Drylab AI, startup công nghệ do bộ ba sáng lập người Việt John Phan, Henry Phan và Nhi Nguyen thành lập năm 2025, đang hoạt động tại Singapore và San Francisco (Mỹ).

Theo thông tin từ startup, họ vừa huy động thành công 3 triệu USD trong vòng gọi vốn Hạt giống (Seed) do quỹ đầu tư mạo hiểm Vertex Ventures Đông Nam Á & Ấn Độ dẫn dắt, với sự tham gia của đối tác chiến lược PatSnap.

Đại diện startup cho biết nguồn vốn mới sẽ được dùng để mở rộng đội ngũ kinh doanh doanh nghiệp, phát triển đội ngũ kỹ sư và chuyên gia sinh học, đồng thời hoàn thiện các chứng nhận về bảo mật và tuân thủ theo yêu cầu của những tổ chức nghiên cứu lớn.

Clockwise from top left: Vertex Ventures’ Benedict Tan; Drylab’s chief science officer Nhi Nguyen; Drylab’s CTO Huy Phan; Drylab’s CEO John Phan; and Vertex Ventures’ Genping Liu. PHOTO: DRYLAB
Từ trái qua: Benedict Tan (quỹ Vertex Ventures), Giám đốc Khoa học Drylab Nhi Nguyen, Giám đốc Công nghệ Drylab Huy Phan, CEO Drylab John Phan, Genping Liu (quỹ Vertex Ventures). Ảnh: Drylab

Hiện nay, làn sóng ứng dụng AI trong nghiên cứu bùng nổ mạnh mẽ. Một nghiên cứu công bố trên tạp chí Nature đầu năm 2026 trên 41,3 triệu công trình khoa học chỉ ra: các nhà nghiên cứu dùng AI công bố số bài báo cao hơn gấp 3,02 lần nhóm không sử dụng. Tuy nhiên, phạm vi đề tài nghiên cứu trên toàn ngành lại có xu hướng bị thu hẹp.

Nghịch lý này xuất phát từ việc phần lớn đơn vị nghiên cứu phụ thuộc vào các mô hình AI đa dụng đóng gói sẵn từ bên thứ ba. Các hệ sinh thái này có thể mạnh về tính toán, nhưng không tự động ghi nhớ những lần thí nghiệm thất bại, ngưỡng phân tích đặc thù, cách kiểm chứng kết quả hay kinh nghiệm khoa học được tích lũy qua nhiều năm của từng đơn vị. Khi dự án kết thúc hoặc thay đổi nhân sự, tri thức tích lũy cũng biến mất.

Theo Nhi Nguyen, đồng sáng lập & Giám đốc Khoa học (CSO) Drylab, ngay cả AI chuyên biệt cho thiết kế protein, giải phẫu bệnh hay phân tích đơn bào vẫn có thể là một giải pháp đóng gói sẵn. Nó chưa chắc được xây quanh mục tiêu, hệ thí nghiệm, dữ liệu lịch sử, giới hạn và phán đoán khoa học của một phòng nghiên cứu cụ thể.

Khác với các chatbot đơn thuần, Drylab phát triển nền tảng AI tự hành (Agentic AI) hướng tới mô hình "Trí tuệ tự cải thiện" (Self-Improving Intelligence). Hệ thống cho phép các nhà khoa học đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên; sau đó AI tự động lập kế hoạch, viết và chạy mã phân tích dữ liệu chuyên sâu ngay trong không gian làm việc của người dùng.

Đáng chú ý, Drylab không loại bỏ vai trò con người mà thiết lập các điểm dừng quan trọng để chuyên gia kiểm chứng ngưỡng dữ liệu và phương pháp tính toán. Lịch sử kiểm định từ giả thuyết ban đầu, các nhánh thử nghiệm thất bại đến phương án tối ưu đều được ghi nhận lại vào kho dự án để tái sử dụng. 

Trong thử thách OpenADMET PXR năm 2026, hệ thống tự động của Drylab đã vận hành suốt 7 ngày không cần can thiệp thủ công, lọt top 9 trên gần 400 đội quốc tế ở giai đoạn 1 và xếp thứ 23 trên 100 đội chung kết ở giai đoạn 2.

Về mặt an toàn dữ liệu - yếu tố sống còn với ngành dược phẩm, Drylab cho phép triển khai linh hoạt trên đám mây cô lập hoặc trực tiếp trên hạ tầng do khách hàng kiểm soát, bảo đảm doanh nghiệp giữ toàn quyền sở hữu đối với dữ liệu và tri thức được sinh ra.

“Chúng tôi muốn mỗi công ty dược phẩm và công nghệ sinh học có thể xây dựng một hệ thống trí tuệ của riêng mình, phát triển cùng các nhà khoa học. Mỗi lần sử dụng đều nên có cơ hội giúp hệ thống tốt hơn lần trước”, John Phan, đồng sáng lập & CEO Drylab, khẳng định.

Bài toán mà Drylab theo đuổi không chỉ là giúp các nhà khoa học học cách sử dụng AI, mà là để họ từng bước xây dựng một hệ thống ngày càng thấu hiểu nghiên cứu của mình. Nó cũng cho thấy một hướng đi của nhân lực công nghệ Việt: tham gia giải những bài toán chuyên sâu của thị trường nghiên cứu và phát triển toàn cầu.