La carrera por crear medicamentos con inteligencia artificial sumó un nuevo protagonista con peso propio. Chai Discovery, una startup de San Francisco fundada en 2024, ya alcanzó una valuación de US$ 1.300 millones y atrajo a dos gigantes de la industria farmacéutica. Pfizer y Eli Lilly firmaron acuerdos para probar su tecnología en el diseño de nuevas terapias, en una apuesta que puede cambiar los tiempos, los costos y la precisión del desarrollo de fármacos.
La empresa quiere acelerar un proceso que, en la industria tradicional, suele demandar más de 10 años y superar los US$ 1.000 millones por cada medicamento. Su herramienta central son modelos de IA capaces de diseñar proteínas y anticuerpos con potencial terapéutico. La expectativa de los fundadores es que esta tecnología ayude a crear tratamientos mejores, no solo más rápidos.
El interés de las grandes farmacéuticas se encendió en junio del año pasado, cuando Chai presentó un modelo capaz de diseñar anticuerpos.
Durante años, el sector escuchó promesas difíciles de llevar al laboratorio. Ahora, algunas farmacéuticas empezaron a probar modelos que prometen resultados más concretos. Chai busca ocupar ese lugar con una estrategia distinta a la de muchas rivales. En vez de armar su propia cartera de medicamentos, vende acceso a su plataforma.
Índice de temas
La señal que despertó a Pfizer y Eli Lilly
El acuerdo con Eli Lilly llegó en enero y le dio a Chai un sello de validación muy buscado. Lilly, que superó el US$ 1 billón de capitalización bursátil, se transformó en una de las farmacéuticas más observadas del mundo por sus medicamentos para bajar de peso. Su alianza con Chai apunta al diseño de varias terapias nuevas mediante modelos de IA.
Pfizer también decidió avanzar. La farmacéutica, que registró ingresos por US$ 63.000 millones en 2025, firmó una colaboración para desarrollo de fármacos con la startup. Aunque las empresas no revelaron los términos económicos, acuerdos similares en el sector incluyeron pagos iniciales de decenas de millones de dólares y montos potenciales superiores a US$ 1.000 millones.
El producto que terminó de entusiasmar a Pfizer fue Chai-3, la nueva versión del modelo de diseño de anticuerpos de la compañía. Según la startup, esta herramienta duplica la tasa de éxito del sistema anterior y genera anticuerpos que se unen a sus blancos terapéuticos con una fuerza 100 veces mayor. En términos simples, busca producir mejores “llaves” para encajar en las “cerraduras” biológicas que causan o impulsan enfermedades.
Chai sostiene que su modelo puede reducir etapas largas de prueba y refinamiento. El desafío será demostrar que ese avance se traduce en tratamientos viables dentro de programas reales.
La empresa ya conversa con más de 15 farmacéuticas y espera cerrar nuevos acuerdos este año. También ofrece sin costo Chai-1, su primer modelo de plegamiento de proteínas, para que potenciales clientes puedan probar parte de la tecnología. Esa decisión funciona como puerta de entrada comercial para laboratorios que miran la IA con interés, pero todavía quieren evidencia antes de firmar contratos de gran escala.
Una startup joven con inversores de peso
Chai reunió más de US$ 225 millones de inversores como OpenAI, General Catalyst, Menlo Ventures y Oak HC/FT. Ahora negocia una nueva ronda por US$ 400 millones, que llevaría su valuación a US$ 3.400 millones. La operación todavía no cerró y la compañía rechazó hacer comentarios sobre ese proceso.
El apetito inversor no apareció de la nada. Según PitchBook, las startups de descubrimiento de fármacos con IA recibieron US$ 11.400 millones a nivel global en 2025, más del doble que los US$ 5.600 millones del año previo. En lo que va del año, el sector ya captó US$ 5.500 millones, una cifra que marca la intensidad de la competencia.
La historia de Chai se armó alrededor de cuatro fundadores. Meier, de 30 años, creció en Nueva Jersey, se formó en Harvard y pasó por OpenAI, Meta y Absci. Dent, de 29 años, nació en Londres, estudió informática en Harvard y trabajó en Stripe. A ellos se sumaron Matt McPartlon, también con paso por Absci, y Jacques Boitreaud, que llegó de Aqemia.
La tesis que los unió fue que los modelos de IA podían hacer por el diseño de proteínas lo que otros sistemas ya empezaban a hacer en lenguaje, imágenes o código. Google DeepMind marcó un antecedente fuerte con AlphaFold, su base de datos de proteínas lanzada en 2021, que luego se vinculó con el Premio Nobel de Química para su equipo. Chai intentó llevar esa lógica a un terreno comercial más directo.
Dent reconoció que el mercado tardó en confiar.
El negocio detrás de la ciencia
La mayoría de las firmas de IA farmacéutica busca descubrir sus propios medicamentos. Ese camino puede generar retornos enormes si una terapia llega al mercado, pero también exige capital, años de pruebas y tolerancia al riesgo clínico. Chai eligió vender tecnología a laboratorios que ya conocen el proceso regulatorio, clínico y comercial.
La colaboración con Lilly se concentra en fármacos biológicos, terapias que provienen de fuentes naturales como proteínas o células. El valor de esos tratamientos se disparó en áreas como cáncer, enfermedades autoinmunes y trastornos metabólicos. Sin embargo, los plazos siguen largos. Diogo Rau, director de información y digital de Lilly, estimó que ningún medicamento creado con IA llegaría al mercado antes de mediados de la década de 2030, o incluso más tarde.
Ese horizonte muestra la distancia entre el entusiasmo inversor y la realidad científica. Chai puede acelerar etapas tempranas, pero un fármaco todavía debe pasar pruebas preclínicas, ensayos en humanos y controles regulatorios. El premio, de todos modos, es enorme. Un medicamento exitoso puede generar ingresos anuales por US$ 10.000 millones.
El próximo paso de Chai será ampliar sus modelos para diseñar moléculas pequeñas y péptidos, además de anticuerpos. Si lo consigue, su mercado potencial crecerá de manera fuerte. Por ahora, Pfizer y Eli Lilly ya le dieron algo difícil de conseguir para una empresa tan joven. Credibilidad frente a una industria que suele moverse con cautela, pero que esta vez parece dispuesta a apostar fuerte por la inteligencia artificial.
