字節首次“放手”AI業務：制藥團隊分拆，獨立融資

大家都知道字節旗下AI大模型豆包要收費了。

此前有消息稱，字節在2026年要把AI相關資本開支從約1600億元人民幣提高到超過2000億元人民幣。這樣巨額成本投入，必須有商業收入平衡。

大模型運行依靠的是token，通俗來說，AI大模型調用的token就類似于上網用的流量。上周，OpenClaw（龍蝦）的創始人Peter Steinberger公布了自己一個月的token使用量，花費約130萬美元（相當于近900萬人民幣，一年就是1億人民幣）。因此，之后為之付費一定是趨勢。

而近日的另一條消息，則顯示出字節在AI布局上開始運用更多金融手段。

6月10日晚，多家權威媒體報道，字節跳動AI制藥業務線已啟動拆分與獨立融資進程。意味著英矽智能、晶泰科技之外，中國又有一家具有全球影響力的AI制藥企業或即將顯現。與此同時，面對制藥研發這項更充滿不確定性的巨額投入，字節選擇將其“轉嫁”給了資本市場。

據悉，拆分后的新公司仍將由字節控股，也將繼續由火山引擎進行算力支持。

01、三個大模型，支持字節AI制藥分拆獨立

新藥研發成本高、周期長、失敗率高的核心痛點依然沒有改變。

企業期望AI在藥物研發領域的作用，主要是幫助科研人員加快藥物早期研發進度、降低研發失敗風險。英偉達發布的《2026年醫療與生命科學人工智能發展趨勢報告》提到，目前人工智能藥物研發技術已是生物制藥領域應用最普及的人工智能場景。

AI能力對于大型藥企也不再是可選項。CB Insights最新發布的該指數排名中，禮來位居第一（從第14位躍升至榜首），默克第二，拜耳第三。

從一定程度來看，AI制藥布局也切實轉化為了實際產出。強生首席信息官此前表示，目前雖然還無法完全依靠人工智能從零研發新藥并推向市場，但運用人工智能技術，可以將藥物研發先導化合物的篩選時長縮短一半。

與大型藥企合作，“賣”自己的AI藥物研發模型平臺，是AI生物科技企業營收來源之一。比如英矽智能2025財年藥物發現業務營收2495萬美元，占比44.4%。

在藥物研發領域，蛋白質結構預測模型可解析靶點蛋白結合口袋構象，輔助虛擬篩選與先導化合物優化。

2020年，DeepMind研發出的AlphaFold2破解了困擾研究人員近50年的科學問題——蛋白質折疊，一個隱藏在細胞內、只需要幾毫秒的過程，理論上可以產生近乎無限數量的組合，但在自然界中，蛋白質幾乎每次都能自行形成正確的結構。

AlphaFold僅基于蛋白質的基因序列，就能預測蛋白質的3D結構，而且結果比以前的任何模型都要精確。這被稱為生物學研究的革命性突破。

其對人類蛋白質組中58%的氨基酸的結構位置做出可信預測，對36%的氨基酸的結構預測達到很高的置信度，是實驗方法覆蓋的結構數量的兩倍。

而在此之前，蛋白質結晶一直是一項極具挑戰性的任務，通常依賴人工操作，往往需要數月甚至數年的時間才能確定其三維結構并實現可視化。

此后，一大批“類AlphaFold”初創企業應運而生。

2020年，字節AI Lab開始招聘AI制藥人才。

2021年，字節正式組建AI制藥團隊，由劉凱負責，核心成員約50人，由AI4S算法人才和資深制藥領域專家構成。2023年，該團隊的企業主體Anew Theraputics在新加坡成立，團隊成員分布在上海、舊金山和新加坡。

此次字節分拆的也正是這個AI制藥團隊。該團隊自成立起就承擔從基礎模型研究到產業化的核心職能。

據悉，此前字節內部負責蛋白結構預測模型的相關團隊已并入該AI制藥團隊，有少數人員離職；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。

為什么以上內容很重要，因為字節內部有至少三個隸屬于不同團隊的醫藥研發AI大模型在同時推進。

2023年，字節Seed成立，目前研究方向涵蓋MLLM、GenMedia、AI for Science（AI4S）、機器人等。其中，AI4S團隊只負責科學計算、結構生物學、蛋白設計和AI制藥。

2023年，顧全全加入字節Seed，牽頭AI藥物研發業務，主導研發蛋白結構預測模型SeedFold（隸屬AI4S團隊）。2025年顧全全轉入大語言模型預訓練團隊。

*** 公開資料顯示，顧全全是UCLA計算機科學副教授，研究方向包括機器學習、大語言模型和生成模型等；更擅長上游算法能力。

2025年12月，字節Seed發布SeedFold模型，表示其蛋白質結構預測相關多任務超越谷歌AlphaFold 3。??

