Rynek AI w naukach przyrodniczych ma urosnąć do 4,44 mld dol. Kapitał płynie do robotów laboratoryjnych

The Business Research Company opublikowała prognozę 3 listopada. Rynek sztucznej inteligencji w naukach przyrodniczych ma wzrosnąć z 3,59 mld dol. w 2025 r. do 4,44 mld dol. w 2026 r.

Automatyzacja laboratoriów zamienia budżety na AI w nauce w kontrakty na sprzęt i usługi. Dla zespołów badawczych, które wybierają dostawców, te rundy są sygnałem zakupowym: wybrane firmy trzeba będzie wspierać jeszcze za trzy lata.

Warp Sciences wyszła z ukrycia z 215 mln dol. na zbudowanie amerykańskiej kontraktowej organizacji badawczej w dziedzinie chemii, podał The Robot Report 28 października. Dzień później Opentrons Labworks poinformowała, że pozyskała 40 mln dol. w rundzie serii E prowadzonej przez Avego, z udziałem BroadOak Capital Partners, podał citybiz. Runda Warp jest ponad pięć razy większa niż runda Opentrons. Obie ogłoszono w odstępie jednego dnia i wskazują na roboty oraz stoły chemiczne, nie na trenowanie modeli. To test dwóch modeli sprzedaży na jednym rynku.

Opentrons sprzedaje roboty laboratoriom, które już je mają. Warp sprzedaje chemię jako usługę.

Obie firmy chcą tych samych klientów z branży farmaceutycznej i biotechnologicznej. Żadna nie ujawniła wyceny ani nie opublikowała wyników u klientów, które pokazywałyby, że odkrywanie leków faktycznie przyspieszyło. Obie firmy stoją na dwóch przeciwległych końcach tego samego problemu.

Weil powiedział, że „AI dramatycznie przyspieszyła inżynierię oprogramowania i matematykę, ale w naukach fizycznych nie wywarła jeszcze takiego wpływu”. James Flexner, partner zarządzający w Avego, ujął to węziej: „każde odkrycie napędzane przez AI wciąż trzeba sprawdzić w prawdziwym laboratorium”. Skala różni się nieprzypadkowo. Opentrons sprzedaje moce przerobowe laboratoriom, które już kupują instrumenty, czyli firmie z bazą instalacji i kanałem sprzedaży. Warp sprzedaje usługę, której trzeba powierzyć cząsteczki, jakich klient jeszcze nie opatentował. Ta luka zaufania kształtuje sposób sprzedaży obu firm.

Pierwszą usługą Warp jest synteza analogów na potrzeby optymalizacji związków wiodących. Firma wytwarza warianty cząsteczek, które zespoły badawcze mogą porównywać, szukając kandydata na lek.

Doświadczeni chemicy prowadzą eksperymenty, a laboratorium staje się coraz bardziej zautomatyzowane. Modele AI trenują na danych z tych fizycznych eksperymentów. Firma twierdzi, że nie ma własnego pipeline'u lekowego. Weil do niedawna był dyrektorem ds. produktu i wiceprezesem ds. nauki w OpenAI. Dyrektor naukowy Solomon Reisberg zajmował kierownicze stanowiska w chemii medycznej w Terremoto Biosciences. To połączenie doświadczenia w produktach AI i chemii poszukiwania leków jest argumentem sprzedażowym. Dzięki niemu Warp może sprzedawać chemię jako usługę, nie mając żadnej cząsteczki.

Żadna z firm nie sprzedaje modelu. Obie sprzedają czas przy stole laboratoryjnym.

Opentrons ma ponad 11 000 robotów w laboratoriach w ponad 80 krajach. Firma podała, że jej instalacje docierają do 90% z 20 największych firm farmaceutycznych świata i do każdego z 20 największych uniwersytetów badawczych w USA. Wśród klientów ma też 14 z 15 największych globalnych firm biotechnologicznych. Ta baza instalacji jest atutem. Startup sprzedający usługi chemiczne zdobywa każdego klienta od zera, Opentrons może sprzedawać oprogramowanie i nowe instrumenty laboratoriom, które już pracują na jej maszynach. Różnica ma znaczenie, gdy cykle sprzedaży ciągną się miesiącami. Liczy się też wtedy, gdy laboratorium chce nowego protokołu bez wymiany całej floty.

Atwood powiedział, że „miliony naukowców spędzają większość dnia na ręcznej pracy, którą może wykonać robot”. To jest argument sprzedażowy.

Pieniądze z serii E finansują eksperymenty prowadzone przez AI, głębszą integrację z instrumentami i oprogramowaniem innych producentów oraz wejście na nowe rynki i regiony. Platforma Flex łączy roboty z oprogramowaniem. Automatyzuje i standaryzuje procedury eksperymentalne.

Warp sprzedaje też geografię. W badaniu Biotechnology Innovation Organization z 2024 r. 74% respondentów podało, że ma kontrakty z chińskimi firmami na usługi przedkliniczne i kliniczne, podał Reuters. Ustawa BIOSECURE, podpisana w grudniu 2025 r., ustanowiła ramy ograniczeń w federalnych zamówieniach i finansowaniu firm biotechnologicznych uznanych za budzące zastrzeżenia. Reisberg powiedział, że pracował z zagranicznymi partnerami chemicznymi, którzy dawali szybkość i wartość, ale nadal martwił się o ochronę własności intelektualnej swoich programów. Odpowiedzią Warp jest partner w USA, w którego relacji ochrona własności intelektualnej stoi w centrum.

Czy twórcy leków zapłacą za bliskość, pozostaje pytaniem otwartym.

Nie wszystkie narzędzia są komercyjne. OpenScience, otwarty agent badawczy opublikowany na GitHubie 31 października, przyjmuje zadanie w języku naturalnym, planuje je, uruchamia kod i eksperymenty oraz zapisuje każdy krok. Ma konektory do ChEMBL, UniProt, PubMed i arXiv oraz dziesięć adapterów do endpointów NVIDIA BioNeMo, które projekt oznacza jako eksperymentalne. Producenci sprzętu też się integrują. Carterra i Grenova Robotics połączyły Carterrę Vega z robotem KX2 w zautomatyzowaną komórkę HT-SPR, podał AOL 28 października. Prognoza to ta część, do której dołączono liczbę. The Business Research Company oczekuje, że rynek AI w naukach przyrodniczych wzrośnie w 2026 r. o 23,6% i osiągnie 10,43 mld dol. do 2030 r., przy średniorocznym wzroście 23,8% od 2026 r. To projekcje firmy badawczej, nie zbadane wyniki.

Prognoza liczy wydatki, runda finansowania liczy przekonanie inwestorów, że te wydatki nadejdą. Między jednym a drugim żyją dziś dostawcy automatyzacji. Rundy wskazują na instrumenty, odczynniki i czas chemików, nie na modele bazowe.