文｜AI 资本观，作者 | 林见，编辑｜邵神

9 月 16 日，字节跳动旗下 Anew Labs（新生实验室）第一次以一家独立公司的身份，获取了一份估值：15 亿美元。

据 Reuters 报道，这家从字节跳动拆分出来的 AI 制药公司完成首轮外部融资 2.9 亿美元，投后估值 15 亿美元。HSG（原红杉中国）、IDG Capital、GL Ventures、五源资本等机构进入股东名单。字节没有离场，融资完成后仍持有 56% 的股份。

大厂内部拆分、拿下独立融资与高估值，同时由母公司保持绝对控股—— Anew 的开局相很稳。

公司官网已经列出了 IL17、IL4R 等药物项目。IL17 进入 IND 申报准备阶段，即开始为向监管机构提交新药临床试验申请准备关键资料，目前仍属于临床前，还没有进入人体试验。

一个生于大厂内部的 AI 课题，为什么一定要独立融资做药？答案很简单：AI 做药终究要脱离算力纸面，进入一门重资产、长周期且极度凶险的慢生意。"

字节这次亲自下场推了一把。

创新药圈子来了个 " 年轻人 "

Anew 官网仍把 AI 能力摆在显眼位置。

它的平台能力展示部分，AnewFold、AnewSampling、AnewOmni 覆盖结构预测、分子建模和生成式设计；9 月 17 日，公司又发布 AnewDDE 技术报告，希望把结构预测、分子设计、结合亲和力、科学推理和实验反馈接到一起。

图｜Anew 官网展示的 AI 药物研发平台能力，包括结构预测、分子生成与虚拟筛选等

但药物管线一旦出现，公司的发展逻辑就要变了。

互联网产品可以按周、按月迭代，一款候选药物却要经过临床前研究、临床试验申请，再进入 I 期、II 期、III 期临床和监管审批。失败是常态的一部分，而且越往后，实验、生产、合规和资金压力越重。

对一项已经走到药物开发阶段的业务，独立股权、专业医药资本、跨 AI 与制药的人才，以及围绕研发里程碑持续融资，都更适合这套长周期。Anew 官网显示，公司在上海、旧金山和新加坡设有团队，AI 研究人员和药物发现专家在同一个组织工作。

为什么决定拆分 Anew，字节并未对此表过态。

但显然，Anew 现在有外部股东、有独立估值，未来发展空间也有望再进一步。当然，它也需要继续往临床推进的药物项目，接受医药资本和研发节点的双重检验。

生物科技公司的资金周期和互联网产品不同。

药物还没有收入，甚至还没有进入人体试验时，公司往往已经需要为下一阶段实验、生产和申报准备资金。候选分子、临床前数据、监管节点、临床结果和授权进展，会一次次更新市场对公司的判断。

AI 能力仍然是核心，但接下来会有越来越多问题来自 AI 技术之外：一条管线能不能拿到临床试验许可，后续试验能不能推进，项目失败时谁承担研发损失，成功时公司又能留下多少经济权益。

它要随时准备钱，为下一次 " 冒险 " 做准备。

当 AI 公司开始自己做药

从 lab 走出来直接成为 Biotech（生物科技研发型公司），不止在字节。

今年 5 月，Isomorphic Labs 完成 21 亿美元 B 轮融资。这家公司隶属 Alphabet、由 Google DeepMind 孵化，是 AlphaFold 之后 Google 把 AI 能力继续推向药物设计的重要载体。它的官方公告列出的资金用途，一边是继续扩展 AI 药物设计引擎 IsoDDE 和全球业务，一边是推进自己的治疗项目。

英矽智能（Insilico Medicine）走得更远。这家从生成式 AI 药物发现起步的生物科技公司，已经同时拥有 AI 平台、自有临床管线和对外授权合作。2026 年 1 月，它与 Hygtia Therapeutics 公开了一项独家许可和共同开发合作。平台能力、合作研发和药物权益，被放在了同一家公司里。

美国上市公司 Recursion 则从另一条路进入。自动化实验、大规模生物数据和机器学习构成它的技术底座，公司同时推进自有和合作药物项目。

三家公司路线不同，平台合作也都没有消失。共同之处在于，AI 公司自己开始更深地参与药物项目。

这会改变它们和一款药之间的经济关系。给药企提供 AI 平台或合作研发，本身就可能包含首付款、研发及监管里程碑、销售分成和共同开发权益；自己推进候选药物，或者在合作中保留更多资产权益，则会让公司的收益和药物最终成败绑得更紧。回报空间变大，研发费用、现金消耗和临床失败也更多留在自己身上。

平台合作和做自有管线并不是二选一。区别在于，一家公司把多少技术价值留在服务这一层，又把多少风险和收益继续带进药物资产。

Isomorphic 和英矽也说明，这种变化并不等于 AI 公司集体放弃平台业务。Isomorphic 的新融资同时投向 AI 引擎和治疗项目；英矽一边推进自有管线，一边通过授权和共同开发分摊资金与临床风险。

在这种新的公司模式下，AI 平台、合作研发和自有药物可以同时存在，区别只是公司在不同项目里承担多少风险，又保留多少未来权益。

业内目前普遍共识，AI 能够有效改变药物发现早期的试错方式—— AI 未必能替制药消灭失败，但可能让一些错误更早发生。

传统研发要反复经历提出假设、设计分子、实验、等待结果、修改方案。AI、计算和自动化实验室试图把这些环节接得更紧：一次搜索更多候选，更早排除一部分失败方向，让实验结果更快进入下一轮设计。