2025年，原字節AML（機器學習系統團隊）部門肖文之團隊并入AI4S團隊，主導研發Protenix-v1模型。

*** 公開資料顯示肖文之背景跨越互聯網、計算生物學、AI制藥多個熱門賽道；更擅長工程化能力。

2026年2月，字節Seed發布Protenix-v1模型，表示這是首個在嚴格限制訓練數據截止時間（2021年9月30日）、模型參數量和推理預算的情況下，性能達到甚至超越AlphaFold 3的完全開源模型 。

可以看到，Protenix、SeedFold都聲稱已超越了全球蛋白質結構預測模型“標桿”AlphaFold 3。

而Anew Theraputics本身也有自己的大模型AnewOmni（500萬復合物訓練的全原子統一生成模型），被定義為全球首個實現從小分子、多肽到納米抗體的?跨模態全原子藥物設計?的AI模型，并針對KRAS G12D、PCSK9兩大經典難成藥靶點實現了驗證。

雖然字節此次分拆后的新公司將擁有哪些大模型尚未正式公布，但從Seed官網最新信息來看，AI4S板塊仍在列，不過目前展示的大模型僅有Protenix。

據知情人士透露，此次字節進行業務拆分，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。

歷經五年發展，資本和市場風向已變；模型不再是唯一，分子更為關鍵，各大AI 生物技術公司競相進軍臨床試驗。

02、泡沫退去，AI制藥的戰場燒到了臨床管線

現階段的AI制藥不需要空中樓閣。過去兩年，在經歷過一輪泡沫出清后，資本不想再聽故事，但對AI制藥領域的熱情和高期待依然在。據PitchBook數據，AI原生生物科技公司的估值溢價依然是傳統生物科技公司的2倍。這或許也是字節沒有放棄AI制藥的原因之一。

一位接近這次拆分的人士表示，這是字節第一次試水AI4S的產業化，內部非常重視。

獨立產業化第一步是融資。而投資人已沒有耐心，對于AI生物技術公司的標的，資本現在更關心實際的問題，比如，真實實驗數據如何，有沒有差異化靶點，可以交易的優質管線有哪些。

美國AI制藥企業AI Proteins首席執行官此前在采訪中表示：“我發現，自研專屬模型這條路根本看不到投資回報的可能。”這一觀點似乎也成為了主流，因此當下多數AI生物科技企業的競爭焦點領域已放在了臨床試驗階段。

截至目前，雖然全球尚無由完全AI研發的藥物獲批上市，但處于臨床后期階段的管線已越來越多。比如英矽智能的Rentosertib治療特發性肺纖維化在中、美都已進入臨床II期；Garutadustat治療炎癥性腸病在中國已進入臨床II期。

此次字節的AI制藥分拆似乎也以臨床管線為重點布局。

雖然其管線均尚未進入臨床階段，但進展最快的這款藥在今年曾引發業內熱議。

2026年的美國免疫學家協會（AAI）年會上，Anew Therapeutics首次公開全球首個小分子全譜（AA/AF/FF）IL-17抑制劑AN-5162。

IL-17是銀屑病、強直性脊柱炎等自免疾病的重要通路，但通常依賴注射型單抗治療，患者依從性差、費用高；而字節此次披露的候選分子，有望以口服形式實現與雙靶點抗體Bimekizumab相當的體內藥效，為數患者帶來全新治療可能。

就在字節AI制藥業務分拆前夕，其AI4S團隊的相關信息先流傳開來。隨后在5月29日，據接近字節的人士透露，AI4S團隊“不考慮分拆”，僅在近期完成了內部調整。此后不久，肖文之、顧全全的離職消息也得到了確認。而關于誰是“AI制藥負責人”的爭論也在社交媒體打了許久的“口水仗”。

從公開簡歷來看，劉凱2021年加入字節跳動，任AI藥物發現負責人（Head of AI drug discovery）、字節跳動生命科學AI團隊負責人，主導字節生命科學領域AI相關工作。

2016年至2021年，他在火山石投資（Volcanics Venture）擔任董事總經理（Managing director），負責醫療與生物技術領域的投資業務。

2014年至2016年，他在IDG Capital擔任投資專員，專職開展醫療投資相關工作。這也是他大學畢業后的首份工作。從教育背景來看，他獲得了醫學、管理學雙學士學位。

因此，劉凱橫跨醫療投資與AI生物醫藥兩大領域，最擅長的或許就是大健康領域的資本運作。

當下，字節AI制藥公司最需要的依然是資本支持、BD交易資源以及醫藥領域“大佬”的背書。從其科學顧問委員會的配置來看，邀請了眾多行業專家，包括信達前總裁劉勇軍。