GPT-Rosalind จุดชนวนการทรุดตัวของกลุ่ม CRO: นักลงทุนควรช้อนซื้อหรือถอนตัวท่ามกลางผลกระทบของ AI ต่อการวิจัยและพัฒนายา?

TradingKey - เมื่อวันที่ 16 เมษายน 2569 OpenAI ได้เปิดตัว GPT-Rosalind ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ได้รับการออกแบบมาเพื่องานวิจัยด้านชีววิทยาศาสตร์โดยเฉพาะ โดยผู้ใช้งานกลุ่มแรกประกอบด้วยบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเภสัชกรรมอย่าง Amgen ( AMGN ), บริษัทผู้ผลิตวัคซีน Moderna ( MRNA ), และสถาบัน Allen Institute ทั้งนี้ ภายหลังการประกาศดังกล่าว กลุ่ม CRO ต่างปรับตัวลดลงยกแผง นำโดย IQVIA Holdings ( IQV) ร่วงลง 3.5%, Charles River Laboratories ( CRL) ลดลง 2.6% และ Recursion Pharmaceuticals ( RXRX) และ Schrodinger ( SDGR) ทรุดตัวลงมากกว่า 5% ในระหว่างวัน

CRO (Chief Risk Officer) คืออะไร?

CRO ย่อมาจาก Contract Research Organization ซึ่งเป็นอุตสาหกรรมที่ให้บริการรับจ้างวิจัยและพัฒนา (R&D) แก่บริษัทเวชภัณฑ์ โดยสามารถแบ่งประเภทของ CRO ตามระยะต่างๆ ของวงจรธุรกิจออกเป็น 2 ประเภทใหญ่ๆ ได้แก่ pre-clinical CRO และ clinical CRO

Pre-clinical CROเน้นขั้นตอนก่อนที่ยาจะเข้าสู่การทดลองในมนุษย์เป็นหลัก ซึ่งรวมถึงการระบุเป้าหมาย (target identification) การคัดกรองโมเลกุล การวิจัยด้านพิษวิทยา และการประเมินความปลอดภัย

Charles River Laboratories เป็นผู้นำในสาขานี้ โดยธุรกิจ DSA คิดเป็นสัดส่วนรายได้ประมาณ 60% ถึง 70% และบริการด้านโมเดลการวิจัยคิดเป็นประมาณ 19% ส่วนงานนี้พึ่งพาการประมวลผลข้อมูลและการดำเนินการทดลองเป็นหลัก จึงทำให้เป็นหนึ่งในด้านที่มีแนวโน้มจะได้รับผลกระทบจาก GPT-Rosalind มากที่สุด

Clinical CROรับผิดชอบกระบวนการต่างๆ หลังจากที่ยาเข้าสู่การทดลองในมนุษย์เป็นหลัก รวมถึงการออกแบบการทดลองทางคลินิก การรับสมัครผู้ป่วย การจัดการข้อมูล และการรายงานด้านกฎระเบียบ โดย IQVIA Holdings และ Medpace ต่างถูกจัดอยู่ในหมวดหมู่นี้

IQVIA เป็นองค์กรรับจ้างวิจัยที่ใหญ่ที่สุดในโลก โดยมีรายได้หลักมาจากบริการในระยะทางคลินิก ขณะที่การดำเนินงานด้านวิจัยและพัฒนา (R&D) คิดเป็นสัดส่วนประมาณ 55% ของรายได้ นอกจากนี้ บริษัทยังมีสินทรัพย์ข้อมูลผู้ป่วยที่ไม่ระบุตัวตนที่ใหญ่ที่สุดในโลกผ่านธุรกิจ TAS ซึ่งถือเป็นปราการข้อมูลที่ AI ไม่สามารถลอกเลียนแบบได้

