1. Kỷ lục mới của lĩnh vực AI khoa học
Ngày 14/10/2025, theo Reuters, Phòng thí nghiệm AI Lila Sciences – startup ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu khoa học – đã huy động 115 triệu USD trong vòng gọi vốn mở rộng, nâng định giá lên hơn 1,3 tỷ USD.
Vòng đầu tư này có sự tham gia của Nvidia, cùng các nhà đầu tư lớn như Flagship Pioneering, General Catalyst và một quỹ thuộc Cơ quan Đầu tư Abu Dhabi.
Thương vụ này phản ánh sức hút mạnh mẽ của các mô hình AI chuyên biệt, đặc biệt trong lĩnh vực khoa học ứng dụng – nơi AI không chỉ hỗ trợ, mà đang dần trở thành công cụ trung tâm trong quá trình khám phá và phát minh. Phòng thí nghiệm AI Lila Sciences được xem là một ví dụ tiêu biểu cho xu hướng này.
2. Thương vụ đầu tư và mục tiêu phát triển
Theo Reuters, Lila Sciences đã nâng tổng vốn huy động lên 550 triệu USD, trong đó vòng Series A mở rộng đạt 350 triệu USD.
Khoản đầu tư mới sẽ được dùng để tăng tốc phát triển các “AI Science Factories” – hệ thống phòng thí nghiệm tự động hóa được điều khiển hoàn toàn bằng AI.
Các cơ sở này được trang bị robot và thiết bị tự động để tiến hành thí nghiệm liên tục, giúp AI thu thập và xử lý dữ liệu khoa học theo thời gian thực.
Công ty cũng vừa ký hợp đồng thuê 235.500 feet vuông tại Cambridge, Massachusetts – một trong những hợp đồng phòng thí nghiệm lớn nhất trong năm tại khu vực Boston, nơi tập trung nhiều viện nghiên cứu hàng đầu thế giới.
Ngoài ra, Phòng thí nghiệm AI Lila Sciences có kế hoạch mở nền tảng nghiên cứu cho khách hàng thương mại, cho phép doanh nghiệp truy cập các mô hình AI và phòng thí nghiệm tự động qua phần mềm chuyên dụng.
Động thái này không chỉ mở rộng nguồn doanh thu, mà còn đưa AI vào quy trình nghiên cứu của nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
3. Tầm nhìn: Xây dựng “siêu trí tuệ khoa học”
Thành lập năm 2023, Phòng thí nghiệm AI Lila Sciences hướng đến mục tiêu phát triển “scientific superintelligence” – siêu trí tuệ khoa học.
Khác với các mô hình ngôn ngữ lớn dựa trên dữ liệu Internet, Lila tập trung vào tạo ra dữ liệu khoa học độc quyền bằng cách để AI điều khiển các thí nghiệm thực tế.
Các cơ sở của Phòng thí nghiệm AI Lila Sciences được trang bị robot và thiết bị tự động để tiến hành thí nghiệm liên tục, giúp AI thu thập và xử lý dữ liệu khoa học theo thời gian thực.
Chiến lược của Phòng thí nghiệm AI Lila Sciences khắc phục hạn chế mà nhiều chuyên gia đang cảnh báo: dữ liệu Internet cho AI tổng quát đang dần cạn kiệt và thiếu tính sáng tạo.
Ngược lại, khi AI được “làm việc” trong phòng thí nghiệm, nó có thể liên tục tạo ra tri thức mới – điều mà các mô hình học máy thông thường không thể làm được.
Theo nhà sáng lập kiêm CEO Geoffrey von Maltzahn, mục tiêu của Lila là đẩy nhanh tốc độ khám phá khoa học, giúp con người tiếp cận các đột phá trong năng lượng, vật liệu và y học nhanh hơn nhiều lần. “Chúng tôi đang thiết lập lại phương pháp khoa học dưới một hình thức mới – nơi AI có thể dẫn dắt quá trình khám phá,” ông chia sẻ với Reuters.
