Việc khám phá thuốc dựa trên AI có thể giảm đáng kể chi phí và thời gian cần thiết để phát triển một ứng cử viên thuốc. Rentosertib là ví dụ rõ ràng nhất cho đến nay. Theo Insilico Medicine, chương trình này đã đi từ giả thuyết đến một ứng cử viên tiền lâm sàng trong chưa đầy 18 tháng. Chi phí công việc tiền lâm sàng của Rentosertib chỉ vào khoảng 2,6 triệu USD, so với mức 15-25 triệu USD theo phương pháp truyền thống. Insilico đã công bố kết quả giai đoạn IIa được bình duyệt trên tạp chí Nature Medicine. Một chương trình thành công không đủ để xác định kinh tế của toàn bộ nền tảng. Rentosertib nhắm vào xơ phổi vô căn, một bệnh được đặc trưng rõ ràng với các điểm cuối lâm sàng đã được xác lập. Vẫn còn quá sớm để biết liệu cách tiếp cận này có thể mang lại thời gian và chi phí tương tự trong các lĩnh vực bệnh phức tạp hơn hay không. Khoảng 230 tỷ USD doanh thu thuốc có thương hiệu tại Mỹ đang đối mặt với nguy cơ cạnh tranh từ thuốc gốc hoặc sinh học tương tự giữa năm 2025 và 2030. Các đối tác có thể trở thành con đường tự nhiên hơn cho các công ty dược phẩm tìm cách tiếp cận khám phá do AI thúc đẩy mà không phải gánh rủi ro xây dựng toàn bộ hệ thống của riêng mình. Nếu các chương trình khác tạo ra kết quả tương tự, một phần lớn giá trị trong khám phá thuốc có thể chuyển sang các nền tảng full-stack cấp phép năng lực của họ cho ngành dược.