**字节跳动AI制药部门Anew Labs以无临床资产的阶段融资2.9亿美元、估值15亿美元,核心支撑来自IL-17FF小分子抑制剂的机制稀缺性,以及产业方和国资资源的引入,押注的是AI药物发现的期权价值。** **要点** **1. 融资结构:让出44%股份换取三类资源** 字节保留56%控股权,引入红杉中国、IDG、高瓴等财务投资人,同时纳入中国生物制药(提供临床开发与商业化通道)和上海未来产业基金(提供落地政策配套),区别于百度(独立IPO)和腾讯(纯投资)的路径。 **2. 15亿美元估值锚定于一个分子的想象空间** 东吴证券预期估值约10亿美元,最终高出50%。核心资产是IL-17小分子抑制剂AN-5162,能同时抑制IL-17AA、AF、FF三种形式,其中IL-17FF因缺乏典型结合口袋历来被认为小分子无法靶向,而IL-17是年销售额数十亿美元的自免赛道。 **3. 全球AI制药融资榜前列均为“临床资产为零”** 截至2026年年中,FDA批准的AI发现药物数量为0,唯一进入III期的英矽智能IPO募资额反而在榜单末尾。资本买的是期权而非临床证明,AI分子在I期通过率占优,但II期后成功率与传统分子趋同。 **4. 隐忧:CRO依赖与组织整合考验时间窗口** Anew湿实验全部外包给CRO,数据飞轮运转质量取决于CRO的数据回流意愿。内部多条AI制药线刚完成整合,核心人员保留是第一道坎。AN-5162计划四季度提交IND,从IND到上市中位周期以年计,临床失败率超70%,跨界公司的组织耐心将在2027-2028年面临真正检验。
临床资产为零,估值15亿美元:字节的AI制药生意在赌什么?
2026-09-16 23:59

临床资产为零,估值15亿美元:字节的AI制药生意在赌什么?

本文来自微信公众号: 互联网医疗圈 ,作者:丁观


9月16日,路透社援引消息人士报道:字节跳动的AI制药部门Anew Labs(新生实验室)完成2.9亿美元首轮外部融资,投后估值15亿美元。


字节保留56%股份。让出44%,换回2.9亿美元现金和一个15亿美元的估值锚。


账面上看,这是一笔划算的买卖。但真正值得看的,是它的结构。


01


字节在下一盘什么棋


先看投资人名单。


领投三家:HSG(原红杉中国)、IDG资本、高瓴。跟投一串:五源、高榕、春华、博裕。这些都是国内一级市场的老面孔,提供的是钱和下一轮的人脉。


名单末尾有两个名字,值得单独拎出来。


中国生物制药,国内头部药企,有完整的临床开发和商业化体系。它进来,带来的不只是钱,还有一条通往临床和商业化的通道。一家做AI药物发现的公司,最难的环节从来在实验室之外。把分子推进临床,再推进市场,这两步比设计出一个分子要贵得多。


上海未来产业基金,国资背景,毕竟Anew总部设在上海。而地方产业基金进场,通常伴随落地、人才、政策一整套配套。


所以字节让出44%,换回来的是三样东西:现金、估值锚,以及产业方和地方资源这两个入口。


这个组合在国内大厂里没有先例。百度孵化百图生科,走独立IPO;腾讯在医药领域以投资为主,不自研药物。


字节选了第三条路——拆出来,让资本进来,控股权攥在手里。



02


15亿美元,买的是什么


东吴证券8月的行业周报给这次融资的预期估值是「约10亿美元」。最终落点15亿,高出卖方预期约50%。


要知道,这个价格对应的资产里,管线还在先导化合物优化阶段,没有临床资产,没有对外授权的BD订单。


答案分三层来看:


