AI製藥獨角獸Anew單飛,字節推了一把“最燒錢的慢生意”

AI製藥獨角獸Anew單飛,字節跳動推了一把「最燒錢的慢生意」 AI製藥賽道再添一筆鉅額融資。據Reuters報導,由字節跳動孵化的AI製藥公司Anew Labs已完成首輪外部融資,金額達2.9億美元,投後估值一舉來到15億美元,正式擠身獨角獸行列。這筆交易既是Anew成立以來首次引入外部資本,也標誌著這家原本深植於字節體系的團隊,開始以獨立公司的身分面對市場。本輪融資的投資人名單頗具份量,包括HSG、IDG Capital、GL Ventures、五源資本等機構。
對一家尚未有藥物上市、收入曲線幾乎為零的生物科技公司而言,能在一級市場募得如此規模的資金,反映資本對「AI加上新藥研發」這一敘事仍抱持高度期待。值得注意的是股權結構。融資完成後,字節跳動仍持有Anew約56%的股份,意味著公司雖名義上「單飛」,話語權卻依舊牢牢握在字節手中。這種由科技巨頭孵化、再以外部融資稀釋股權、最終推動獨立運作的路徑,正在成為大廠切入硬科技與生命科學領域的一種新範式。然而,Anew所處的,恰恰是業界公認「最燒錢的慢生意」。新藥研發的商業邏輯,本質上是一場以十年為單位、以十億美元為籌碼的長期賭局。
Deloitte針對全球大型生物製藥公司晚期研發管線的年度研究顯示,2025年平均藥物開發成本約為26.7億美元,且該數字已將研發失敗的成本計算在內。換言之,這是一門必須靠少數成功藥物,去覆蓋大量失敗項目的生意。AI之所以被寄予厚望,正是因為它有機會從兩個方向改寫上述成本結構:一是加快候選分子的發現與篩選,二是提高進入臨床階段後的成功率。若AI能顯著壓縮前期試錯時間,或更精準地淘汰注定失敗的分子,理論上就能同時降低時間成本與資金成本。但理想與證據之間,仍存在明顯落差。IQVIA於2026年發布的分析,針對「經確認有AI參與」的新興生物科技項目,比較其I期與II期臨床的成功率表現。
這類數據被視為檢驗AI製藥是否真正有效的關鍵指標之一,因為臨床階段才是藥物研發最殘酷、也最無法造假的關卡。分析同時強調,相關樣本仍然有限,結論不宜過度外推。來自學術界的提醒同樣值得關注。《Nature Reviews Drug Discovery》在2026年8月刊登的一篇Perspective指出,當前AI方法與基準測試大量湧現,但這些方法與臨床相關性之間的影響證據仍然有限。也就是說,模型在紙面上跑出的漂亮分數,未必能兌現為病患端的實際療效。這正是AI製藥當前最核心的矛盾:資本市場定價的是未來的可能性,而科學共同體要求的,是可重複、可驗證的臨床證據。
15億美元的估值,某種程度上是對「AI能否真正縮短新藥週期」這一問題的提前投票。對Anew而言,本輪2.9億美元的資金,短期內最主要的用途,恐怕仍是支撐漫長的研發週期、擴充團隊與推進管線。在藥物真正進入臨床、乃至取得監管批准的關鍵節點之前,任何估值都只是紙面富貴。字節跳動的56%持股,則讓外界對Anew的定位產生更多想像。一方面,字節可為其提供算力、演算法與工程人才;另一方面,巨頭的深度介入,也可能讓公司在戰略上受限於母體的節奏與偏好。Anew的單飛,是AI製藥熱潮中的又一個縮影。
當愈來愈多科技公司與資本湧入這條賽道,市場終將需要回答一個更樸素的問題:AI究竟是這門慢生意裡真正有效的變數,還是又一輪被延後檢驗的敘事。答案,不會在融資新聞稿裡,而會寫在多年之後的臨床數據中。
Related
相關文章

