Разработка лекарств с использованием ИИ продолжает привлекать мега-раунды, несмотря на колебания на публичных рынках. Chai Discovery, которая создает модели ИИ для молекулярного дизайна, заявила 14 июля 2026 года, что привлекла $400 млн в раунде Series C, который возглавила Index Ventures, при участии Kleiner Perkins, Sequoia Capital и Dimension, при пост-денежной оценке в $3,8 млрд.
Оценка, утроившаяся за семь месяцев
Новая оценка примерно втрое выше показателя компании в $1,3 млрд в декабре 2025 года — рост, уложившийся примерно в семь месяцев, — и поднимает общий объем финансирования до примерно $630 млн. Среди прежних инвесторов — представители как AI-, так и венчурного рынка: Thrive Capital, OpenAI, Menlo Ventures и General Catalyst уже были в числе акционеров до этого раунда.
Что делает Chai
Основанная CEO Joshua Meier, Chai разрабатывает модели, которые предсказывают и перепрограммируют молекулярные взаимодействия — ключевую задачу при создании лекарств, связывающихся со своими мишенями. Ее новейшая система, Chai-3, позиционируется как инструмент для генерации и валидации кандидатных молекул, с особым акцентом на антитела, созданные ИИ. Компания описывает свои модели как шаг за пределы предсказания структуры — к активному проектированию терапевтических препаратов.
Подтверждение от big pharma
Коммерческий сигнал — это список клиентов. Среди партнеров Chai — Pfizer, Eli Lilly и Novartis, то есть именно те имена, которые превращают исследовательскую лабораторию в платформенный бизнес. Возможность внедрить созданные ИИ кандидаты в пайплайны крупнейших фармкомпаний — это ставка, которую инвесторы поддерживают при оценке $3,8 млрд.
Импульс категории
Привлечение Chai происходит на фоне более широкого всплеска финансирования в сегменте AI for biology, где инвесторы готовы платить за «капиталоэффективную защищенность» — модели, которые устраняют системное узкое место, а не гонятся за масштабом потребительского рынка. Утроение оценки за семь месяцев, поддержанное как венчурными фондами первого эшелона, так и OpenAI, подчеркивает, как быстро AI-молекулярный дизайн перешел от многообещающего исследования к конкурентному, хорошо капитализированному рынку.