6月10日消息，据36氪报道，字节跳动旗下AI制药业务线正式启动拆分与独立融资。拆分后字节将继续控股新公司，核心团队、算法、技术平台和早期药物管线资产整体并入新主体，并持续获得火山引擎算力支持。值得注意的是，仅在12天前的5月29日，接近字节的人士还明确回应"没有考虑分拆"，AI4S团队已划归技术副总裁杨震原管理。从否认到启动，决策窗口极短，反映出字节对AI制药独立运营的紧迫判断。
拆分逻辑：生物科技的周期与互联网的节奏不兼容
字节选择拆分而非继续内部孵化，核心原因是AI制药的研发规律与互联网业务存在结构性冲突。
AI制药包含模型研发、湿实验（wet lab）和临床验证三个阶段，周期通常以十年计、投入以十亿美元计。这与字节擅长的"快速迭代→数据反馈→产品优化"节奏完全不同。一位接近此次拆分的人士表示，"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。"
人才竞争是另一个直接驱动力。此前Protenix项目负责人肖文之、Seed大模型预训练共同负责人顾全全等核心成员已陆续离职创业，方向集中在AI制药和蛋白设计，且获得头部基金支持。字节内部的薪酬体系和晋升逻辑难以完全匹配生物科技人才的激励需求，独立公司架构在股权激励、决策自主性上更具吸引力。据报道，此次调整过程中仅有少量人员选择离职。
这也是字节首次试水AI4S的产业化，内部定位为高优先级项目。
Anew Labs：从算法到管线的核心载体
新公司的实体基础是Anew Labs（又称Anew Therapeutics），由刘凯自2021年起担任AI药物发现负责人。核心团队约50人，覆盖AI算法、计算化学、生物学和药物化学，分布在上海、新加坡和美国圣何塞。科学顾问委员会包括原信达生物总裁刘勇军、原Amgen首席科学家Ji Ma等，阵容覆盖了从靶点验证到临床开发的全链条认知。
技术平台包含两个核心组件。AnewOmni是全原子生成模型，训练于500万+生物分子复合物数据，支持从小分子、多肽到纳米抗体的多尺度分子设计。AnewSampling是动态感知引擎，在全原子级别复现分子动力学，已于5月初的巴塞罗那Free Energy Workshop上由计算化学负责人Yu Haoyu公开展示。
同时，字节Seed AI4S团队此前开源的一系列工具已完成并入整合：Protenix（AlphaFold 3的开源复现与扩展，专注生物分子结构预测）、Seedfold（下一代蛋白质折叠模型）、PXDesign（binder设计工具，实验验证在多个蛋白靶点上纳摩尔级命中率达20%-73%，超过DeepMind的AlphaProteo）。开源基础模型与闭源药物设计平台的组合策略，与Google DeepMind拆分Isomorphic Labs的逻辑类似。
IL-17项目：攻克"不可成药"靶点的首次公开亮相
Anew Labs于4月中旬在美国免疫学家协会年度大会（AAI 2026，波士顿）上首次公开展示AI设计的候选药物，由生物学部门主管Chris Li进行报告。
项目核心是一款口服小分子泛谱IL-17抑制剂，能够同时阻断IL-17家族的AA、AF、FF三种二聚体，在全球范围内属首次实现。IL-17是银屑病、类风湿性关节炎等自身免疫疾病的核心靶点，现有治疗依赖注射用生物制剂抗体（如诺华Cosentyx、礼来Taltz），价格高昂且患者依从性差。IL-17的蛋白质-蛋白质相互作用靶点结合界面平坦、接触面积大，被制药行业长期标注为"不可成药"，辉瑞、诺华、基因泰克均尝试未果。
Anew Labs使用AnewOmni等生成式AI完成虚拟筛选和分子生成，将研究从算法模型推进至靶点与管线验证阶段。除IL-17外，官网显示管线还包括IL-4R（已完成hit识别）及其他未披露靶点，共四条管线，均处于临床前阶段。
竞品格局与新公司的生态位
AI制药赛道当前有三类玩家。
科技巨头阵营中，Isomorphic Labs（Google DeepMind拆分）是最直接对标，拥有AlphaFold系列技术积累，已与礼来、诺华签署总额近30亿美元的合作协议。字节新公司的差异化在于，字节级别的算力规模和工程化能力（推荐算法背景的系统优化经验）是纯科研基因团队不具备的。
国内独立AI制药公司中，晶泰科技于2025年与DoveTree签署近60亿美元管线合作协议，商业化进度明确领先；英矽智能的ISM001-055已推进至临床II期，是国内AI制药公司中临床最快的；深势科技完成超8亿元C轮融资，定位AI4S基础设施提供商，产品已服务300多万名科学家。这些公司在管线成熟度和商业化验证上均领先于Anew Labs。
但Anew Labs的独特位置在于：它可能是目前唯一一家背靠年利润500亿美元级别母公司、同时拥有独立公司灵活性的AI制药实体。算力不缺、资金不缺、基础模型不缺，需要证明的是能否将这些资源转化为可验证的临床资产。
从海报到药物的现实距离
字节AI制药拆分独立释放了两个信号：一是字节对AI4S产业化的投入从探索转向战略级押注；二是中国互联网巨头在AI制药赛道已具备国际竞争力的技术基础。
但四条管线均为临床前早期阶段，IL-17项目没有公开的动物实验或临床数据。从会议海报到获批药物之间隔着完整的临床试验链条，周期以十年计，绝大多数分子走不完全程。核心人才流失虽然据报道已基本稳定，但Protenix和预训练方向的关键岗位空缺仍需填补。新公司能否在独立架构下真正跑通"AI算法→湿实验验证→临床推进"的闭环，是接下来最核心的观察点。
