đô la, thấp hơn 40% so với phương pháp truyền thống. Bằng cách sử dụng AI để thiết kế các phân tử tốt hơn ngay từ đầu, các công ty có thể đưa các phân tử vào thử nghiệm trên người nhanh hơn và với ít nguy cơ thất bại hơn. Trong số các loại thuốc do AI thiết kế đã bước vào thử nghiệm độc tính, chỉ có 12.5% thất bại, giảm 4 lần so với quá trình phát triển thuốc truyền thống. Recursion Pharmaceuticals là một trong những công ty tiên phong đã đưa các mục tiêu thuốc đến giai đoạn này.

Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy rằng hiệu quả của thiết kế thuốc dựa trên AI sẽ tiếp tục tăng lên. Tiến độ trong quá trình tiền lâm sàng có thể được đẩy nhanh, giảm một nửa thời gian thử nghiệm trên người và tiết kiệm ít nhất 4-5 năm trong toàn bộ quá trình. Hơn nữa, tỷ lệ thành công khi bắt đầu thử nghiệm trên người cũng có thể được cải thiện. Tổng cộng, chi phí thương mại hóa một loại thuốc có thể giảm tới 75% so với hiện tại, cho phép các công ty ưu tiên AI đưa thuốc ra thị trường với chi phí khoảng 600 triệu đô la.

Nếu nghiên cứu của chúng tôi thành hiện thực, lợi tức từ các khoản đầu tư R&D trong lĩnh vực này có thể tăng đáng kể so với mức trung bình 4% hiện tại. Để bù đắp chi phí phát triển 2.4 tỷ đô la, các loại thuốc phải đạt doanh thu hàng năm đỉnh điểm khoảng 600 triệu đô la. Với cơ hội doanh thu tương tự, các loại thuốc do AI thiết kế đang thử nghiệm lâm sàng có thể tăng gấp ba lần lợi tức đầu tư R&D so với mức trung bình của ngành hiện tại, và những loại thuốc đang thử nghiệm tiền lâm sàng có thể cải thiện lợi nhuận lên đến 8 lần.

Những ước tính này chưa bao gồm doanh thu vượt trội mà chúng tôi tin rằng sẽ có được khi các loại thuốc do AI thiết kế được thương mại hóa sớm hơn trong vòng đời bằng sáng chế, cho phép kéo dài dòng tiền trước khi các loại thuốc generic và biosimilar xuất hiện. Khi những lợi ích này trở nên rõ ràng hơn, các mối quan hệ hợp tác sẽ mang lại lợi ích cho các công ty đang tích cực khai thác tiềm năng của AI. Quan trọng nhất, bệnh nhân sẽ có quyền tiếp cận các loại thuốc tốt hơn, chính xác hơn, nhắm vào nhiều loại bệnh và rối loạn hơn.

---