作者丨韩文静
2026年，AI制药的叙事正在被改写。
过去，科技大厂的角色大多是在“场边”：给药企提供模型、算力或平台，自己不下场。但今年，一个清晰的信号出现了：大厂不再满足于站在场边，而是亲自坐上了牌桌。
字节跳动把AI制药团队拆分成估值15亿美元的独立公司，Anthropic与诺和诺德开展深度合作，谷歌分拆的Isomorphic Labs估值超百亿美元……
这些动作指向同一个趋势：AI制药不再是药企的专属战场，科技巨头正在重新定义自己在这个行业里的位置。
但细看下来，国内外大厂的打法截然不同：国内大厂倾向于亲自下场、持有管线，把AI能力沉淀为制药资产；海外大厂则更愿意做“卖铲子的人”，用模型和算力绑定药企。
路径虽异，二者却共享同一个前提：传统药物研发模式已不可持续，AI正从可选的辅助工具，变成必选的核心生产力。
字节领衔，大厂跑步入场
上周，国内AI制药行业迎来最大一笔单轮融资——
字节分拆的AI制药公司Anew Labs（上海新生探途）完成2.9亿美元首轮外部融资，投资方阵容豪华，红杉中国、IDG资本、高瓴创投、五源资本等悉数在列，中国生物制药等产业方亦作为战略投资方参与，投后估值来到15亿美元。
此时距离这项业务从字节拆分独立，仅过去3个月。本轮融资结束后，字节跳动持有56%股份，依旧是控股股东。
回溯字节在AI制药的探索，早在2020年底，字节AI Lab就已开始招募AI制药方向人才，2021年由刘凯牵头的AI制药团队正式组建，兼具AI4S算法与制药研发背景。2026年6月，字节把这块业务拆分独立，成立AI制药公司新生探途（Anew Labs）。Anew Labs定位为AI驱动的药物研发平台，聚焦于传统药物发现难以解决的环节。
字节分拆Anew Labs并迅速完成大额融资，是一个标志性事件：它意味着国内科技巨头对AI制药的投入，已经从实验室探索升级为独立的资本化运作。
这笔融资，只是科技巨头集体入局的一个缩影。几乎所有手握顶尖AI技术的科技巨头，都在扎堆入局AI制药赛道。动脉网的数据显示，2026年以来，科技巨头正在密集落子AI制药，从“提供算力和模型”走向独立资产、研发组织和药企深度共研。
来源：动脉网
而科技巨头纷纷下场，离不开过去几年独立AI制药公司与药企共同打下的基础。晶泰科技、英矽智能等一批创业公司，早在前几年就将AI制药的热度推至高点，先后完成大额融资、上市的动作，推进管线进入临床。
融资数据印证了这一趋势的加速：投中嘉川CVSource的统计显示，2026年前9个月，国内AI制药赛道完成57笔投资，44家企业获得融资，披露融资总额达157.65亿元，超过了2023年、2024年、2025年三年的总和。
与此同时，药企围绕AI制药的授权合作与商业化探索也已取得实质进展。正是这些先行验证，让科技大厂看到了AI制药从技术故事走向资产变现的确定性，才有了今天集体入局的底气。
国内外大厂路径分化：一边持有资产，一边输出底座
科技巨头切入AI制药的路径正在分化：有的搭建垂直平台，有的孵化独立主体，有的通过药企合作进入研发链条。
其中，国内大厂更倾向于亲自下场自研、持有管线，把AI能力沉淀为制药资产。
百度选择孵化百图生科，定位为一家生物计算技术驱动的生命科学平台公司。百图生科由李彦宏和原百度风投CEO刘维于2020年创立，致力于用高性能生物计算和多组学数据技术，加速创新药物和早筛早诊等精准生命科学产品的研发。成立次年，百图生科宣布完成上亿美元的A轮融资，由GGV资本领投，百度、君联资本、蓝驰创投、真知资本、襄禾资本跟投，公司创始人李彦宏继续追加投资。
腾讯的策略则更为多元，但严格来说，它在AI制药领域更多是以投资方和算力服务方的角色出现。腾讯一边投资晶泰科技、英矽智能等AI制药企业，一边以自身云计算、AI等信息技术为支点，为相关企业提供算力与平台支持。这种曲线参与的方式，与字节、百度直接下场持有管线的路径稍有差异。
可以看出，国内大厂更倾向于把AI能力转化为自己手里的药物资产。无论是字节分拆Anew Labs，还是百度孵化百图生科，核心思路都是一致的：不做单纯的技术供应商，而是尽可能深入研发链条，持有管线、沉淀资产。
这种选择并非偶然。单纯卖模型、卖算力的天花板有限，真正的价值高地始终在管线和上市药物上。国内大厂显然看清了这一点，与其在产业链上游做一个可被替换的技术环节，不如直接握住最有定价权的资产端。这种“技术母体+独立主体”的模式，让国内大厂既能保持新药研发所需的灵活性，又能持续获得母公司在技术底座上的支撑。
与国内大厂“亲自下场”的路径不同，海外巨头更倾向于依托顶尖通用大模型和科学推理能力，绑定全球顶级药企。
这一趋势在2026年已连续出现：1月，NVIDIA与礼来宣布共建AI协同创新实验室；4月，AWS推出Amazon Bio Discovery，OpenAI发布生命科学专用模型GPT-Rosalind；5月，Alphabet旗下Isomorphic Labs完成21亿美元Series B融资。
今年1月，英伟达宣布联手医药巨头礼来，未来5年共同投资10亿美元，成立AI联合创新实验室，将礼来在药物发现、开发及制造领域的专业能力，与NVIDIA在AI、加速计算及AI基础设施领域的领导地位相结合，加速新药研发。
OpenAI的思路是不自己做药，给所有药企和科学家提供最好的AI工具。4月，OpenAI发布GPT-Rosalind，专门给生命科学研究用，能帮科学家找证据、提假设、设计实验，还能直接连接各种生物数据库和工具。
今年7月，AMD联合生物AI公司MindWalk，发布面向AI药物研发的生物上下文层产品ReefIQ，依托AMD算力将基因序列、蛋白结构、多组学数据、研发文献等碎片化信息整合为可检索的统一生物逻辑层，大幅提升AI药物研发的生物推演效率。
9月中旬，Anthropic与诺和诺德展开深度合作，将旗下的Claude及Claude Science嵌入新药发现与开发主流程，加快药物研发进程，应对研发效率低下、成本高昂的行业难题。本次合作走的是“AI模型+顶级药企深度共研”的轻量化路线。
海外巨头不追求自己成为制药公司，而是用顶尖模型和算力能力嵌入全球药企的研发流程，做源头创新的技术底座。这一定位的好处在于：不必承担新药研发漫长周期与高昂失败率的风险，却能通过技术授权、云服务、算力租赁等方式，从每一款成功药物的研发链条中持续获益。
两种路径背后，是对AI制药产业分工的不同理解：国内大厂相信AI能力最终要沉淀为可定价的药物资产，才不会被锁死在可替换的技术环节；海外巨头则相信，只要牢牢占据模型、算力和工具的基础设施位置，就能在产业分工中拿到长期而稳定的红利。
但无论哪条路，科技巨头都已经不再是AI制药的旁观者，它们正在成为这个行业新的定义者。而两条路径的最终交汇点，或许正是AI制药产业格局真正成型的时刻。