4. Mô hình hoạt động: AI, dữ liệu và hợp tác mở
Một điểm khác biệt trong chiến lược của Phòng thí nghiệm AI Lila Sciences là cách công ty kết hợp giữa nghiên cứu nội bộ và hợp tác mở.
Thay vì tự mình thương mại hóa phát minh, Lila xây dựng nền tảng hạ tầng AI và dữ liệu để các đối tác – từ startup đến viện nghiên cứu – phát triển ứng dụng riêng của họ.
Theo công ty, nhiều doanh nghiệp trong lĩnh vực năng lượng, chất bán dẫn và dược phẩm đã bày tỏ sự quan tâm đến mô hình này.
Nền tảng của Lila giúp họ rút ngắn đáng kể thời gian nghiên cứu và giảm chi phí phát triển sản phẩm mới.
Von Maltzahn cho biết: “Lila không trực tiếp đưa các phát minh ra thị trường, mà tạo nền tảng để đối tác biến những phát minh đó thành sản phẩm thực tế.”
Cách tiếp cận này giúp Phòng thí nghiệm AI Lila Sciences trở thành cầu nối giữa AI và các ngành công nghiệp khoa học, tương tự vai trò của điện toán đám mây trong thời đại Internet.
5. Vì sao Lila khác biệt trong cuộc đua AI
Nền tảng của Phòng thí nghiệm AI Lila Sciences giúp các doanh nghiệp rút ngắn đáng kể thời gian nghiên cứu và giảm chi phí phát triển sản phẩm mới.
Trong khi hầu hết các phòng nghiên cứu như OpenAI, Anthropic hay Google DeepMind tập trung vào AI ngôn ngữ đa năng (LLM), thì Phòng thí nghiệm AI Lila Sciences chọn một hướng đi khác: AI chuyên sâu cho khoa học thực nghiệm.
Thay vì dựa trên dữ liệu sẵn có, Lila tạo ra dữ liệu mới và độc quyền từ các thí nghiệm thực.
Cách tiếp cận này giúp công ty xây dựng lợi thế dài hạn, vì nguồn dữ liệu khoa học thực tế có giá trị và khan hiếm hơn nhiều so với dữ liệu trực tuyến.
Theo Reuters, Lila cho rằng “lãnh đạo tương lai trong lĩnh vực AI khoa học sẽ thuộc về công ty sở hữu nhiều phòng thí nghiệm tự động nhất, chứ không phải trung tâm dữ liệu lớn nhất.”
Đây là tuyên bố thể hiện tham vọng định hình lại cuộc đua AI toàn cầu, chuyển trọng tâm từ hạ tầng tính toán sang hạ tầng nghiên cứu.
6. Xu hướng toàn cầu: Cuộc chạy đua mới của AI khoa học
Sự kiện Phòng thí nghiệm AI Lila Sciences đạt định giá 1,3 tỷ USD giúp ta thấy rõ hơn giai đoạn mới của cuộc đua AI toàn cầu.
Thế giới đang chuyển từ “AI ngôn ngữ” sang “AI khoa học” – nơi AI không chỉ xử lý thông tin, mà còn tham gia trực tiếp vào quá trình phát minh.
Nhiều startup cùng hướng đi như Periodic Labs, Insilico Medicine, hay DeepMind Science đang đầu tư mạnh vào việc để AI nghiên cứu thuốc, vật liệu và năng lượng.
Các chuyên gia nhận định, AI khoa học có thể giúp rút ngắn chu kỳ phát minh từ vài năm xuống chỉ vài tháng, mở ra tiềm năng khổng lồ về công nghệ và kinh tế.
Cuộc chạy đua này được ví như “cuộc cách mạng công nghiệp mới”, nơi quốc gia hoặc doanh nghiệp nào làm chủ được AI trong nghiên cứu khoa học sẽ sở hữu lợi thế chiến lược vượt trội.
Xem thêm:
Siêu dự án tỷ đô của OpenAI tại Argentina: Xu hướng phát triển mạnh mẽ của AI 2025
