从谷歌到字节，每个大厂，终将拥有一家药厂|制药|字节|强生|核心零部件|知名企业|算法|薛定谔|谷歌

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9月16日，路透社放出消息：字节跳动把内部的AI制药团队拆了出来，成立一家叫新生探途（Anew Labs）的公司。首轮外部融资2.9亿美元，投后估值约15亿美元，字节保留56%控股权。

投资人名单差不多是中国一级市场的全家福：HSG（原红杉中国）、IDG、高瓴领投，五源联合领投，高榕、春华、博裕跟投。名单里还混着两个不太一样的名字：中国生物制药，上海未来产业基金。

15亿美元，约等于薛定谔公司（Schrödinger）现在的市值——那家做了三十年计算化学软件、被全球药企当标准配置的老牌上市公司。

一家成立三年、核心团队五十人、四条管线全部停在临床前的新公司，在资本市场眼里，约等于那位三十年的老师傅。

薛定谔，那个著名的思想实验：盒子打开之前，猫同时活着，也同时死了。

而Anew Labs此刻就在这样一个盒子里：按平台估值，它值15亿美元；按管线残值，四条临床前管线顶天5亿。两种估值同时成立，直到有东西把盒子打开。

从一条招聘启事，到一家15亿美元的公司

新生探途的故事，比这则分拆新闻早了差不多六年。

2020年底，字节跳动AI Lab开始悄悄招聘AI制药方向的人才。那是字节如日中天的时候，抖音、TikTok、头条，推荐算法所向披靡。但在这台推荐机器内部，有一小群人在琢磨一件节奏完全不同的事：用AI做药。

2021年，刘凯牵头组建正式的药物发现团队。他不是算法科学家出身，此前做了七年风险投资。事后看，让一个投资人来建这支队伍是个准确的选择：做药这件事，一半是科学，另一半是资本运作和资源整合。顺带一提，他的老东家，如今就在Anew的投资人名单里。

队伍不大，五十人上下，官网5月列出的核心成员36位，AI算法人才和资深制药专家混编。今年6月，字节完成分拆，团队、算法平台、在研管线整体注入新主体。三个月后，首轮融资落定。

为什么一定要拆出来？行业人士都容易理解：医药研发遵循双十定律，十年周期、十亿美元，验证以年为单位；互联网业务的节奏是周。两种时钟装在同一个组织里，激励错位，考核失焦，耐心一点点磨掉。谷歌对DeepMind的药物团队做过一模一样的选择，2021年分拆出了Isomorphic Labs。中美两家巨头，在组织问题上英雄所见略同。

分拆不等于切割。Anew的算力继续由火山引擎供应，这家公司从出生起就接着一条大厂的算力管道。办公室设在上海、旧金山和新加坡，美国实体名叫Anew Therapeutics。

家底方面，公开信息能拼出一个轮廓。

平台五个：AnewFold做生物分子结构预测，AnewSampling、AnewOmni、AnewDesign、AnewMind覆盖分子设计的其他环节。国际媒体报道提到其中包含Protenix和PXDesign。熟悉开源社区的人对Protenix不陌生，字节此前开源的蛋白质结构预测模型，一度被视为对标AlphaFold3的作品。这家公司的技术底盘，就是字节这几年在AI for Science上公开战绩的延续。

管线四条：形态覆盖小分子、抗体和环肽。最受关注的一条，公司称之为"全球首个"：一款能同时靶向IL-17家族全部三种二聚体的小分子抑制剂。

这行字需要解释下：

IL-17是免疫领域最成功的靶点家族之一。诺华的可善挺、礼来的拓姿，年销售额数十亿美元，是银屑病、强直性脊柱炎的主力治疗。这个市场只有一个巨大的遗憾：现有药物全是生物制剂，必须注射；而IL-17家族的三种二聚体（A/A、A/F、F/F），目前最强的双靶点抗体也只覆盖两种。

用小分子同时拿下三种，为什么没人做成过？因为靶点本身是片禁区。IL-17与受体的结合面又大又平，是出了名的"不可成药"的蛋白相互作用——抗体这样的大家伙可以张开双臂抱住一整片平面，小分子却得像一颗钉子，楔进一面光墙。

真做成了，局面就不一样：患者从终身注射换成每天一粒药片，不需要冷链，制造成本大幅下降。今年早些时候，Anew的生物学负责人在波士顿的一场免疫学会议上公开报告过这条管线。

