字節拆分 百度IPO 騰訊撒錢 拆解互聯網巨頭AI制藥三條難通之路

作者：老蘿卜頭

前幾天，字節跳動把自家AI制藥團隊從體內“剝離”出來了，宣稱“啟動拆分獨立融資”“估值10億美元”“引入豪華科學顧問委員會”“繼續獲得火山引擎算力支持”……

但一圈讀下來，翻譯過來就一句：內部孵不動了，放出去找外部錢，但繩還攥在自己手里。

同一周，百度的百圖生科被傳出以保密形式向港交所遞了IPO申請，保薦人為中金、摩根士丹利、瑞銀，擬募幾億美元。

騰訊這邊則悶頭不響地亮出一份AI設計的GLP-1短肽專利，同時它的投資組合里躺著晶泰科技、英矽智能、禮邦醫藥、維立志博、新景智源，幾乎囊括了國內創新藥賽道最有聲量的名字。

很熱鬧是吧？但要是真信了坊間“字節造藥、百度賣鏟、騰訊出錢”這種三段式漂亮話就被帶溝里去了。

道理很簡單，這套敘事是把三家戰術性差異包裝成戰略性的人格差異。好像字節天生就該全棧、百度天生就該做平臺、騰訊天生就該當金主。

實際上，這種“基因決定論”并不成立，這三家的分岔路岔的不是愿景，是各自的風險賬本和現金流結構。換言之，它們不是選擇了不同的路，是被自己的資產負債表推上了不同的坡。

字節拆分AI制藥真正的信號是“認輸”

先說字節。

外界對字節AI制藥的主流解讀是：“看，字節要走全鏈路閉環，從蛋白結構預測模型Protenix/SeedFold，到藥物發現平臺Anew Labs，到自有IL-17小分子管線，再到60億元建的AI原生實體醫院北京愛瑞國際醫療綜合體，這分明就是想做藥企本身。”

這個描述事實沒錯，但結論歪了。

字節2021年組這個隊（劉凱帶隊，核心約50人），確實從一開始就按全棧思路去干的：底層模型→結構預測→分子設計→早期管線，一條龍自己捏。

2025年發布的Protenix和SeedFold，參數上一個比一個唬人，SeedFold甚至在限定訓練數據截止時間的條件下，聲稱超越了AlphaFold 3。

2026年4月，Anew Labs在美國免疫學會年會上亮出全球首個用小分子同時阻斷IL-17三個二聚體的項目，這些聽起來確實是拿得出手的“概念驗證”。

但問題的核心是字節的互聯網內核和它想進入的制藥世界，運轉邏輯是反的。

互聯網項目的命根子是速度，兩周一個迭代，AB測試跑數據，ROI按月看。

可制藥的命根子是時間，一款分子從Hit到Lead到PCC到IND到臨床，少則三五年，多則十年，每一步“驗證”都需要實驗和人命級別的監管背書。

字節可以把算法人才的密度堆到極致，但它無法把生物系統的噪音壓縮成代碼的收斂速度。這是物理規律，不是管理問題。

所以拆分意味著什么？并不是外界理解的“業務太重要所以要給它更大舞臺”，而是內部項目制的考核時鐘和制藥的長周期之間，已經出現了不可逆的制度摩擦。

所以說把它放出去獨立融資，字節保留控股和算力供給，等于做了一次精明的結構化對沖——成功了算投資回報，失敗了也隔離在表外，還不丟臉。

還有就是那個“豪華科學顧問委員會”，包括信達生物原總裁劉勇軍、Amgen原首席科學家Ji Ma。

這些人進來干什么？說白了就是給資本市場背書，也給“互聯網出身”的團隊補制藥行業的信用認證。

字節知道光靠“我們算法牛叉”說服不了產業，它需要一個傳統big pharma級別的科學門面，來讓VC和外面的LP相信，這事兒真有人懂藥在做。

所以別再信什么“字節要做中國的第一家用AI造藥的科技巨頭”。更準確的說法是：字節用最“字節”的方式處理了一個它發現短期啃不動的硬骨頭。

打包、隔離、引入外部資本、母公司留后手，這和它做游戲發行業務、做教育業務的處理方式，骨子里是同一個動作。

百圖生科的“賣鏟子”天花板上寫著藥企的名字

再說百度。

不得不承認，百圖生科的故事是幾家里講得最圓、PPT最好看的。

2020年由李彥宏、原百度風投CEO劉維創立，搞出2680億參數的生命科學大模型xTrimo V4，配一套BioMap OS“操作系統”，服務800+機構、30+頭部企業客戶，拿下賽諾菲10億美元級的合作框架，現在沖刺港交所IPO。

“賣鏟子”的邏輯也非常“百度”——不做藥、做基礎設施，讓藥企在自家平臺上跑設計任務，收平臺費、授權費、算力費。

類似于百度做搜索、做Apollo自動駕駛：我不造車，我做地圖和引擎。

但AI制藥的“鏟子市場”和十九世紀加州淘金熱的鏟子市場有一個致命區別，那就是淘金者不會自己煉鋼造鏟。

看看今天的頭部藥企，無論是國內的恒瑞、復星，還是國外的輝瑞、禮來，都在大張旗鼓地自建AI研發能力。

科技大廠呢？英偉達搞BioNeMo，谷歌DeepMind搞AlphaFold，這些是百度繞不開的底層基礎設施。

百圖生科的xTrimo V4要面對的競爭格局不是一個空白市場等你教育，而是每一個大客戶同時也是潛在的競爭對手，它們一邊用你的平臺跑概念驗證，一邊偷師你的pipeline邏輯，回頭用在自家IT團隊搭一套私有化部署的版本。

