A Alphabet (GOOGL) e a Meta Platforms (META) estão investindo em biologia de IA. Na quarta-feira, 7 de outubro, o Google DeepMind, a unidade de descoberta de medicamentos da Alphabet, Isomorphic Labs, e a Meta concordaram em colocar um total combinado de US$ 300 milhões na Iniciativa de Biologia Virtual do Biohub. O Biohub é o grupo científico apoiado por Mark Zuckerberg e Priscilla Chan.
Com o Departamento de Energia dos EUA e os Institutos Nacionais de Saúde também participando, os compromissos totais agora chegam a US$ 1,8 bilhão.
O que o Dinheiro Compra
A iniciativa medirá como as células respondem em muito mais condições do que os cientistas já testaram, e então usará esses dados para treinar modelos de IA que preveem o comportamento celular. O primeiro conjunto de dados deve ser lançado em cerca de um ano, e o objetivo é ter modelos preditivos precisos dentro de cinco.
O financiamento se divide assim:
- Biohub: US$ 500 milhões, comprometidos em abril
- Departamento de Energia: mais de US$ 500 milhões ao longo de cinco anos
- NIH: mais de US$ 500 milhões em financiamento federal anterior, agora sendo padronizado para o projeto
- Google DeepMind, Isomorphic Labs e Meta: US$ 300 milhões combinados
Em troca, as três empresas veem os dados antes do público. Os financiadores comerciais obtêm um embargo de um ano sobre os dados que ajudam a pagar, enquanto os dados financiados pelo governo não têm nenhum. "Temos que ter algum incentivo para os players comerciais fazerem parte disso, e o período de embargo cria isso", disse Alex Rives, chefe de ciência do Biohub.
US$ 300 Milhões São um Arredondamento para a Alphabet e a Meta
O cheque é minúsculo comparado ao que essas duas já gastam. A Alphabet gastou US$ 68,97 bilhões em pesquisa e desenvolvimento nos últimos 12 meses, e a Meta gastou US$ 71,63 bilhões. Juntos, isso dá US$ 140,6 bilhões, ou cerca de US$ 385 milhões por dia.
Portanto, todo o compromisso de US$ 300 milhões é menos que um dia de seus orçamentos combinados de pesquisa. Ambas as empresas mais que dobraram o P&D desde 2021, e a Meta agora gasta mais que a Alphabet.
Os gastos de capital tornam a diferença ainda maior. A Alphabet gastou US$ 91,45 bilhões em capex em 2025 e a Meta gastou US$ 69,69 bilhões, cada um cerca de 3,7 vezes seu nível de 2021. Ambas as empresas vincularam a maior parte desse gasto a data centers de IA.
A biologia é um pequeno complemento a esse gasto. Nada neste acordo afeta os lucros de qualquer uma das empresas.
Por que o Acesso Antecipado é o Verdadeiro Ativo
O que o dinheiro realmente compra é tempo. Um embargo de um ano sobre conjuntos de dados financiados comercialmente dá às empresas participantes uma vantagem no treinamento de modelos antes que esses conjuntos de dados se tornem públicos.
Isso importa mais para a Isomorphic Labs, que transforma modelos de IA em candidatos a medicamentos. Ela já tem parcerias com a Eli Lilly (LLY) e a Novartis (NVS), e levantou US$ 600 milhões de investidores externos em março de 2025. Melhores dados celulares alimentam diretamente esse negócio.
A Alphabet está acostumada a pagar por ciência de longo prazo. Seu segmento Other Bets teve um prejuízo de US$ 7,52 bilhões em 2025, acima dos US$ 4,10 bilhões em 2023, com receita que permaneceu estável em cerca de US$ 1,5 bilhão.
Comparado a um prejuízo desse tamanho, a parte da Alphabet de US$ 300 milhões mal é registrada.
O que Significa para as Ações da Alphabet e da Meta
Eu interpreto isso como uma opção barata para ambas as empresas. Nenhuma ação se move com um compromisso de US$ 300 milhões. O retorno comercial depende de se os dados melhoram a descoberta de medicamentos ou produzem modelos de IA úteis. O Biohub visa modelos preditivos precisos dentro de cinco anos, mas não estabeleceu um cronograma de comercialização.
A corrida também está lotada. A Anthropic montou seu próprio laboratório de biologia úmida, e a OpenAI Foundation lançou um programa de subsídios de mais de US$ 125 milhões para conjuntos de dados de biologia. A Nvidia (NVDA), uma parceira tecnológica da iniciativa, poderia se beneficiar da demanda pela infraestrutura de computação usada para treinar esses modelos.
O ponto a observar é o primeiro conjunto de dados, previsto para cerca de um ano. É quando o embargo começa a importar.
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