Medpace เป็นผู้ให้บริการ Clinical CRO โดยเฉพาะ (pure-play) ที่เน้นการให้บริการโซลูชันแบบครบวงจร โดยลูกค้าส่วนใหญ่เป็นบริษัทไบโอเทคขนาดเล็กถึงกลาง คิดเป็นสัดส่วน 78% ของทั้งหมด บริษัทมีความเชี่ยวชาญในการดำเนินการทดลองทางคลินิกตั้งแต่ระยะที่ 1 ถึง 4 การดำเนินงานต้องอาศัยการประสานงานระหว่างโรงพยาบาล ผู้ป่วย และหน่วยงานกำกับดูแลอย่างมาก ซึ่งเป็นบริการที่ต้องอาศัยการปฏิสัมพันธ์สูงและมีรูปแบบการทำงานที่มีโครงสร้างน้อย ทำให้ยากที่ปัญญาประดิษฐ์จะเข้าถึงได้

เหตุใดกลุ่มธุรกิจ CRO จึงปรับตัวลดลงทั้งกลุ่ม?

บริษัทยาเลือกใช้วิธีการจ้างงานภายนอกเพื่อสร้างความสมดุลระหว่างต้นทุนและประสิทธิภาพ เนื่องจากการสร้างทีมวิจัยและพัฒนา (R&D) ที่ครบถ้วนสมบูรณ์ตั้งแต่ขั้นตอนในห้องปฏิบัติการไปจนถึงระดับคลินิกนั้นเผชิญกับข้อจำกัดสองด้านคือวงจรการทำงานที่ยาวนานและต้นทุนคงที่สูง ทั้งนี้ โดยการใช้ประโยชน์จากการประหยัดต่อขนาดและความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน CRO ได้เข้ามาช่วยบริษัทยาในการลดค่าใช้จ่ายด้าน R&D และย่นระยะเวลาการทดลองให้สั้นลง

จากข้อมูลของ Evaluate Pharma พบว่าเม็ดเงินการใช้จ่ายด้านการวิจัยและพัฒนา (R&D) ของบริษัทยาทั่วโลกเพิ่มขึ้นจาก 3 หมื่นล้านดอลลาร์ในปี 2548 เป็น 2.2 แสนล้านดอลลาร์ในปี 2568 ซึ่งคิดเป็นอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปีที่ประมาณ 9%

รายงานจากภาคอุตสาหกรรมระบุว่าขนาดตลาด CRO ทั่วโลกจะสูงถึงประมาณ 9 หมื่นล้านดอลลาร์ภายในปี 2568 นอกจากนี้ ในกลุ่มบริษัทยายักษ์ใหญ่ 10 อันดับแรกของโลก มีการจัดสรรงบประมาณด้าน R&D ให้กับบริษัทเอาท์ซอร์สโดยเฉลี่ยอยู่ที่ 42%

หากเครื่องมือ AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการวิจัยและพัฒนา (R&D) ภายในองค์กรได้อย่างมีนัยสำคัญ จนช่วยให้ทีมนักวิทยาศาสตร์ทีมเล็กๆ สามารถทำงานที่เดิมต้องจ้าง CRO ให้เสร็จสิ้นได้ในเวลาที่สั้นลง ความคุ้มค่าของการเอาท์ซอร์สก็จำเป็นต้องได้รับการประเมินใหม่ สิ่งนี้อธิบายได้ว่าทำไมหุ้นกลุ่ม CRO จึงปรับตัวลดลงยกแผงหลังจากการเปิดตัว GPT-Rosalind

GPT-Rosalind สามารถทำอะไรได้บ้างกันแน่?

