Quando un’ex consulente di Accenture e un professore di sistemi complessi decidono di fondare una start-up sull’intelligenza artificiale per la scoperta di farmaci, di solito il risultato è un PowerPoint, qualche grafico in stile McKinsey, e un round seed da 2 milioni spesi in marketing. Ma IntelliGen AI, fondata a Hong Kong nel giugno 2024 da Ronald Sun e dal ricercatore Sun Siqi, sembra giocare su un piano diverso. Non solo perché si autoproclama rivale di DeepMind e del suo spin-off farmaceutico Isomorphic Labs, ma perché pretende di fare con la biologia ciò che AlphaFold ha già fatto: trasformare la ricerca scientifica in un problema di predizione computazionale. Solo che qui la posta in gioco non è più l’ordine degli amminoacidi, ma l’economia globale del farmaco.

Ronald Sun ha dichiarato senza mezzi termini che, entro 12-18 mesi, IntelliGen AI prevede di agganciare clienti dello stesso calibro di quelli di Isomorphic. Il che equivale a dire che un’azienda cinese, appena nata, intende giocare nello stesso campionato di Novartis e Eli Lilly. Una sparata? Forse. Ma poi guardi IntFold, il loro modello fondazionale per la predizione tridimensionale delle biomolecole, e scopri che ha prestazioni simili a quelle di AlphaFold 3. Non identiche, certo. Ma sufficientemente vicine da far saltare più di una sopracciglia tra i biologi computazionali occidentali. Ed è qui che il terreno si fa scivoloso: perché mentre tutti parlano di GPT, pochi si accorgono che l’intelligenza artificiale sta cominciando a fare sul serio nella scienza.

Il termine “generative science” non ha ancora il sex appeal di “intelligenza artificiale generativa”, ma è solo questione di tempo. È il concetto che fonde il machine learning con la modellazione predittiva della realtà naturale: proteine, interazioni molecolari, strutture atomiche. Se LLM e text-to-image sono il viso mainstream dell’AI, allora IntFold e soci sono il lato oscuro, quello profondo, potenzialmente più rivoluzionario. E a differenza dei modelli linguistici, che divorano petabyte di dati e interi data center, i modelli biologici hanno fame moderata di calcolo, e molta più fame di precisione. Tradotto: la barriera d’ingresso è meno legata all’hardware e più alla competenza scientifica. E qui, la Cina ha un vantaggio che gli americani faticano ad ammettere.

Secondo Sun, la distanza tra USA e Cina nei modelli fondazionali per la scienza è “relativamente piccola” rispetto a quella nei LLM. È un’affermazione pesante, ma in parte verificabile. I cinesi non devono competere su ChatGPT o Gemini per guadagnare influenza: possono tranquillamente puntare su HelixFold 3 (di Baidu), Protenix (di ByteDance), o appunto IntFold, e ritagliarsi una fetta di mercato scientifico che vale miliardi. La differenza, come sempre, la fa il capitale. Le start-up americane raccolgono cifre a doppia cifra in centinaia di milioni. Quelle cinesi devono accontentarsi, per ora, di round angelici da “qualche decina di milioni”. Il che fa sorridere, se pensiamo che questi modelli potrebbero generare molecole destinate a diventare i blockbuster della farmaceutica del 2030.

Non sorprende che IntelliGen abbia scelto Hong Kong come base. Tra una bolla immobiliare e una stretta politica, la città ha conservato almeno una carta vincente: la sua capacità di attrarre capitale con un pedigree semi-occidentale. Lì dove Shanghai offre competenze e scala, Hong Kong offre investitori e incentivi. Un equilibrio che IntelliGen intende sfruttare per giocare una partita apertamente globale. Perché sì, la Cina è il primo consumatore di farmaci al mondo, ma il mercato che conta resta quello americano ed europeo. E nessuna Big Pharma si affida a un unico fornitore, tanto meno a uno controllato da Google.

Qui arriva la vera strategia di Sun: posizionarsi come alternativa credibile a Isomorphic Labs, non come clone, ma come operatore indipendente in un mercato dove la fiducia è tanto importante quanto l’accuratezza predittiva. Il messaggio implicito è chiarissimo: se non ti fidi di un modello di Google che ti propone molecole, magari preferisci uno sviluppato da un professore di Fudan con PhD, meno visibile ma più neutrale. È una scommessa sull’asimmetria geopolitica, dove anche l’apparente debolezza (essere outsider) diventa un vantaggio competitivo.

Ovviamente, non tutto è oro. IntFold ha ancora lacune evidenti, specie nelle interazioni più complesse come gli anticorpi. AlphaFold 3 mantiene una leadership tecnica difficile da eguagliare, grazie all’accesso privilegiato ai dataset di Google e a un team di scienziati con pedigree accademico imbarazzante. Ma non è questo il punto. Il punto è che ormai esiste una seconda corsia per arrivare alla medicina computazionale, e IntelliGen si propone di guidarla con aggressività e una certa arroganza asiatica ben calcolata.

La cosa affascinante è che stiamo assistendo alla nascita di un mercato completamente nuovo, dove l’algoritmo non è più solo uno strumento, ma diventa il vero prodotto. I modelli fondazionali per la biologia non si vendono su abbonamento, ma si integrano nei processi di R&D delle aziende farmaceutiche, trasformando i laboratori in ambienti simulati. Non è più solo questione di testare molecole: è questione di predirle, iterarle, ottimizzarle prima ancora di sintetizzarle. E chi controlla il modello, controlla la pipeline.

In questo contesto, IntelliGen non vuole essere un fornitore. Vuole essere l’OS della ricerca biomedica del futuro. E se riuscisse anche solo a convincere tre o quattro big pharma a integrare IntFold nei propri workflow preclinici, avrebbe già vinto. Non serve essere il migliore: basta essere abbastanza buono da non poter essere ignorato. Lo stesso principio che ha reso TensorFlow uno standard nonostante PyTorch fosse migliore per anni. O che ha trasformato Zoom in uno status symbol pandemico, nonostante esistessero alternative tecnicamente superiori.

Chi pensa che l’AI nella scienza sia una moda passeggera farebbe bene a guardare cosa succede nei centri di ricerca privati: laboratori smantellati, robotica di laboratorio integrata con modelli predittivi, bioinformatica che diventa core business. In questo scenario, aziende come IntelliGen non sono esperimenti, ma i nuovi padroni del vapore. E se la scienza generativa è ancora un termine di nicchia, presto diventerà la keyword su cui si giocheranno le prossime guerre di brevetti.

Dopotutto, come diceva Paul Dirac, “le leggi fondamentali della fisica sono già note, il resto è solo un problema di calcolo”. E per la prima volta, abbiamo modelli capaci di calcolare la vita.