所以說，800家機構客戶聽起來很威風，但里面多少是“試用跑跑看”，多少是真正鎖死了長期付費合約？

而且還有一點，百圖生科沖刺IPO的時機恰好落在AI制藥行業從“講故事”切換到“驗貨”的拐點。

投資人下一階段要的不是“服務了多少機構”，而是你的模型到底幫客戶把哪款分子推到了臨床、哪款賣了幾億元。

賽諾菲那10億美元的合作是張好牌，但它至今還只是框架性的，至于里程碑付款的節奏、實際到賬的結構外人看不到。

所以說百圖生科的天花板在于，當“AI制藥平臺”從稀缺變成大宗商品化，你憑什么不讓大藥企用“開源模型+自建團隊”把你替代掉？

這個問題，英偉達用GPU硬件壟斷回答了，百圖生科還沒有一個同等厚度的“護城河”來回答。

騰訊“出錢”的路很聰明但也最像旁觀者

相比另外兩家，騰訊的打法最簡單粗暴——我不搭團隊、不搞底層模型、不自研藥物，我把你們全投一遍。

從2014年投丁香園算起，騰訊在醫療健康賽道撒了十來年錢，近些年開始明顯向創新藥傾斜。

晶泰科技、英矽智能、禮邦醫藥（第二大股東）、維立志博、民為生物、新景智源……覆蓋面從AI制藥平臺到自免、腫瘤、代謝、細胞治療，幾乎織了一張網。

這套“地毯式投資”，風險最低、財務彈性最大、且永遠站在贏家的可能性里。不管哪家biotech跑出來，騰訊都有股份。退一萬步講，就算全滅了，對騰訊主營業務的拖累也有限。

可問題是，騰訊在AI制藥這場技術革命里，始終沒有建立起屬于自己的“不可替代性”。

騰訊投的晶泰也好，英矽智能也好，人家成功的核心驅動力是自己的科學團隊、自己的靶點策略、自己的臨床推進能力。

騰訊的錢很重要，但騰訊的AI并不關鍵——這和騰訊早期投拼多多、投美團不一樣，那些公司長在騰訊的生態位上，比如社交分發、微信支付，騰訊的流量和關系是價值倍增器。但在制藥里，騰訊能提供的只有美元和人民幣。

所以2026年2月騰訊公開了一份AI設計的GLP-1短肽專利，這件事才格外有意思。

它釋放的信號不是“騰訊要做藥了”，而是騰訊意識到純財務投資路線在敘事上站不穩了，因為你得證明自己不光會出錢，你還得“懂”。

所以那份專利更像是在告訴市場“我也在桌邊坐著的，不只是數錢的那位”。

但一枚專利和一個能推進到IND的分子之間，還差著十萬八千里。

騰訊的“云深智藥”平臺這些年一直都在，但說實話，產業存在感始終弱于它的投資品牌。

騰訊在AI制藥里最大的成就是做了一個非常好的醫藥PE/VC的替代界面，即用企業投資部的體量做著VC該做的事。

這沒什么不好，但別把它和“科技公司做藥”混為一談。

字節、百度、騰訊到底在爭什么？

把字節、百度、騰訊的切口差異一層層剝下去，就會發現它們表面上是在爭AI制藥的話語權，底層在爭同一件東西，就是誰控制下一代生命科學的基礎數據——算法閉環。

字節的算盤是，我有抖音/頭條積累的“海量用戶行為數據+火山引擎的算力+剛起步的生物數據（蛋白結構、分子互作、自建醫院的臨床數據流）”，如果能把這個飛輪轉起來，它就擁有了一個橫跨消費健康和嚴肅醫療的數據帝國——藥只是出口之一，數據主權才是底盤。

百度的算盤是，xTrimo大模型吃掉全球藥企/科研機構的生物數據使用權，成為生命科學領域的“iOS”，誰定義模型標準，誰定義數據格式，誰就有生態稅。

至于說騰訊不一定擁有數據，但擁有資本通道和社交生態，通過投資把分散的生物技術資產網絡化和期權化。做不了操作系統，就做生態系統的隱含控股股東。

三家最終指向的都是信息霸權在生命科學維度的延伸。藥只是載體，數據是通貨，AI是鑄幣機。

結語

行業現在流行說“AI制藥從概念期進入驗證期”，這話對，但也不全對。

確實，靠一篇Nature Methods或一套開源模型就能融一輪的時代，正在逐漸遠去，資本市場開始拿醫藥產業的尺子來量你。分子推沒推到臨床？IND批了沒？安全性數據長什么樣？

但“驗證期”不是線性的，不是說只要再熬兩年、再融兩輪、再多幾個分子進臨床，AI制藥就會像電商或云計算那樣“突然爆發”。

制藥的天花板是生物系統的不可約簡復雜性。AlphaFold能預言結構不等于能預言毒性；能優化binding，不等于能通過肝臟代謝。

所以對這三家巨頭，或是所有“科技巨頭×制藥”的跨界者來說，真正跑通的那天，是誰真愿意把制藥業務當成二十年周期的沉默資產來養，它不以季度OKR來衡量，不以互聯網項目的死亡率來裁撤，不以“不夠性感”就砍掉。

字節用拆分邁了半步，百度用IPO邁了另半步，騰訊還在用投資組合買期權。

誰的路線能走通？不知道。

但有一點可以確定，這條路上真正稀缺的從來不是算力、不是模型，甚至不是錢，是愿意被制藥行業的時間尺度重塑自己的耐心，而耐心恰恰是互聯網基因里最缺少的那一塊。