จอย เจียว หัวหน้าฝ่ายวิจัยวิทยาศาสตร์ชีวภาพ ระบุอย่างชัดเจนว่า GPT-Rosalind มีเป้าหมายที่จะเป็นเครื่องมือประสานความร่วมมือด้านการวิจัย มากกว่าที่จะมาแทนที่นักวิทยาศาสตร์ โดยเธอตั้งข้อสังเกตว่าในปัจจุบัน OpenAI ยังไม่เชื่อว่า AI มีความสามารถในการเสนอแนวทางการรักษาโรคใหม่ๆ ได้ด้วยตนเอง

โมเดลดังกล่าวช่วยนักวิทยาศาสตร์ในการอ้างอิงข้อมูล คัดกรองเอกสารวิชาการ และกำหนดสมมติฐาน แต่การตัดสินใจขั้นสุดท้ายในการทดลอง การออกแบบขั้นตอนการวิจัย และการดำเนินการทางคลินิกยังคงเป็นหน้าที่ของมนุษย์ ทั้งนี้ GPT-Rosalind มีไว้เพื่อจัดการกับความท้าทายจากสภาวะข้อมูลล้นหลาม ไม่ใช่การแทนที่แรงงานคน

ในทางเทคนิค GPT-Rosalind ได้รวบรวมเวิร์กโฟลว์ทางชีวภาพที่ใช้กันทั่วไป 50 รายการ และการเข้าถึงฐานข้อมูลสาธารณะกระแสหลักเข้าไว้ในโครงสร้างโมเดลภาษาขนาดใหญ่ทั่วไป ซึ่งช่วยให้นักวิจัยสามารถคัดกรองข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากเอกสารทางวิชาการจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็ว

ส่วนงานใดของ CRO ที่มีความเปราะบางต่อผลกระทบมากที่สุด?

ในเมื่อ GPT-Rosalind เป็นเพียงเครื่องมือช่วยเสริมเท่านั้น เหตุใดจึงเกิดความตื่นตระหนกในกลุ่มธุรกิจ CRO? ดังนั้น จึงมีความจำเป็นต้องวิเคราะห์แยกย่อยโครงสร้างธุรกิจ CRO เพื่อทำความเข้าใจสถานการณ์ดังกล่าว

ขั้นตอนการคิดค้นยาในระยะเริ่มต้นประกอบด้วยการระบุเป้าหมาย การคัดกรองโมเลกุล และการทบทวนวรรณกรรม ซึ่งล้วนเป็นงานที่พึ่งพาความสามารถในการประมวลผลข้อมูลเป็นหลัก โดย GPT-Rosalind สามารถเข้าแทนที่งานบางส่วนของนักวิจัยระดับต้นในการคัดกรองเอกสารวิชาการและการตั้งสมมติฐาน และเนื่องจาก Recursion และ Schrodinger เป็นบริษัทที่พึ่งพา AI ในการคิดค้นยาเป็นพื้นฐานอยู่แล้ว การเปิดตัวโมเดลที่คล้ายคลึงกันโดย OpenAI จึงทำให้นักลงทุนกังวลเกี่ยวกับความเสี่ยงที่เทคโนโลยีของบริษัทเหล่านี้อาจถูกแทนที่

ส่วนขั้นตอนการทดลองทางคลินิกเกี่ยวข้องกับการสรรหาผู้ป่วย การจัดการข้อมูล และการรายงานการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ซึ่งต้องอาศัยการประสานงานนอกสถานที่อย่างกว้างขวางกับโรงพยาบาล ผู้ป่วย และหน่วยงานกำกับดูแล โดยบริการเหล่านี้มีลักษณะที่ต้องอาศัยการปฏิสัมพันธ์สูงและมีโครงสร้างที่ไม่แน่นอน ทำให้โมเดลภาษาประมวลผลได้ยาก ซึ่งนี่คือส่วนที่ IQVIA และ Charles River สร้างรายได้หลัก ดังนั้น การปรับตัวลดลงของราคาหุ้นจึงมีสาเหตุมาจากกระแสความกังวลที่แพร่กระจายตามกันมากกว่าผลกระทบที่เกิดขึ้นจริง

บริการด้านการผลิตและห่วงโซ่อุปทาน (CDMO) ถือว่าอยู่นอกเหนือความสามารถของ GPT-Rosalind โดยสิ้นเชิง นอกจากนี้ รายงานวิจัยจาก CSC Financial ยังระบุว่ากลุ่มธุรกิจนี้มีแนวโน้มที่จะได้รับประโยชน์ในภาพรวม

