9月16日，字节跳动旗下AI制药公司Anew Labs（新生实验室）以独立公司身份完成首轮外部融资，融资金额2.9亿美元，投后估值15亿美元。据Reuters报道，HSG（原红杉中国）、IDG Capital、GL Ventures、五源资本等机构进入股东名单。融资完成后，字节跳动仍持有Anew 56％的股份，保持绝对控股地位。
Anew从字节跳动内部拆分而来，其官网将AI能力置于显眼位置。平台能力展示部分包括AnewFold、AnewSampling、AnewOmni，覆盖结构预测、分子建模和生成式设计。9月17日，公司发布AnewDDE技术报告，试图将结构预测、分子设计、结合亲和力、科学推理和实验反馈整合到同一系统。公司官网显示，其在上海、旧金山和新加坡设有团队，AI研究人员与药物发现专家在同一组织内工作。
在药物管线方面，Anew官网已列出IL17、IL4R等项目。其中IL17进入IND申报准备阶段，即开始为向监管机构提交新药临床试验申请准备关键资料，目前仍处于临床前阶段，尚未进入人体试验。这一阶段被业内视为Biotech公司必须面对的临床“死亡之谷”——从实验室的模型设计与分子筛选跨入人体试验，即便获得临床许可，后续I期至II期的有效性验证仍是高淘汰率环节。
字节跳动未对拆分Anew的决定公开表态。但从融资结构看，Anew已具备独立股权、外部股东和独立估值。对一项已进入药物开发阶段的业务而言，专业医药资本、跨AI与制药的人才，以及围绕研发里程碑持续融资的能力，与互联网产品的迭代逻辑存在根本差异。互联网产品可按周、按月迭代，而一款候选药物需经过临床前研究、临床试验申请，再进入I期、II期、III期临床和监管审批，失败是常态的一部分，越往后实验、生产、合规和资金压力越重。
Anew的拆分并非孤例。今年5月，隶属Alphabet、由Google DeepMind孵化的Isomorphic Labs完成21亿美元B轮融资，资金用途包括扩展AI药物设计引擎IsoDDE和全球业务，同时推进自有治疗项目。英矽智能（Insilico Medicine）从生成式AI药物发现起步，目前已同时拥有AI平台、自有临床管线和对外授权合作，2026年1月与Hygtia Therapeutics公开了一项独家许可和共同开发合作。美国上市公司Recursion则以自动化实验、大规模生物数据和机器学习为技术底座，同时推进自有和合作药物项目。
三家公司路线不同，但共同之处在于AI公司正更深地参与药物项目。这一变化会改变它们与一款药物之间的经济关系。给药企提供AI平台或合作研发，本身可能包含首付款、研发及监管里程碑、销售分成和共同开发权益；自己推进候选药物，或在合作中保留更多资产权益，则会让公司收益与药物最终成败绑定更紧。回报空间变大，研发费用、现金消耗和临床失败也更多留在自己身上。平台合作与自有管线并非二选一，区别在于一家公司把多少技术价值留在服务层，又把多少风险和收益带入药物资产。
AI在药物发现早期环节的作用已出现一些可观察的变化。传统研发需反复经历提出假设、设计分子、实验、等待结果、修改方案。AI、计算和自动化实验室试图将这些环节衔接得更紧：一次搜索更多候选，更早排除部分失败方向，让实验结果更快进入下一轮设计。IQVIA在2026年的分析中，对经严格验证、确认有AI参与的新兴生物科技项目做了比较：最近三年，这组项目的I期临床成功率约75％，高于可比的非AI项目；到了II期，两组表现大致相当，III期项目数量尚不足以分析。IQVIA同时提醒，样本仍然有限，全行业总体成功率并未随之改变。《Nature Reviews Drug Discovery》今年8月的一篇Perspective也指出，AI方法和基准测试已大量出现，真正具有临床相关性的影响证据仍然有限。
AI制药还存在一个现实的时间差：模型、论文和分子设计结果可按周、按月更新，临床验证仍以年计算。前端如果更快地产生候选项目，后面反而需要更多资金去筛选、做生产、招募患者、完成临床和监管。这意味着验证周期更长，也需要更多资本持续加持。
回到Anew，此轮融资带来2.9亿美元新资金，投后估值15亿美元。按目前公开的管线信息，其进度最靠前的IL17仍处于IND申报准备阶段。能否持续找到值得投入更多资金的分子、IL17等项目能否跨过临床试验申请和后续临床节点，以及项目推进后Anew通过自研、授权或共同开发能留下多少经济权益，每一步都将影响其下一轮估值。
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