精选｜字节AI制药拆分融资 开启AI4S产业化

字节跳动在AI制药领域落下关键一子——其AI制药业务线正式启动拆分与独立融资进程。

据《智能涌现》独家消息，拆分后字节仍将控股新公司，核心AI制药团队、算法、技术平台及现有管线资产整体转入新主体。该业务将继续从火山引擎获取算力支持。

新公司由字节跳动AI制药团队主导。该团队2021年组建，由刘凯带队，核心约50人，融合AI4S（AI for Science）算法专家与资深制药研发人员。自成立起，团队便承担从基础模型研究到产业化的全链路职责。

值得注意的是，此前字节内部负责蛋白质结构预测模型的相关团队已并入刘凯负责的AI制药团队。算法模型团队完成整合后，继续推进该领域基础模型研究，少数成员选择离职。

推动拆分融资的关键前提，是字节在AI制药上已积累实际业务进展。

字节在AI制药方向已落地多项技术成果。2025年，其AI4S团队发布分子结构预测模型Protenix和Seedfold，2026年迭代Protenix-v1/v2，构建面向蛋白、配体等生物复合体系的高精度开源结构预测能力。蛋白质设计方面，推出PXDesign等蛋白结合蛋白（binder）设计工具。

更关键的是，字节推出了面向真实药物研发的AI制药平台——Anew Labs。

Anew Labs官网信息显示，团队已发布AnewSampling、AnewOmni、AnewFEP、AnewSynth、scNext等一系列研究，覆盖蛋白-配体动态结构预测、全原子分子生成、自由能计算、合成可行性预测和虚拟细胞等方向，并推出IL17AA/AF/FF、IL4R等早期药物管线。

2026年4月，Anew Labs在美国免疫学会年会上首次披露IL-17小分子项目。这是全球首次——用小分子实现对IL-17家族AA/AF/FF三个二聚体的阻断。IL-17是银屑病、强直性脊柱炎等自身免疫疾病的关键通路，同时抑制A/F两种关键炎症因子，此前抗体药物已验证其临床价值。

这意味着字节的AI制药能力已从模型与算法层面，进入具体靶点、具体分子及内部管线验证阶段。

随着技术探索持续突破，字节判断从科研到产业化的时机趋于成熟，于是整合内部各方向团队，决心试水产业化。

当然，AI4S的产业化挑战不容小觑。

该赛道验证周期长，环节复杂。以制药为例，涉及模型研发、湿实验、临床验证等多环节，对专业人才需求更大，所需组织管理形式也与互联网业务明显不同。

知情人士透露，此次业务拆分旨在建立更符合该业务特征的独立组织架构。字节希望通过这一调整，更有效吸引顶尖人才，推动基础模型能力及算法与制药产业的深度融合。

与此同时，制药行业本身正面临效率压力。

过去二十多年，全球药企研发投入持续增长。全球最大医疗健康数据与临床研究服务商之一IQVIA预计，到2028年全球药品支出将达约2.3万亿美元。市场体量庞大，但新药研发成本高、周期长、失败率高的核心痛点未根本改变。行业迫切期待AI技术突破这些瓶颈。

当前AI4S研究正在加速，体现在其解决复杂问题的能力显著增强。以AlphaFold系列迭代为例：从初代验证可行性，到AlphaFold 2实现2亿个蛋白质原子级精度预测，再到AlphaFold 3跨越单一蛋白限制，精准预测复杂相互作用系统——这表明AI已深入药物设计的关键环节。

如果说蛋白质结构预测仍是基础研究问题，那么近年来涌现的多模态分子生成模型直接切入制药行业的核心——药物设计。这或许意味着AI制药正从研究逐步迈向产业化应用。

字节布局AI4S已有多年。早在2020年前后，公司便开始系统进入AI制药、分子模拟、计算生物学等方向。此后，在第一性原理计算、量子化学、分子动力学、材料模拟以及面向能源与药物分子生成等方向均有团队覆盖。大模型研究团队Seed成立后，AI4S也纳入字节前沿技术布局。

一位接近此次拆分的人士称，这是字节第一次试水AI4S产业化，内部高度重视。“生物科技有其独特的产业逻辑，独立出来能获得独立决策的灵活性，希望跑通中国AI4S的产业路径。”