ข้อสรุปนั้นชัดเจนว่า ผลกระทบของ AI ต่อกลุ่มธุรกิจ CRO นั้นไม่เท่ากัน โดยการรับจ้างวิจัยและพัฒนา (R&D) ในระยะเริ่มต้นกำลังเผชิญกับแรงกดดันที่มากกว่า ขณะที่ปราการทางธุรกิจของกลุ่ม CRO ทางคลินิกกลับแข็งแกร่งขึ้นอย่างเห็นได้ชัด นักลงทุนจึงควรแยกแยะลักษณะความเสี่ยงของกลุ่มธุรกิจย่อยต่างๆ แทนที่จะตื่นตระหนกไปเสียทั้งหมด

OpenAI ปะทะ Google: แนวทางทางเทคนิคที่แตกต่างกันในภาคอุตสาหกรรมชีววิทยาศาสตร์

แง่กลยุทธ์ของการเปิดตัว GPT-Rosalind โดย OpenAI คือการท้าทาย Google อย่างเป็นทางการ ( GOOGL ) โดยในปี 2024 นักวิทยาศาสตร์สองคนจาก Google DeepMind ได้รับรางวัลโนเบลสาขาเคมีจากผลงาน AlphaFold ซึ่งสามารถไขปริศนาทางชีววิทยาที่มีมานานกว่า 50 ปีเกี่ยวกับการทำนายโครงสร้างโปรตีน ส่งผลให้อุตสาหกรรมหันมาให้ความสนใจในศักยภาพของ AI ต่อวิทยาศาสตร์ชีวภาพอย่างมีนัยสำคัญ

ปัจจุบัน AlphaFold ได้เข้าสู่ช่วงการนำไปใช้ในเชิงพาณิชย์แล้ว โดย Alphabet ซึ่งเป็นบริษัทแม่ของ Google ได้ก่อตั้งบริษัทย่อยเฉพาะทางชื่อ Isomorphic Labs เพื่อนำเทคโนโลยี AlphaFold มาประยุกต์ใช้ในการค้นหายาที่มีประสิทธิภาพ ขณะนี้ Isomorphic Labs ได้ร่วมมือกับ Eli Lilly ( LLY) และ Novartis ( NVS) เพื่อลงนามในข้อตกลงความร่วมมือด้านการพัฒนาตัวยาด้วย AI มูลค่ารวมเกือบ 3 พันล้านดอลลาร์ โดยมุ่งเน้นไปที่เป้าหมายการวิจัยที่เดิมเคยถูกมองว่าไม่สามารถรักษาได้ด้วยยา นอกจากนี้ ยาต้านมะเร็งตัวเลือกที่พัฒนาโดยใช้เทคโนโลยี AlphaFold ได้เข้าสู่การทดลองทางคลินิกในมนุษย์ในปี 2025 ซึ่งพิสูจน์ให้เห็นว่ายาที่ออกแบบโดย AI ได้ก้าวข้ามจากระดับทฤษฎีสู่การใช้งานจริงแล้ว อีกทั้งบริษัทยังสามารถระดมทุนในรอบ Series A ได้ถึง 600 ล้านดอลลาร์ในเดือนมีนาคม 2025 สะท้อนถึงความเชื่อมั่นของตลาดทุนผ่านการลงทุนจริง

ในทางกลับกัน GPT-Rosalind ของ OpenAI เลือกเดินบนเส้นทางที่ต่างออกไปอย่างสิ้นเชิง โดยในขณะที่ AlphaFold มุ่งเน้นไปที่ปัญหาเฉพาะเจาะจงและซับซ้อนอย่างการม้วนตัวของโปรตีน GPT-Rosalind กลับเป็นโมเดลภาษาอเนกประสงค์ที่ปรับแต่งมาเพื่อกระบวนการทำงานทางชีววิทยา ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่การทบทวนวรรณกรรม การบูรณาการข้อมูล ไปจนถึงการคัดกรองเป้าหมาย แทนที่จะเป็นการแข่งขันกันโดยตรง ทั้งสองแพลตฟอร์มกลับเป็นตัวแทนของแนวทางที่แตกต่างกันในการนำ AI มาช่วยสนับสนุนวิทยาศาสตร์ชีวภาพ

