2026年6月，字节跳动将内部运转五年的AI制药业务整体拆分至新公司Anew Labs（新生实验室）。9月，Anew完成2.9亿美元首轮融资，投后估值约15亿美元，字节保留56%股份。其核心资产为一款处于临床前先导优化阶段的IL-17小分子。尽管缺乏临床数据，该项目仍从百余家机构竞争中脱颖而出，折射出当前AI制药赛道的火热。
国内大厂路径各异但方向趋同：百度旗下百图生科据报已秘密递表港交所；腾讯从投资转向自研，公开AI设计GLP-1减重药专利；阿里和京东侧重医药流通服务。海外方面，DeepMind分拆的Isomorphic Labs完成21亿美元B轮融资，Chai Discovery估值达38亿美元，Anthropic与OpenAI亦通过收购入局。英伟达联手礼来共建AI实验室，投入最高10亿美元。晶泰科技、英矽智能、剂泰科技已在港股上市。经历了2021年的热潮与随后的寒冬，行业正站在新一轮产业拐点上。
技术迭代：从单点预测到生成式设计
新药研发成本高企，德勤测算2024年全球前20大药企单药平均研发成本约26.7亿美元，周期长达10至15年，临床II期通过率仅约28%。AI制药的核心价值在于将失败提前至更便宜的临床前阶段。
2020年AlphaFold 2解决蛋白质结构预测问题，2024年AlphaFold 3扩展至复合物预测，标志着技术从“能预测”向“能设计”跨越。相较于上一代AI制药公司在临床阶段的折戟（如Exscientia、BenevolentAI），本轮技术突破主要体现在三个方面：
分子设计模型可用性提升
Chai Discovery发布的Chai-2在抗体设计中实现单轮实验结合率约16%，效率较传统方法提升百倍；Isomorphic Labs的IsoDDE在小分子口袋泛化测试中成功率达50%。国内字节的Protenix、SeedFold及AnewOmni等模型也展现出类似潜力，大幅压缩了湿实验验证的成本与周期。
Agent与大模型降低成本
斯坦福团队开发的Biomni等Agent已能自主规划实验并运行代码。随着大模型推理成本每年下降约50倍至200倍，Agent在经济上具备可行性，显著提升了文献检索、数据分析等前置环节效率。
数据闭环构建护城河
晶泰科技、礼来与英伟达联合实验室等均采用“AI预测+机器人实验+数据回流”模式。高质量专有数据成为比模型更难复制的核心壁垒。
目前，AI在分子设计环节成熟度较高，BCG数据显示AI原生分子在I期成功率达80%-90%，但II期成功率仍与传统药物持平（约28%）。“端到端”打通靶点到上市的完整链条尚需时日，临床证据仍是检验成色的关键。
两轮AI制药对比：从单点工具到分子设计模型
AI制药全链条全景图：各研发阶段的卡点与成熟度
市场格局：中国玩家的梯队分化
经过行业出清，中国AI制药呈现明显分层，资金向头部集中。2026年国内最大四笔融资总额约占赛道六成，华深智药、Anew Labs等头部项目估值与融资规模显著提升。
上市公司：业绩与估值的博弈
- 英矽智能：2025年底上市，凭借密集BD交易（涉及施维雅、礼来等，总额约70亿美元）实现半年度盈利转折，但股价波动反映市场对BD可持续性及后期临床推进能力的观望。
- 晶泰科技：2024年上市，2025年首次年度盈利，但主要受益于金融资产收益。其定位介于平台公司与高级CRO之间，市场对其真实主业盈利能力存疑。
- 剂泰科技：主攻AI纳米递送，首款AI赋能制剂新药完成III期，但收入高度依赖单一产品合作，风险集中。
一级市场：BD与融资互为背书
百图生科、镁伽科技等在途IPO企业备受关注。华深智药获赛诺菲投资并达成超44亿美元授权合作，元思生肽获阿斯利康入股，体现“大药企既签合同又投钱”的典型打法。Anew Labs则依托字节算力与团队支持，估值超10亿美元，面临从临床前向临床转化的考验。
早期与水下项目：人才流动催生新势力
大厂离职创业成为趋势，如字节顾全全创立Geodesic Intelligence。学术背景团队如分子之心、水木分子等活跃于早期阶段。相比海外资本看重模型与团队，国内资本更关注交易兑现能力。
表 1｜中国 AI 制药公司的资本阶段分布
表 2｜AI 制药的五种商业模式
商业模式上，“管线+BD”为主流，2025年中国创新药License-out首付款占比提升，但低首付、高里程碑仍是常态，首付款金额更能反映买方风险偏好。平台服务模式依赖实验生态优势，而流程Agent领域国内尚处空白，面临通用大模型公司的潜在降维打击。
人才争夺：复合型人才成稀缺资源
AI制药领域的人才流动呈现从大厂、前沿实验室向创业公司汇聚的趋势。由于药物研发长周期与互联网快节奏的冲突，核心人才倾向于独立创业或加入控股分拆实体（如Anew Labs、Isomorphic Labs）。
争议伴随流动，如顾全全离职事件。与此同时，Anthropic、OpenAI等通用大模型公司通过高价收购小型生物科技公司（如Coefficient Bio、Orchestra Bio）进行“人才收购”。国内因并购退出通道狭窄，更多采取控股分拆或战略入股方式绑定团队。
表 3｜近一年 AI 制药关键人才流动
表 4｜创始人与核心成员出身
行业痛点在于既懂AI又懂药的复合型人才极度稀缺。国内头部公司创始人中，具备药企研发背景者寥寥。市场需求量约为存量人才的2倍，缺口巨大。学术派、大厂派、海归派虽各具优势，但普遍缺乏成药经验，唯有药企派具备此能力却人数最少。朱祯平等药企高管的加入被视为关键变量，其年薪水平已与顶尖算法人才看齐。
值得关注的人才线索包括：Anew Labs刘凯（临床开发能力补位）、华深智药朱祯平（BD转化能力）、Phylo屈元昊（研发流程Agent参照）以及各大厂生物基础模型年轻研究者。
结语与展望
本轮AI制药升温源于效率提升与成本下降，资本集中于分子设计等环节。标志性进展如Rentosertib进入III期、中国资产BD出海及多家企业上市，使技术预期逐步转化为可定价现实。然而，II期成功率未显著提升仍是最大卡点。
未来值得关注的四个方向：
- 提高II期成功率的技术：如靶点验证、患者分层及临床试验智能化。
- 实验闭环与数据生产：构建高质量专有数据壁垒。
- 研发流程Agent：明确与通用大模型公司的竞争边界。
- 递送与制剂专项：在细分环节率先实现商业化突破。
投资者应重点审视企业的数据来源、临床进度、BD首付款比例、团队成药经验及护城河。接下来一两年，Isomorphic Labs的首个临床试验、zasocitinib获批情况及Rentosertib的III期数据，将是检验行业成色的关键节点。
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