La inteligencia artificial ha atraído miles de millones de dólares en inversiones globales mientras los gigantes farmacéuticos compiten por acelerar el desarrollo de nuevos fármacos; sin embargo, el sector de descubrimiento de medicamentos asistido por IA aún se encuentra definiendo sus modelos comerciales viables. En el vibrante ecosistema biotecnológico de China, dos pesos pesados ​​de la industria, con profundas raíces en el país, ofrecen ahora respuestas divergentes.

Los recientes resultados financieros de XtalPi Holdings Ltd e InSilico Medicine Cayman TopCo revelan que el sector se está bifurcando en dos modelos de negocio distintos: uno basado en la venta de servicios de investigación impulsados ​​por IA, y el otro, en el uso de algoritmos para crear carteras de proyectos biotecnológicos (pipelines) totalmente nuevas.

Esta diferencia ya es palpable en su desempeño financiero a medida que ambas compañías navegan por los mercados de capitales: XtalPi se ha convertido en una de las primeras firmas tecnológicas especializadas en salir a bolsa bajo las nuevas normas del «Capítulo 18C» de Hong Kong, mientras que InSilico ha protagonizado la mayor salida a bolsa del sector biotecnológico en Hong Kong en 2025 en términos de fondos recaudados.

XtalPi reportó unos ingresos de 802,6 millones de yuanes (111 millones de dólares) en 2025, lo que representa un aumento interanual del 201,2 por ciento; asimismo, registró su primer beneficio neto anual completo, alcanzando los 134,6 millones de yuanes, con un beneficio neto ajustado que ascendió a 258,2 millones de yuanes. Esta cifra la convierte en la primera empresa rentable del ámbito de la «IA para la Ciencia» en cotizar en el mercado de acciones H de Hong Kong.

Por el contrario, InSilico generó 56,2 millones de dólares en ingresos, pero reportó una pérdida neta ajustada de 43,8 millones de dólares; según explicó la compañía, dicha pérdida fue «atribuible principalmente a la disminución de los ingresos y parcialmente compensada por la reducción en los gastos de investigación y desarrollo».

Este contraste pone de relieve un debate más amplio dentro del sector global de descubrimiento de fármacos mediante inteligencia artificial: si la IA debe comercializarse primordialmente como una plataforma de investigación o como el cimiento para la creación de empresas biotecnológicas.

XtalPi se ha posicionado como una plataforma tecnológica al servicio de las compañías farmacéuticas. Su actividad principal combina la simulación molecular impulsada por IA con laboratorios automatizados y sistemas robóticos diseñados para acelerar las etapas iniciales del descubrimiento de medicamentos.

En lugar de depender del desarrollo de fármacos por cuenta propia, la empresa genera sus ingresos principalmente a partir de servicios de investigación e infraestructura experimental proporcionados a grupos farmacéuticos globales, adoptando un enfoque que se asemeja al de una organización de investigación por contrato potenciada por inteligencia artificial.

Analistas de JPMorgan escribieron en un informe reciente que el modelo de XtalPi proporciona, en esencia, la infraestructura para el descubrimiento de fármacos impulsado por IA. Dado que los ingresos están vinculados a contratos de investigación y no a la aprobación de medicamentos, el modelo ofrece una fuente de ingresos relativamente predecible.

El segmento de soluciones de descubrimiento de fármacos de la empresa generó 537,9 millones de yuanes en ingresos el año pasado, lo que representa un aumento interanual de más de cuatro veces su valor; por su parte, las soluciones inteligentes AI4S aportaron otros 264,7 millones de yuanes, según informó la compañía.

Expertos del sector señalaron que el modelo de servicios de XtalPi traslada eficazmente el alto riesgo inherente al desarrollo de fármacos —donde más del 90 por ciento de los candidatos fracasan en los ensayos clínicos— de vuelta a los clientes farmacéuticos. La empresa asume principalmente los riesgos relacionados con la entrega tecnológica, en lugar de los riesgos clínicos.

Según un informe de 2025 publicado en el *South China Morning Post*, Zhang Peiyu, director científico de XtalPi, declaró que la plataforma de IA y robótica de la empresa ha elevado la tasa de éxito de los experimentos de síntesis química del 20-30 por ciento a cerca del 90 por ciento, y que reduciría los plazos de descubrimiento de fármacos a aproximadamente uno o dos años, en lugar de los cuatro años que suele tomar el proceso actualmente. Estos modelos orientados a los servicios generan un flujo de caja relativamente estable, lo que contribuye a respaldar la iteración continua de la plataforma.

InSilico Medicine ha optado por una ruta más ambiciosa —y más arriesgada—. La empresa utiliza su plataforma Pharma.AI —su plataforma propietaria de IA generativa de extremo a extremo— para diseñar candidatos a fármacos y hacerlos avanzar a través del desarrollo clínico, operando, en la práctica, como una empresa de biotecnología impulsada por IA.

Este enfoque exige un gasto en investigación considerablemente mayor. InSilico invirtió cerca de 81,4 millones de dólares en I+D en 2025, cifra equivalente a aproximadamente el 145 por ciento de sus ingresos anuales.