นักลงทุนจำเป็นต้องติดตามสถานการณ์การแข่งขันในอุตสาหกรรมนี้อย่างต่อเนื่อง โดยผู้ที่สามารถทำวงจรการค้าให้เสร็จสมบูรณ์ได้เป็นรายแรกจะเป็นผู้ครองความได้เปรียบในคลื่นเทคโนโลยีลูกถัดไป ปัจจุบัน GPT-Rosalind ได้รับความไว้วางใจจากผู้ใช้งานระดับองค์กรกลุ่มแรกแล้ว ซึ่งรวมถึง Amgen และ Moderna ขณะที่ Google DeepMind ยังคงขยายความร่วมมือกับบริษัทยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรมยาอย่างต่อเนื่อง การแข่งขันระหว่างทั้งสองบริษัทได้ขยายขอบเขตจากอิทธิพลทางวิชาการไปสู่การประยุกต์ใช้ผลิตภัณฑ์จริงและการสร้างรายได้ในที่สุด

กลุ่มธุรกิจ CRO ยังน่าลงทุนอยู่หรือไม่?

บริษัทหลักทรัพย์หลายแห่งมีมุมมองที่แตกต่างกันเกี่ยวกับผลกระทบของ AI โดย CSC Financial เชื่อว่าในระยะสั้น AI จะมีผลกระทบต่ออุตสาหกรรมยาและการจ้างผลิตยาในวงจำกัด แม้ว่าผลกระทบต่อองค์กรรับจ้างวิจัย (CRO) ในระยะการวิจัยและพัฒนาเบื้องต้นจะมีความแตกต่างกัน แต่ภาคส่วนการรับจ้างพัฒนาและผลิตยา (CDMO) ในด้านการผลิตมีแนวโน้มได้รับประโยชน์ในภาพรวม นอกจากนี้ ข้อมูลจาก China Post Securities ยังเป็นประเด็นที่น่าติดตาม โดยคาดการณ์ว่าตลาดโลกสำหรับการใช้ AI ช่วยค้นคว้ายาจะมีมูลค่าแตะ 1.19 หมื่นล้านดอลลาร์ในปี 2566 และเติบโตสู่ระดับ 7.46 หมื่นล้านดอลลาร์ภายในปี 2575 คิดเป็นอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปี (CAGR) ที่ 22.6%

นี่เป็นตลาดที่สร้างมูลค่าส่วนเพิ่มมากกว่าจะเป็นเกมที่มีผลรวมเป็นศูนย์ (zero-sum game) โดยองค์กรวิจัยทางคลินิกที่นำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มาปรับใช้ในเชิงรุก มีแนวโน้มที่จะสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันภายใต้แนวโน้มใหม่ของอุตสาหกรรมนี้

ในช่วงไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า ข้อมูลจากฤดูกาลประกาศผลประกอบการจะเป็นปัจจัยหลักในการพิสูจน์ข้อเท็จจริง โดย IQVIA มีกำหนดรายงานผลประกอบการในวันที่ 5 พฤษภาคม และ Charles River ในวันที่ 6 พฤษภาคม หากแนวโน้มผลประกอบการ (guidance) ของทั้งสองบริษัทไม่ถูกปรับลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ราคาหุ้นที่ระดับต่ำสุดในปัจจุบันอาจเป็นโอกาสที่เกิดจากการเทขายตามสภาวะอารมณ์ของตลาด ขณะเดียวกัน การแข่งขันระหว่าง OpenAI และ Google ในภาคส่วนชีววิทยาศาสตร์เพิ่งจะเริ่มต้นขึ้นและควรค่าแก่การติดตามในระยะยาว