从谷歌Isomorphic到字节Anew,大厂终要开药厂?

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从谷歌Isomorphic到字节Anew,大厂终要开药厂?
AI资讯 2026-09-24 10:09
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从谷歌Isomorphic到字节Anew,大厂终要开药厂?


近期看到一个消息,字节跳动把内部做AI制药的团队拆成了独立公司,取名新生探途(Anew Labs),首轮外部融资2.9亿美元,投后估值约15亿美元,字节自己留着56%。


领投的HSG、IDG、高瓴,五源联合领投,高榕、春华、博裕跟投,都是顶级VC,很正常。


名单尾部还挂着两个画风完全不同的名字,中国生物制药,上海未来产业基金。一家做药卖药的,一家地方产业基金。这类名字在融资稿里通常只陪衬,金额不大,名头好听,用来证明"产业认可"。但我觉得这一轮里最清醒的判断,可能恰恰在这两个陪跑者身上。


陪跑VS办正事的


VC要赚钱然后退出。这家公司三年后值50亿还是归零,中间怎么波动它们都扛得住,因为手上有几十个别的项目可以对冲。


产业投资人,它们掏钱,买的一张能提前看牌的入场券。管线长什么样,平台到底能不能稳定产出分子,哪一条值得优先谈。这些信息在公开市场上永远买不到,只有在股东名单里才看得到。


中国生物制药,它不缺钱,也不缺在研项目,它缺一个答案,下一代药的源头创新,到底会从哪里冒出来。


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它为什么急


美国那边在推MFN(Most-Favored-Nation,最惠国待遇),同一种药,美国付的钱,不能高于药企在别的发达国家卖的最低价。中国这边用基本医保加商保的双目录,给高值药分流。两边招数不一样,结果却一样:单支药的价格天花板,正在被制度一点一点往下降。


超额利润只剩两条路,覆盖更多人,或者让同一个人吃得更久。


靠仿制和微改良吃饭的年份正在过去,往源头创新药发展是唯一的方向。一季度全球医药交易总额880亿美元,同比增长三成,全年冲1500亿去了。阿斯利康跟石药那笔185亿美元,礼来跟信达88.5亿美元。


大药企正在用真金白银,把源头创新药提前锁进自己的管线。中国生物制药掏的这笔小钱,同样的动作,只是规模小了一号,它投的是管线入场券。


它缺的那一半正好是对方


现在看回Anew这家公司。五十来人的队伍,五个技术平台,从结构预测一路铺到分子设计的各个环节,其中那个开源的蛋白质结构预测模型,一度被拿来跟AlphaFold3比。算力背靠火山引擎。但四条管线,覆盖小分子、抗体和环肽,一条都还没进临床。


坦率讲,这是一张很漂亮的干实验成绩单。


漂亮,但也只到干实验为止。


AI制药这行的关键,早就不是模型跑得多快了。兴业证券有个说法我特别认同:瓶颈在湿实验数据产得多快。生成模型一天能吐出上百万个候选分子,实验室一周只能合成五十个。设计一亿个,验证五十个,在现实世界里试,看这东西到底行不行。


所以你看英伟达和礼来合建的实验室,做到两小时一轮迭代,靠闭环转得快。晶泰能拿到资本溢价,靠的是三百台机器人和每月二十万条自有实验数据。


而药企手里有什么?实验体系,临床资源,注册申报的经验,成熟的商业化渠道。


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字节为什么愿意带这个配角玩


字节缺这点钱吗?2.9亿美元对字节来说不是问题。一家互联网公司要怎么进入一个以"十年周期、十亿美元"为单位的行业。


医药研发的双十定律,和互联网按周迭代的节奏,差异太大。把两种节奏塞进同一个组织,激励错位,考核失焦,耐心会被一点点磨掉。谷歌2021年把DeepMind的药物团队拆成Isomorphic Labs,同样是这个道理。


字节留56%,不全资也不卖光,母公司留住控制权和上行空间,新公司拿到独立的融资通道,独立的薪酬体系,以及属于医药行业的迭代周期。


上海未来产业基金,它出不了算力,出不了模型,但它能给出地方产业政策里的落地通道。一个补产业资源,一个补政策资源,这两笔钱的功能和其他VC完全不同。


配角的风险,比主角小得多


中国生物制药投进去的那笔钱,亏了也就亏了,对它整盘生意几乎没有影响。它换来一个赛道的内部视角,外加未来谈合作时的优先顺位。


Anew赌上了全部,四条管线全部停在临床前,全行业至今没有一款从头到尾由AI设计的药物走完三期。最直接的对标Isomorphic,今年5月拿了21亿美元B轮,累计约26亿,可它把AI设计药物进入人体试验的时间表从2025年底推迟到2026年底。


2027到2029年,这批公司会排队交卷。在那之前,15亿美元的估值,允许存在的想象空间。


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名单里那个名字,才是真正的信号


你想想看,顶级VC出现是标配,它们本来就该出现在所有热门赛道上。真正说明问题的,那些平时不投早期、不投算法、甚至不投科技的钱,愿意投进来。


一家药企愿意在一家零临床的公司股东名单里挂上名字,说明它已经接受了这样一个前提:未来十年,药的发现方式可能真的会变,而它不想站在门外看。


这份判断跟AI能不能预测蛋白质结构无关,跟2.9亿美元这个数字也无关。在药价被按住的年代,谁先把成本打下来,谁就能把利润重新捡回来。


AI从研发端往下压成本,支付方从销售端往下压价格。这两股力量之间,站着一个尴尬的旧模式。


现在,他提前给自己投一个未来。



文章来自于微信公众号 “科技喵新”,作者 “科技喵新”

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