图｜Recursion 的自动化实验室。图源：Recursion Media Kit

已经有早期临床数据值得关注。IQVIA 在 2026 年的分析中，对经严格验证、确认有 AI 参与的新兴生物科技项目做了比较：最近三年，这组项目的 I 期临床成功率约 75%，高于可比的非 AI 项目；到了 II 期，两组表现大致相当，III 期项目数量还不足以分析。IQVIA 同时提醒，样本仍然有限，全行业总体成功率并没有随之改变。

《Nature Reviews Drug Discovery》今年 8 月的一篇 Perspective 也把边界说得很清楚：AI 方法和基准测试已经大量出现，真正具有临床相关性的影响证据仍然有限。

这恰好是 AI 制药今天最有故事和不确定性地方——前端发现效率已经出现一些可观察的变化，公司和资本也在往药物项目走；到了人体临床，药物仍要接受和传统研发一样漫长而昂贵的验证，很多创新药 Biotech 公司倒在了路上。

此外，AI 制药还有一个很现实的时间差：模型、论文和分子设计结果可以按周、按月更新，临床验证仍以年计算。前端如果更快地产生候选项目，后面反而需要更多资金去筛选、做生产、招募患者、完成临床和监管。

这意味着验证周期会更长，也需要更多的资本持续加持。

超级大厂加持，催生不一样的 Biotech？

回到 Anew，这轮融资带来的是 2.9 亿美元新资金，15 亿美元则是投后估值。

按 Anew 目前公开的管线信息，其进度最靠前的 IL17 仍处于 IND 申报准备阶段，尚未进入人体临床。

这恰好是所有 Biotech 必须直面的临床 " 死亡之谷 "——从实验室的模型设计、分子筛选跨入人体试验，哪怕拿到临床许可，后续 I 期到 II 期的有效性验证每一步都是凶险的淘汰赛。

这意味着，能不能持续找到真正值得投入更多资金的分子、IL17 等项目能不能跨过临床试验申请和后续临床节点，以及项目推进以后，Anew 通过自研、授权或共同开发能留下多少经济权益，每一步都是影响下一轮估值的的硬节点。

还有一个变量来自 AI 能力本身。

结构预测、分子生成、虚拟筛选正在成为越来越多药企和技术公司的能力。如果这些工具快速普及，单纯拥有一套模型未必足以长期维持稀缺性。AI 在谁手上，以及由谁变成收入、管线和药物权益，是复杂的医药行业的天然商业化复杂度。

而且，越往后走，资本消耗与时间沉淀越苛刻。

创新药行业向来有一条残酷的 " 双十定律 " ——一款新药往往需要耗时 10 年、花费 10 亿美元，且成功率不足 10%。

时至今日，这项门槛甚至只增不减：Deloitte 对全球 20 家大型生物制药公司晚期研发管线的年度研究显示，2025 年平均药物开发成本已升至约 26.7 亿美元（含失败成本）。这虽不能直接用来推算 Anew 未来要烧掉多少钱，却直白地揭示了药物开发后半程极其沉重的资本与时间代价。

15 亿美元也因此更像一个需要不断更新的市场坐标。它不是 Anew 几条现有管线的简单加总，也没有告诉外界这些项目未来一定值多少钱。

创新药开发中，一个关键实验、一项监管决定、一组临床数据，都可能改变项目价值；技术侧如果出现更强、更便宜的通用工具，也会改变市场对 AI 平台稀缺性的判断。

早期 AI 制药最容易展示的是模型性能、分子生成速度和计算能力；真正走到药物开发以后，投资人会越来越关心候选项目的质量、临床前数据、监管沟通、合作条款和现金还能支撑多久。

对 Anew 来说，最理想的路径当然是两边同时成立：AI 平台持续提高发现效率，药物项目又能不断跨过临床和监管节点，公司还能够在合作中保留足够的经济权益。

但这并不容易，中国过往十几年年的创新药周期中，倒在路上的 Biotech 公司不计其数。某条管线失败，并不必然否定平台；但平台技术进步，也不能替另一条药完成临床验证。

这次的 2.9 亿美元融资，给 Anew 补充了继续做实验和推管线的资本，15 亿美元则把市场预期公开。接下来，候选药数据、临床推进、合作条款和下一轮融资会不断重新标定。

无论如何，Anew 已经从字节内部的一组 AI 科研能力，成了一家有外部股东、有独立价格、有自己药物管线的公司。

而且别忘了，字节还在控股。

最近两年，创新制药公司普遍对 AI 投以高度关注，也开展了部分合作或内部自研。新兴 AI 制药平台能否再长出不一样的 Biotech 模式，甚至在超级大厂的直接支持下，更快长成 Biopharma（生物制药全产业链企业）？Anew 是个很好的样本。

参考资料：

1. Reuters：Anew Labs 完成首轮外部融资 2.9 亿美元、投后估值 15 亿美元，HSG、IDG Capital、GL Ventures、五源资本等机构入股，字节跳动融资后持股 56%。

2. IQVIA 2026 年分析：经确认有 AI 参与的新兴生物科技项目 I 期、II 期临床成功率比较，及样本有限的说明。

3. 《Nature Reviews Drug Discovery》2026 年 8 月 Perspective：AI 方法与基准测试大量出现，临床相关性影响证据仍然有限。

4. Deloitte 全球大型生物制药公司晚期研发管线年度研究：2025 年平均药物开发成本约 26.7 亿美元，计算含研发失败成本。