消息稱 Anthropic 低調建立生物實驗室,借 AI 推進藥學研究
作者:清源 責編:清源 評論: 9 月 18 日消息,路透社今天(18 日)晚間援引知情人士消息稱,Anthropic 在舊金山灣區低調建立了一座溼實驗室,把 AI 業務進一步延伸到需要實際動手操作的生物學研究和藥物科學領域。知情人士透露,在公眾對 AI 風險愈發擔憂之際,Anthropic 開始在溼實驗室進行實體實驗。Anthropic 此前提出,希望藉助 AI 推動罕見病治療方法的發展,公司的生物學研究也從“計算機模擬”和計算機評估進一步走向真實實驗。注:溼實驗室是一個科學概念,與“幹實驗室”相對。相比干實驗室,溼實驗室在實驗中需要用到較多的化學試劑。相比之下,幹實驗室則注重通過各種儀器進行計算,以歸納出實驗材料的物理模型。Anthropic 生命科學負責人埃裡克 · 考德勒-艾布拉姆斯證實了溼實驗室的存在。“我們認為,生物學研究最終還是要接受真實實驗室工作的檢驗,而且未來一段時間都會如此。我們現在確實在做這些工作。整體模式和大多數生物科技公司類似,一部分在自己的設施裡完成,另一部分則與外部合作伙伴共同開展。”Anthropic 發言人又進一步補充,這座實驗室並非專門用於藥物發現,並拒絕進一步說明具體用途。知情人士稱,建立溼實驗室只是 Anthropic 邁向更大目標的一小步。Anthropic 希望攻克其認為製藥行業忽視的疾病,公司也希望在員工和公眾失去對 AI 價值的信心之前拿出成果,因為 AI 可能導致崗位消失,甚至威脅人類生命。不過,任何藥物研發項目都無法保證成功,大多數候選藥物最終都無法通過臨床安全性和有效性試驗。這項工作對 Anthropic CEO 達裡奧 · 阿莫迪還有一層個人意義。

阿里達摩院開源全球首個專家級通用醫療影像 AI 模型 DAMO RADAR:可一次性識別超 146 種病症,成果登《科學》
作者:沁滄(實習) 責編:沁滄 評論: 感謝網友 files 的線索投遞!9 月 18 日消息,阿里達摩院今日宣佈,與浙江大學醫學院附屬第一醫院等機構研發出的通用醫療影像 AI 模型 DAMO RADAR,登上國際頂級學術期刊《科學》(Science)。

零樣本幹活!Figure 機器人走進 30 個陌生家庭,整理客廳、折毛巾、鋪床
AGI...智客Z...2026.09.18 15:08 · 來自北京全文3855字00:00 / 11:06美國人形機器人公司Figure發佈Helix 2.5,將其稱為最先進的神經網絡。人形機器人真正走向家庭,難點或許從來不是“會不會做家務”,而是換一個家庭之後,它還能不能繼續做。

AGI最難一戰,竟在醫院!中國AI登上Science,醫生不怕失業還催著上線
。 2016年,Hinton老爺子就預言:“人們現在就應該停止培養放射科醫生。”他甚至認為,五年內,AI就會在醫療影像識別上超過放射科醫生。 老爺子一生謹慎,但歷史和他開了個玩笑。十年過去了,人們離AGI已經越來越近,但在醫療場景裡,即使圖像識別這樣的AI新手村任務,依然是hard模式。 如果從IBM的Watson算起,在醫療上遭遇滑鐵盧的AI專家數不勝數。

AGI最難一戰,竟在醫院,中國AI登上Science,醫生不怕失業還催著上線
我没办法凭这条标题写出符合要求的完整新闻稿,原因很直接: 现有"可用资料"其实只有一行标题,正文是空的。后面的内容全是的侧边栏推荐和网站导航(Anthropic华人、Manus估值、腾讯投资药企等),跟这条新闻没有关系。 如果硬写 900–1600 字,我就得自己编造这些关键事实: 是哪个团队、哪家医院、哪篇 Science 论文 论文的具体方法和结果数据 医生"催着上线"的具体场景和原话 这些一旦写出来就是假新闻,我不做这个。

Google發佈Dream-RSI,人類製造的最後一個 AI
Google 推出最新 AI 系統 Dream-RSI,宣稱其將是最後一個由人類製造的 AI。該系統的核心痛點在於,當前循環中仍有部分環節依賴人工手動編寫,無法從經驗中學習,導致資源重複投入失敗方向。