Desde 2021, la empresa ha generado 28 compuestos candidatos en fase preclínica; de ellos, más de 10 han recibido la aprobación como nuevos fármacos en investigación y han pasado a la etapa clínica. Recientemente, esta estrategia recibió una validación de gran relevancia. InSilico firmó un acuerdo de colaboración con Eli Lilly and Company, otorgando a la farmacéutica estadounidense derechos globales exclusivos para desarrollar, fabricar y comercializar nuevas terapias orales —potencialmente las mejores en su clase— que se encuentran actualmente en fase de desarrollo preclínico para ciertas indicaciones; asimismo, ambas partes colaborarán en múltiples programas de I+D centrados en dianas terapéuticas seleccionadas por Lilly, según informó la compañía.

El acuerdo incluye un pago inicial de 115 millones de dólares y podría alcanzar los 2.750 millones de dólares si se cumplen los hitos de desarrollo establecidos.

Para las empresas que adoptan el modelo biotecnológico, este tipo de alianzas constituye la principal vía para generar ingresos. Sin embargo, dichos ingresos suelen llegar en forma de pagos cuantiosos e irregulares, vinculados a acuerdos de licencia y al progreso clínico, lo que genera resultados financieros volátiles. Estos pagos por hitos actúan como un salvavidas crucial para ampliar su horizonte de liquidez y financiar el elevado consumo de efectivo que exigen los ensayos clínicos en curso.

La distinción entre las estrategias basadas en plataformas y las puramente biotecnológicas no es exclusiva de China. En todo el sector, las empresas dedicadas al descubrimiento de fármacos mediante inteligencia artificial (IA) están experimentando con diversas formas de comercializar su tecnología.

Recursion Pharmaceuticals, con sede en Estados Unidos, ha adoptado estrategias híbridas que combinan alianzas basadas en plataformas con el desarrollo interno de su propia cartera de fármacos; por su parte, las grandes compañías farmacéuticas —entre las que se incluyen Pfizer, Sanofi y Lilly— han suscrito docenas de acuerdos de colaboración en el ámbito del descubrimiento de fármacos mediante IA en los últimos años.

La expectativa es que el aprendizaje automático (machine learning) permita reducir tanto el tiempo como los costes necesarios para identificar candidatos a fármacos prometedores.

A pesar de los rápidos avances en el campo de la IA, muchos investigadores y expertos del sector sostienen que es poco probable que esta tecnología transforme el desarrollo de fármacos de manera tan drástica como algunos inversores esperan.

Ding Sheng, director del Instituto de Descubrimiento de Fármacos para la Salud Global (Global Health Drug Discovery Institute), señaló que el desafío fundamental reside en la biología, más que en la capacidad de computación.

«En comparación con campos como el procesamiento del lenguaje natural, los conjuntos de datos disponibles para el descubrimiento de fármacos son mucho más reducidos», afirmó Ding. «Nuestra comprensión de los mecanismos biológicos sigue siendo incompleta».

Si bien la IA puede acelerar las fases iniciales del descubrimiento, Ding advirtió que los candidatos a fármacos deben someterse aún a años de ensayos clínicos antes de obtener la aprobación regulatoria.

Ren Feng, codirector ejecutivo y director científico de InSilico Medicine, ofreció una perspectiva similar sobre el sector, pero desde la óptica de un desarrollador de fármacos.

«La IA destaca en la reducción de los plazos en la investigación preclínica; sin embargo, una vez que un candidato entra en la fase clínica, su papel disminuye drásticamente. El desarrollo clínico sigue siendo un proceso altamente regulado que se extiende a lo largo de varios años y que la IA no puede eludir. Las verdaderas limitaciones residen en nuestro conocimiento biológico incompleto y en la escasez de datos de entrenamiento de alta calidad, y no en la capacidad de cómputo», afirmó Ren.

En los últimos años, China ha emergido como uno de los centros más activos a nivel mundial en el descubrimiento de fármacos asistido por IA. Los analistas del sector señalan que la sólida base de fabricación farmacéutica del país, su vasta población de pacientes y su reserva de talento en IA —en rápida expansión— han contribuido a acelerar este desarrollo.

Ding comentó que la industria global se encuentra aún en una etapa incipiente, y que las capacidades tecnológicas de las distintas empresas siguen siendo, en términos relativos, bastante equiparables.

«En muchos ámbitos, las empresas chinas avanzan ya a la par de sus homólogas extranjeras», señaló. «Y en algunas direcciones, podrían incluso llegar a tomar la delantera».

El respaldo político de China se alinea cada vez más con el rápido auge de la IA en el ámbito de la I+D farmacéutica; prueba de ello es que las autoridades han situado el descubrimiento de fármacos impulsado por la IA en un lugar prioritario dentro de la agenda nacional de innovación.

En abril del año pasado, el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información, junto con otros seis departamentos gubernamentales, publicó conjuntamente un «Plan de Implementación para la Transformación Digital e Inteligente de la Industria Farmacéutica (2025-2030)». Este documento estratégico contempla la creación de más de diez plataformas nacionales de innovación de modelos de IA para el sector farmacéutico, al tiempo que fomenta la expansión del uso de la IA en las etapas clave del desarrollo de fármacos.

Según la consultora de mercado Frost & Sullivan, se proyecta que el mercado global de I+D farmacéutica asistida por IA crezca de 11.900 millones de dólares en 2023 a 74.600 millones de dólares para el año 2032; esto representa una tasa de crecimiento anual compuesto del 22,6 %, lo cual subraya la sólida trayectoria de crecimiento y la certidumbre que aguardan a este sector.