В январе 2026 года Converge Bio закрыла Series A на $25 млн с переподпиской — раунд возглавил Bessemer Venture Partners, а среди инвесторов топ-менеджеры Meta, OpenAI и Wiz. За полтора года после посевного раунда на $5,5 млн стартап, основанный в 2024-м, набрал 34 сотрудника, 40 партнёрских программ и публичные кейсы с улучшением выхода белка в 4–7 раз.
Это не единичный случай, а часть глобального тренда. 2026 год стал переломным для AI-биотеха: в январе на конференции JPMorgan шесть крупнейших фармкомпаний — Pfizer, GSK, Bayer, Sanofi, Eli Lilly, Novartis — объявили о партнёрствах с AI-платформами. Insilico Medicine опубликовала в Nature Medicine результаты Phase 2a препарата rentosertib, спроектированного ИИ от мишени до молекулы. Рынок AI в биотехе, по данным Precedence Research, вырос до $28,7 млрд.
Биология как язык: что делает Converge Bio
CEO и сооснователь Dov Gertz до основания компании разработал ML-метод поиска новых систем CRISPR — патент получил лицензию в США, а научная статья вышла в коллаборации с нобелевским лауреатом Jennifer Doudna. CSO Iddo Weiner (PhD по биоинформатике) довёл две лекарственные программы до положительных результатов Phase 2. CTO Oded Kalev раньше возглавлял AI-команды в кибербезопасности и консультировал правительственные агентства США по генеративному ИИ.
Состав основателей — редкое сочетание для AI-биотеха. Gertz пришёл из CRISPR-инженерии, Weiner — из клинической разработки, Kalev — из инфраструктурного AI и кибербезопасности. Каждый закрывает свою часть стека: генерация биологических гипотез, клиническая валидация, масштабирование платформы. Это снижает ключевой риск сегмента — разрыв между AI-прототипом и работающим продуктом для фармы.
Платформа Converge состоит из трёх готовых AI-систем — для дизайна антител, оптимизации выхода белка и поиска биомаркеров с мишенями. Система дизайна антител работает как конвейер: генеративная модель создаёт варианты, предиктивные фильтры отсеивают неподходящие по молекулярным свойствам, а докинг-симуляция проверяет трёхмерное взаимодействие с мишенью. «Это не одна модель, — говорит Gertz в интервью TechCrunch. — Это три компонента, которые работают вместе».
Разговор надо переводить с моделей на AI-системы. В отличие от ChatGPT, нельзя просто дать промпт модели и получить полезный результат. Нужны качественные данные, правильные архитектуры и плотный цикл экспериментальной валидации.— Dov Gertz, CEO и сооснователь Converge Bio
Заказчики получают не API и не набор инструментов, а сквозные AI-системы, встроенные в их R&D-процессы. Биолог не пишет код и не собирает пайплайны — он загружает задачу и получает результат. За два года Converge заключила больше 40 партнёрств с фармкомпаниями и биотехами в США, Канаде, Европе и Израиле, а сейчас выходит на азиатский рынок.
Динамика привлечения капитала
$5,5M посевной (2024) → $25M Series A (январь 2026). Оценка не раскрыта, но переподписка раунда при участии Bessemer указывает на мультипликатор от посевной. · Converge Bio / PRNewswire, 2026
Четыре цифры, которые меняют нарратив
Первый публичный кейс: за одну вычислительную итерацию платформа увеличила выход целевого белка партнёра в 4–4,5 раза. Второй: сгенерированные антитела показали аффинность связывания в однозначном наномолярном диапазоне — это уровень, сопоставимый с лучшими моноклональными антителами, прошедшими клинические испытания.
Третий показатель: 40 активных программ одновременно. Четвёртый — команда выросла с 9 до 34 человек за 14 месяцев. Хоккейная клюшка найма указывает на product-market fit: заказчики платят за результаты, а не за обещания.
Как мы писали в июне, 2026 год стал рекордным для AI-биотеха — стартапы в сфере ИИ-разработки лекарств привлекли миллиарды долларов инвестиций. Eli Lilly и Nvidia построили самый мощный AI-суперкомпьютер для drug discovery. AlphaFold получил Нобелевскую премию по химии.
В этом контексте стартап — симптом, а не аномалия. Рынок движется от перебора вариантов в лаборатории к молекулярному дизайну на данных (data-driven). Компании, которые докажут, что их AI-системы сокращают время от мишени до кандидата, получат мультипликатор к оценке. Converge с 40 программами и 4–7× улучшением выхода белка уже представила такие доказательства. Следующие 12 месяцев покажут, превратится ли этот импульс в лидерство в категории.
Рынок: 200 стартапов и окно возможностей
«В отрасли больше 200 стартапов, которые встраивают ИИ в исследовательские процессы, — отмечает Gertz. — Это признак зрелости индустрии». Плотность игроков растёт, но Converge выбрала нишу, где отстройка очевидна: сквозные AI-системы (end-to-end), обученные на биологических данных, а не текстовые LLM.
Это различие определяет бизнес-модель. Фармкомпания не подписывается на API — она покупает готовую систему, которая генерирует антитела, фильтрует их по свойствам и симулирует взаимодействие с мишенью в одном конвейере. Средний цикл продажи — 3–6 месяцев, но после первого кейса контракты продлеваются: из 40 завершённых программ все привели к повторным заказам и расширению сотрудничества.
Ключевое различие: текстовые LLM могут галлюцинировать с минимальными последствиями — неправильный ответ на вопрос пользователя. Ошибка в сгенерированной молекуле означает годы потерянных исследований и миллионы долларов. Converge решает это через каскадную валидацию: генерация → предиктивный фильтр → физическая симуляция — каждый этап отсеивает ложные срабатывания до того, как молекула попадёт в лабораторию.
Закрытие новых партнёрств в Азии — масштабирование платформы за пределы Северной Америки и Европы
Запуск четвёртой AI-системы для клинических испытаний (Gertz анонсировал expansion в эту стадию)
Возможный Series B при текущей динамике — 40 программ за два года указывают на ускорение цикла продаж
Реакция big pharma: если Pfizer или Novartis начнут пилотировать Converge, это изменит расклад в сегменте
Что дальше: три сценария
🟢 Оптимистичный (35%)
Критерий подтверждения: партнёрство с топ-5 фармкомпанией в ближайшие 12 месяцев.
🟡 Базовый (45%)
Критерий подтверждения: retention текущих партнёров при умеренном приросте новых.
🔴 Пессимистичный (20%)
Критерий опровержения: внутренние AI-команды большой фармы начинают превосходить внешние платформы по скорости и качеству.
Когда биология станет программируемой?
Вероятность: 60% — конвейер из 40 программ и продлённые партнёрства указывают на то, что хотя бы одна программа партнёра достигнет IND. Ключевой риск: регуляторная неопределённость для AI-спроектированных терапевтиков.