最外层,是开源模型挣来的声誉。字节Seed团队2024年公开了Protenix代码库,2026年迭代到v2,走Apache 2.0协议全栈开源。基于它做的蛋白结合剂设计工具PXDesign,在多个靶点的湿实验里做出了纳摩尔级的结合数据。这层价值很直接:字节在学术界先拿到了话语权。


中间层,是平台矩阵。AnewOmni把分子建模拉通,AnewSampling做分子动力学,scNext做细胞动力学预测。听着复杂,本质是把从分子到细胞的行为都算一遍。但AnewSampling团队自己承认,高质量动态训练数据稀缺是最大瓶颈。


最里面那层,才是真正值钱的。今年4月,波士顿,美国免疫学家年会上,Anew团队披露了一个叫AN-5162的分子。这是个IL-17小分子抑制剂,临床前阶段。


它的特别在于「全谱」,同时抑制IL-17AA、AF、FF三种形式。其中IL-17FF这个亚型,因为结构上缺少典型结合口袋,长期被业内认为小分子打不了。Anew做出来了。


为什么这件事重要?


IL-17是自免领域的大赛道,诺华的司库奇尤单抗一年卖几十亿美元。礼来、赛诺菲、诺华、艾伯维都在做小分子,但全部卡在只能打IL-17A。


更别说管线储备里还有IL-4R和两个未披露靶点。所以真正让估值撑住的,便是这一个分子的想象空间。



03


融资榜前排:


临床资产都是零


放到全球坐标上看,Isomorphic Labs今年5月完成21亿美元B轮,Xaira累计融资约13亿美元,Earendil Labs今年3月拿了7.87亿。


Anew的2.9亿排在其后,是中国公司今年最大的一笔。


有意思的是,这份融资榜的前排选手有一个共同点:临床资产为零。


行业统计显示,截至2026年年中,AI起源的新药管线约180条,十几条进了III期,而FDA批准的AI发现药物数量是零。


唯一把AI发现药物推进到III期的英矽智能,IPO募资额反而排在这份名单的末尾。其Rentosertib针对特发性肺纤维化,9月刚在北京协和医院完成首例患者给药。


钱和临床证明,正在朝相反的方向走。


已有的数据说明了这条路的边界:AI发现的分子在I期通过率上占优,因为那一关考的是化学;进入II期后,成功率与传统分子趋同。生物学那一关,算法还替不了。


所以资本买的从来都是期权。Anew这2.9亿美元买的是同一张期权,外加IL-17FF机制稀缺性带来的溢价。



04


离开大厂温室的隐忧


说完成色,聊聊隐忧。


数据层面看,湿实验外包,飞轮转得动吗?Anew的湿实验全部外包给CRO,算力由火山引擎供给——把钱压在算力和人头上,不压在厂房和设备里。


注:行业共识正从算法能力转向数据资产和干湿闭环。生物标签只能靠湿实验一个个测出来,公开数据库里的结构数据是高度筛选后的结果,缺阴性数据。


这条赛道上有另一种做法:杭州的恩和科技自己建生物铸造厂,把每一次实验的成功和失败都留在体内,用真实数据喂模型。前期投入高,但壁垒更深,后来者拿钱也补不回时间。


两种结构没有优劣,但决定了谁能扛多长的周期。Anew的数据飞轮转得动的前提,是CRO愿意配合数据回流。


组织上也有考验。字节内部曾有Anew Labs、SeedFold、Protenix几条AI制药线各自训练模型。拆分是资源收敛,也是人才的一次重新下注。团队整合和核心人员保留,是第一道坎。


第三个是时间。AN-5162计划今年四季度提交IND。从IND到上市,中位周期以年计,临床失败率以七成起步。跨界公司的组织耐心,考验在2027、2028年才真正到来。


分拆并拿到融资,给了Anew独立的激励和决策权,也把它推出了算力和流量的温室。


接下来要跟英矽智能、Isomorphic Labs比的事情只剩一件:谁先把分子送过临床那一关。

频道: 医疗
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