另一条IL-4R也值得多说一嘴：特应性皮炎的核心靶点，同样是百亿美元级市场，同样有口服化的想象空间。

当然，要说清这家公司，还有一句必须记住：四条管线，没有一条进入临床。

大厂的尽头是药厂

Anew不是孤例。

把2026年的全球AI制药版图铺开，几股力量几乎同时到位。

英伟达出算力。1月，它与礼来宣布共建AI联合创新实验室，五年投入超十亿美元，目标是"两小时完成一轮迭代"的干湿闭环——传统药物化学家做一轮设计、合成、测试，以周计。

OpenAI和Anthropic出模型。OpenAI在4月发布生命科学专用模型GPT-Rosalind，安进、Moderna已导入研发流程，诺和诺德随即宣布战略合作。Anthropic的CEO阿莫迪公开说，生命科学是公司战略优先级最高的领域之一；更激进的动作也在4月，以约4亿美元收购成立仅八个月的Coefficient Bio，从卖工具转向直接持有管线。百时美施贵宝则正在向三万多名员工推广Claude。

Anew最直接的对标，是谷歌系的Isomorphic Labs。这家DeepMind分拆、诺奖得主哈萨比斯执掌的公司，5月12日完成21亿美元B轮融资，Thrive Capital领投，Alphabet、GV、淡马锡、英国主权AI基金悉数到场，累计融资约26亿美元。它的引擎IsoDDE覆盖蛋白-配体建模、亲和力预测、口袋识别，与强生、礼来、诺华都签了数十亿美元级的合作。它给自己定的目标是2026年底让AI设计的药物进入人体试验，而这个时间表已经从2025年底推迟过一次。

钱也在涌向交易环节。今年一季度全球医药交易总额880亿美元，同比增长三成，机构预判全年冲击1500亿。阿斯利康与石药185亿美元，礼来与信达88.5亿美元，礼来与Profluent最高22.5亿美元。大药企正在用真金白银把AI和源头创新锁进自己的管线。

在这张棋盘上看字节这步棋：算力接自家火山引擎，模型接自家AI4S积累，资本一头是顶级VC、一头是国资和药企，管线直接对标全球级靶点。

Anew Labs，野心多少有点藏不住了。

15亿美元，和56%的股权

先回答市井里最关切的问题：一家五十人、零临床的公司，凭什么值15亿美元？

按传统管线估值法，每条临床前管线打几千万到两亿美元残值，四条顶天五亿。多出来的十亿，市场定价的是别的东西。

第一样，是字节能力外溢的可能性。Anew本质上是把字节在推荐系统时代积累的模型训练、工程化和算力调度能力，平移到新战场。这件事在数学上说得通：推荐算法的核心，是在超大的连续解空间里快速搜索最优解，而药物分子设计的数学本质与此相近。投资人赌的是，在短视频里锻炼出来的机器，换成蛋白质语料，同样能打。

第二样，是生产管线的机器，而不是管线本身。国泰海通有个判断可以作锚：AI制药的竞争单元，正从单个分子升级为"数据×模型×管线"的系统能力。分子会失败，流水线不会。Isomorphic能融21亿美元，而手握某款具体药物的biotech可能融不到零头。就是说，市场已经决定给工厂定价，而不是给产品定价。

第三样，是时间。中国AI制药公司上一波批量成立于2018到2021年，多数至今还卡在"AI是工具还是药物"的定位摇摆里。天使轮就给15亿，是一级市场在抢跑——等临床数据出来，估值也许上一个大台阶，也许归零。期权本来就是双向的。

比15亿美元更值得琢磨的，是56%。

字节没有全资持有，也没有彻底卖出。全资的问题前面说过，双十定律和互联网节奏的冲突几乎无解；彻底卖出则等于放弃一张战略牌，还可能养出日后的对手。控股分拆是两者之间的平衡：母公司保留控制权和财务上行空间，新公司拿到独立的资本通道、独立的薪酬体系，和属于医药行业的节奏。

这个打法正在成为全球范式。Alphabet对Isomorphic是分拆但深度参与；Anthropic对Coefficient Bio选择直接收购；英伟达不持股，只结盟。下注的轻重，本身就是各家信心的刻度。看得出，字节和谷歌押得最重：出钱，出算力，还控股。

