Drylab AI là gì và vì sao vòng gọi vốn này đáng chú ý
Drylab AI là một startup người Việt phát triển nền tảng Agentic AI nghiên cứu cho khoa học sự sống, đóng vai trò như một ‘nhà khoa học AI’ có khả năng tự lập kế hoạch, thực thi phân tích dữ liệu và tích lũy kinh nghiệm thí nghiệm cho từng phòng lab và công ty dược phẩm thay vì chỉ trả lời câu lệnh như chatbot thông thường. Điểm đáng nói không chỉ là câu chuyện gọi vốn, mà là tham vọng thay thế mô hình thuê ngoài công cụ AI đóng gói sẵn bằng một hệ thống tri thức gắn chặt với từng tổ chức nghiên cứu. Drylab AI được thành lập năm 2025 bởi ba nhà sáng lập người Việt: CEO John Phan, CTO Huy Phan (Henry/Phan Nhật Huy) và CSO Nhi Nguyễn, hiện đặt trụ sở tại Singapore và hoạt động cả ở San Francisco. Vòng gọi vốn hạt giống mới hoàn tất chỉ sau tám tháng ra mắt thương mại, do Vertex Ventures Southeast Asia & India dẫn dắt, cùng sự tham gia của PatSnap – đối tác cung cấp dữ liệu và công cụ AI cho nghiên cứu khoa học sự sống. Đây là tín hiệu cho thấy dòng vốn đang chú ý tới những nền tảng AI hỗ trợ khoa học có chiều sâu, chứ không chỉ các sản phẩm AI tiêu dùng.
Agentic AI nghiên cứu: từ chatbot sang ‘nhà khoa học AI’ tự cải thiện
Cốt lõi của Drylab AI là nền tảng Agentic AI nghiên cứu, nơi tác tử AI không chờ lệnh từng bước mà tự nhận việc theo mục tiêu khoa học. Nhà khoa học đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, hệ thống hiểu mục tiêu, chọn phương pháp, gọi công cụ từ hơn 800 phần mềm và cơ sở dữ liệu khoa học đã tích hợp, rồi tự chạy phân tích và sửa lỗi khi quy trình gặp trục trặc. Một mô hình kiểm chứng riêng, được huấn luyện trên các lượt phân tích khoa học thật, sẽ rà soát quyết định của tác tử và chỉ ra lỗi phương pháp, trong khi con người vẫn duyệt các bước quan trọng như ngưỡng lọc dữ liệu. Khác với mô hình AI đóng gói sẵn, Drylab theo đuổi hướng "trí tuệ khoa học tự cải thiện" (Self-Improving Intelligence): mỗi lần phân tích, kể cả thí nghiệm thất bại, đều trở thành dữ liệu cho hệ thống học thêm. Theo một nghiên cứu công bố trên tạp chí Nature, các nhà nghiên cứu dùng AI công bố số bài báo cao hơn gấp 3,02 lần nhóm không sử dụng, nhưng phạm vi đề tài toàn ngành lại bị thu hẹp – một nghịch lý mà Drylab muốn phá vỡ bằng cách gắn AI với tri thức riêng của từng phòng lab.
Tự tích lũy tri thức thay vì phụ thuộc công cụ đóng gói sẵn
Điểm khác biệt quan trọng của Drylab AI nằm ở cách nhìn về tri thức khoa học: tri thức phải ở lại với tổ chức, không ở lại với nhà cung cấp công nghệ. Hiện nay, nhiều phòng thí nghiệm và hãng dược dùng các mô hình AI bên thứ ba – kể cả những hệ thống chuyên biệt cho thiết kế protein hay giải phẫu bệnh – nhưng chúng không tự động ghi nhớ ngưỡng phân tích đặc thù, cách kiểm chứng kết quả hay kinh nghiệm thí nghiệm được tích lũy qua nhiều năm. Khi dự án kết thúc hoặc nhân sự thay đổi, phần lớn tri thức này biến mất. Nền tảng Drylab cho phép cài đặt trên hạ tầng riêng của khách hàng; mọi quy trình, kết quả đã kiểm chứng và các điều chỉnh trong quá trình thực hiện đều được lưu lại, tạo thành kho dự án có thể tái sử dụng. Lịch sử kiểm định từ giả thuyết ban đầu, các nhánh thử nghiệm thất bại đến phương án tối ưu đều được ghi nhận, giúp tổ chức dần xây dựng một "nhà khoa học AI" mang phong cách nghiên cứu, giới hạn và phán đoán khoa học riêng của mình. Đây là bước chuyển từ việc thuê ngoài trí tuệ sang tự xây dựng năng lực khoa học số.
Tham vọng phục vụ tổ chức nghiên cứu lớn với chuẩn bảo mật cao
Drylab AI không nhắm tới thị trường đại chúng, mà hướng thẳng vào các tổ chức nghiên cứu lớn: hãng dược phẩm, trung tâm ung thư, viện nghiên cứu y sinh và trường đại học tại Mỹ, châu Âu và châu Á. Công ty cho biết đã có khách hàng trả phí nhưng chưa công bố doanh thu hay số lượng cụ thể – một lựa chọn hợp lý nếu họ muốn tập trung vào chất lượng triển khai hơn là phô trương số liệu. Để đáp ứng yêu cầu khắt khe của nhóm khách hàng này, nguồn vốn mới 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 tiêu chuẩn của tổ chức nghiên cứu lớn. Trụ sở tại Singapore – một trung tâm khu vực về tài chính và nghiên cứu – cùng hoạt động tại San Francisco giúp Drylab đứng giữa hai hệ sinh thái khoa học sự sống và AI hàng đầu, nhưng thách thức sẽ là chứng minh rằng "nhà khoa học AI" của họ không chỉ thông minh trên giấy, mà thực sự rút ngắn thời gian xử lý dữ liệu và nâng chất lượng khám phá khoa học.
Ý nghĩa của một startup người Việt trong cuộc đua AI hỗ trợ khoa học
Việc một Drylab AI startup do người Việt sáng lập, đặt trụ sở tại Singapore và phục vụ các tổ chức nghiên cứu hàng đầu cho thấy người Việt không đứng ngoài cuộc đua AI hỗ trợ khoa học. Câu chuyện khởi nguồn từ trải nghiệm rất đời thường: một nghiên cứu sinh y sinh phải tự học tin sinh học để phân tích dữ liệu của chính mình, rồi nhận ra khoảng cách giữa năng lực tính toán của AI và công việc thực tế trong phòng lab. Từ đó, ba nhà sáng lập kết hợp kinh nghiệm AI tại ByteDance, Landing AI với nền tảng khoa học sự sống để xây dựng sản phẩm. Ở góc độ gọi vốn AI Việt, thương vụ này cho thấy nhà đầu tư sẵn sàng đặt cược vào những mô hình Agentic AI nghiên cứu có chiều sâu, thay vì các ứng dụng bề nổi. Nếu Drylab chứng minh được rằng "nhà khoa học AI" tự cải thiện có thể giúp phòng thí nghiệm và hãng dược tích lũy tri thức nhanh hơn, chính xác hơn, đây sẽ là một lời khẳng định mạnh mẽ rằng người Việt có thể tạo ra nền tảng hạ tầng tri thức cho khoa học toàn cầu – chứ không chỉ là người dùng cuối của công nghệ.
