文|周鑫雨
编辑|张雨忻
《智能涌现》独家获悉,字节跳动 AI 制药业务线已启动拆分与独立融资进程。
据悉,拆分后字节仍将控股新公司,AI 制药核心团队、核心算法、技术平台和已有管线资产将整体进入新主体。同时,该业务也将继续从火山引擎获得算力支持。
新公司将由字节跳动 AI 制药团队主导负责。字节 AI 制药团队成立于 2021 年,由刘凯负责,据悉核心成员约50人,由 AI4S 算法人才和资深制药领域专家构成。该团队自成立起便承担着从基础模型研究到产业化的核心职能。
此前字节内部负责蛋白结构预测模型的相关团队,也已并入由刘凯负责的 AI 制药团队,相关算法模型团队已完成整合,将继续推进该领域的基础模型研究,少数人员离职。
字节 AI 制药的业务进展,是这次拆分融资的重要基础。
字节跳动在 AI 制药方向有多个技术成果,2025 年,字节 AI4S 团队发布了分子结构预测模型 Protenix 和 Seedfold,并在 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。
在蛋白质设计和预测方面,团队则推出了 PXDesign 等蛋白 binder(结合蛋白)设计工具。
同时,字节还推出了面向真实药物研发的 AI 制药平台 Anew Labs。
Anew Labs 官网显示,团队已发布 AnewSampling、AnewOmni、AnewFEP、AnewSynth、scNext 等研究,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,在全球范围内首次实现用小分子对 IL-17 家族 AA/AF/FF 3个二聚体的阻断。由于 IL-17 是银屑病、强直性脊柱炎等自免疾病的重要通路,而同时抑制 A/F(两种关键炎症因子)已被抗体药物验证有临床价值。
这表明,字节的 AI 制药能力已经从模型和算法,进一步进入具体靶点、具体分子和内部管线验证阶段。
随着技术进步和 AI 制药上的探索不断取得进展,字节判断从科研到产业的机会正在成熟。因此,整合内部各方向团队,决心试水产业化。
当然,AI4S 的产业化挑战很大。
AI4S 业务的验证周期较长,环节更为复杂。以制药为例,涵盖模型研发、湿实验及临床验证等多个复杂环节,因此对专业人才的需求量更大,所需的组织管理形式和互联网业务也有所区别。
知情人士透露,此次进行业务拆分,是为了建立更符合该业务特征的独立组织架构。字节希望借此调整更好地吸引顶尖人才加入,进而推动该领域基础模型能力以及算法和制药产业的结合。
同时,制药行业本身也正处于效率压力之下。
过去二十多年,全球药企研发投入持续增加。全球最大的医疗健康数据和临床研究服务公司之一 IQVIA 预计,全球药品支出到 2028 年将达到约 2.3 万亿美元。
市场规模足够大,但新药研发成本高、周期长、失败率高的核心痛点并未根本改变。行业迫切希望引入 AI 技术来突破这些限制。
目前,AI4S 研究正在加速进展,体现在其解决复杂性问题的能力正在显著增强。
以 AlphaFold(谷歌 DeepMind 研发的蛋白质结构预测模型)系列的迭代为例: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 跨越单一蛋白质限制,精准预测复杂相互作用系统——这证明 AI 已经深入到了药物设计的重要环节。
如果说蛋白结构预测还是一个基础研究问题,那么近年来涌现出的多模态分子生成模型,即是直接切入制药行业核心问题——药物设计,这可能也说明 AI 制药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,字节就开始系统进入 AI 制药、分子模拟和计算生物学等方向。此后,其在第一性原理计算、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 也成为字节前沿技术布局的一部分。
一位接近这次拆分的人士称,这是字节第一次试水 AI4S 的产业化,内部非常重视,“生物科技有自己的产业逻辑,独立出来,有独立决策灵活性,希望能跑通中国的 AI4S 产业路径。”