对中国互联网大厂，这件事的溢出价值也许超过融资本身。大厂内部那些做材料、做电池、做气候的AI团队，从此多了一条可参考的路径：拆出来，接上母体算力，引入产业资本，按行业的节奏生长。可以预料，不少大厂的战略部门会研究这份56%的股权结构。

瓶颈换了位置

AI制药的下一个瓶颈在哪里？兴业证券有个判断，说出了这个行业最反直觉的一点：决速步骤不在模型跑多快，而在湿实验数据产得多快。

模型这一侧的军备竞赛已经过剩。AlphaFold们把结构预测的边际成本压到几乎为零，生成模型每天吐出百万个候选分子。可当模型的产出速度超过实验验证一万倍，瓶颈就整个挪了位置：你能设计一亿个分子，实验室一周只能合成五十个。

这也解释了叙事主角的切换，从算法公司，换成拥有湿实验能力的公司。英伟达和礼来的实验室，卖点是两小时一轮迭代，比的不是模型快，是闭环转得快；晶泰的资本溢价，底层是三百台机器人和每月二十万条自有实验数据。

对Anew来说，这是它版图里最需要补的一块。公开信息里，它是一家计算重、实验轻的公司，五个平台全是干实验，湿实验能力未见披露。路子无非几条：自建、合作，或者外包给中国的CRO。

反过来，这正好解释了中国生物制药这笔战略投资的用意——药企的实验体系、临床资源和注册经验，正是Anew缺的那一半。这不是财务投资，是互补。

还有一层关系，把这件事推向更深处。

我此前写过，全球支付方正在合围（详见《》）：美国用MFN把药价锚定国际最低价，中国用基本医保加商保的双目录给高值药分流，单药单价的天花板被制度性压低，超额利润只能来自更多患者乘以更长时长。

把Anew的管线放进这个框架，会看到一种严丝合缝的巧合。自身免疫疾病患者以千万计，这是更多患者；需要终身用药，这是更长时长；小分子口服、无需冷链、制造成本远低于抗体，这是单价友好。同一笔账反过来算，对生物制剂近乎催命：一旦口服小分子做到与可善挺相当的疗效，那些每年几万美元的注射剂，将同时面对专利悬崖和剂型更替。

AI降研发成本，支付方压销售价格，两股力量从产业链两端同时发力，把"高单价、小人群、生物制剂"的旧模式夹在中间。Anew选靶点的口味——IL-17、IL-4R，全是口服化想象的大市场——说明它比谁都清楚终局的规则。

药品的经济形态正在逼近消费品：大市场、低单价、长周期。谁先接受这个设定，谁的管线模型就先更新。

盒子还没有打开

当然，还有三个问题，眼下没有答案。

一是临床。Anew四条管线全部在临床前，Isomorphic推迟过人体试验时间表，全行业至今没有一款从头到尾由AI设计的药物走完三期。国泰海通说，AI设计药物的临床验证潮即将到来。"即将"两个字，眼下托着上千亿美元的估值。2027到2029年，这批公司排队交卷，那才是这个赛道的成人礼。

二是字节的耐心。这家公司历史上多线出击，也多次收缩，教育、游戏都见过。56%的控股既可以是长期承诺，也可以是下一次战略收缩时最先变现的资产。判断一家公司的命运，股权结构说了不算，母公司愿意给多长时间说了算。答案不在公告里。

三是估值的收敛速度。市场现在按平台给钱，但平台的价值终究要靠管线兑现。如果三五年内平台产不出进临床的分子，平台估值会向管线估值坍缩。薛定谔的市值从80亿美元走到15亿，就是一部平台叙事被管线现实修正的记录。

Anew现在拿到了薛定谔的市值。没有人希望它走薛定谔的曲线。

这三个问题，其实可以合并成一个：盒子什么时候打开。

量子力学里，观测让叠加态坍缩——猫在打开盒子的那一瞬间，才被迫在生与死之间做出选择。AI制药的观测时刻，就是第一批临床数据的读出。在那之前，15亿美元和零，两种估值都合法；在那之后，每家公司都只能领走属于自己的那一个。

结语

回到2020年底，字节AI Lab贴出第一批AI制药招聘启事的那个冬天。少有人想到，那家靠信息流推荐日进斗金的公司，五年后会孵化出一间给蛋白质建模的药研公司。