北京
文｜周鑫雨
編輯｜張雨忻
《智能涌現》獨家獲悉，字節跳動 AI 制藥業務線已啟動拆分與獨立融資進程。
據悉，拆分后字節仍將控股新公司，AI 制藥核心團隊、核心算法、技術平臺和已有管線資產將整體進入新主體。同時，該業務也將繼續從火山引擎獲得算力支持。
新公司將由字節跳動 AI 制藥團隊主導負責。字節 AI 制藥團隊成立于 2021 年，由劉凱負責，據悉核心成員約50人，由 AI4S 算法人才和資深制藥領域專家構成。該團隊自成立起便承擔著從基礎模型研究到產業化的核心職能。
此前字節內部負責蛋白結構預測模型的相關團隊，也已并入由劉凱負責的 AI 制藥團隊，相關算法模型團隊已完成整合，將繼續推進該領域的基礎模型研究，少數人員離職。
字節 AI 制藥的業務進展，是這次拆分融資的重要基礎。
字節跳動在 AI 制藥方向有多個技術成果，2025 年，字節 AI4S 團隊發布了分子結構預測模型 Protenix 和 Seedfold，并在 2026 年迭代 Protenix-v1/v2，構建面向蛋白、配體等生物復合體系的高精度開源結構預測能力。
在蛋白質設計和預測方面，團隊則推出了 PXDesign 等蛋白 binder（結合蛋白）設計工具。
同時，字節還推出了面向真實藥物研發的 AI 制藥平臺 Anew Labs。
Anew Labs 官網顯示，團隊已發布 AnewSampling、AnewOmni、AnewFEP、AnewSynth、scNext 等研究，覆蓋蛋白-配體動態結構預測、全原子分子生成、自由能計算、合成可行性預測和虛擬細胞等方向，并推出 IL17AA/AF/FF、IL4R 等早期藥物管線。
2026 年 4 月，Anew Labs 在美國免疫學會年會上首次披露 IL-17 小分子項目，在全球范圍內首次實現用小分子對 IL-17 家族 AA/AF/FF 3個二聚體的阻斷。由于 IL-17 是銀屑病、強直性脊柱炎等自免疾病的重要通路，而同時抑制 A/F（兩種關鍵炎癥因子）已被抗體藥物驗證有臨床價值。
這表明，字節的 AI 制藥能力已經從模型和算法，進一步進入具體靶點、具體分子和內部管線驗證階段。
隨著技術進步和 AI 制藥上的探索不斷取得進展，字節判斷從科研到產業的機會正在成熟。因此，整合內部各方向團隊，決心試水產業化。
當然，AI4S 的產業化挑戰很大。
AI4S 業務的驗證周期較長，環節更為復雜。以制藥為例，涵蓋模型研發、濕實驗及臨床驗證等多個復雜環節，因此對專業人才的需求量更大，所需的組織管理形式和互聯網業務也有所區別。
知情人士透露，此次進行業務拆分，是為了建立更符合該業務特征的獨立組織架構。字節希望借此調整更好地吸引頂尖人才加入，進而推動該領域基礎模型能力以及算法和制藥產業的結合。
同時，制藥行業本身也正處于效率壓力之下。
過去二十多年，全球藥企研發投入持續增加。全球最大的醫療健康數據和臨床研究服務公司之一 IQVIA 預計，全球藥品支出到 2028 年將達到約 2.3 萬億美元。
市場規模足夠大，但新藥研發成本高、周期長、失敗率高的核心痛點并未根本改變。行業迫切希望引入 AI 技術來突破這些限制。
目前，AI4S 研究正在加速進展，體現在其解決復雜性問題的能力正在顯著增強。
以 AlphaFold（谷歌 DeepMind 研發的蛋白質結構預測模型）系列的迭代為例：從初代驗證可行性，到 AlphaFold 2 實現 2 億個蛋白質原子級精度預測，再到 AlphaFold 3 跨越單一蛋白質限制，精準預測復雜相互作用系統——這證明 AI 已經深入到了藥物設計的重要環節。
如果說蛋白結構預測還是一個基礎研究問題，那么近年來涌現出的多模態分子生成模型，即是直接切入制藥行業核心問題——藥物設計，這可能也說明 AI 制藥從研究逐步邁向產業化應用
字節布局 AI4S 已有多年。早在 2020 年前后，字節就開始系統進入 AI 制藥、分子模擬和計算生物學等方向。此后，其在第一性原理計算、量子化學、分子動力學、材料模擬，以及面向能源與藥物分子生成等方向均有團隊覆蓋。
大模型研究團隊 Seed 成立后，AI4S 也成為字節前沿技術布局的一部分。
一位接近這次拆分的人士稱，這是字節第一次試水 AI4S 的產業化，內部非常重視，“生物科技有自己的產業邏輯，獨立出來，有獨立決策靈活性，希望能跑通中國的 AI4S 產業路徑。”
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