字节与 Anthropic 打响 AI 制药暗战

一句话看懂：2025年6月，诺贝尔化学奖得主、AlphaFold 核心缔造者 John Jumper 从 Google DeepMind 跳槽 Anthropic，同时字节跳动旗下 AI 制药业务 Anew Labs 启动拆分独立融资。两件事同时发生，指向同一判断：AI 巨头正试图用“AI for Science”的硬成果，证明自己不只是广告或代码工具。

事件核心：发生了什么

6月19日，John Jumper 在 X 上宣布离开 Google DeepMind，加入专注于 AI coding 的 Anthropic。他曾用 AlphaFold 2 解决蛋白质折叠难题，2024年与 Demis Hassabis 同获诺贝尔化学奖。几乎同时，多家媒体报道字节跳动 AI 制药业务线 Anew Labs 启动拆分，成立独立新主体，字节仍控股，但运营和融资独立。字节算力平台火山引擎支持下的 Protenix、SeedFold 等模型已迭代至 Protenix-v2，2026年4月公开了首款临床前 IL-17 小分子抑制剂 AN-5162。

为什么重要

两件事反映的是 AI 巨头的“身份焦虑”。字节在 C 端 AI 对话（豆包日活 1.4 亿）和推理成本（日调用 180 万亿 tokens）上已证明规模，但竞争同质化；Anthropic 则需回应“只写代码”的质疑，用高社会价值赛道（制药）展示技术纵深。AI 制药市场 2025 年约 198.9 亿美元，到 2035 年预计 1604.9 亿美元，但字节和 Anthropic 押注的不只是市场，更是“范式转换期权”——用 AI 把新药研发从“十年十亿”变成流水线。目前全球 AI 制药从 2024 年的泡沫期进入 2026 年的“验证年”，投资人不再问模型参数量，而是追问真实实验数据和差异化管线。

对用户/开发者/创作者的影响

对开发者而言，AI 制药赛道意味着新的职业方向：蛋白质结构预测、分子生成、自动化实验数据采集等岗位需求将增加。字节拆分 Anew Labs 后，其模型能力（如 Protenix）可能通过 API 或 CRO 服务开放给生物公司，就像火山引擎开放大模型一样。对投资者而言，值得留意的是 AI 制药公司的“数据闭环”能力——公开数据已不够，真正壁垒是私域湿实验数据（SAR/ADMET）。对于内容创作者，关注“使用 AI 发现新靶点/新药物”的叙事仍会活跃，但需要辨明哪些公司真正有管线、有临床数据，而不仅是模型故事。

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值得关注的后续

第一，字节的 IL-17 项目能否在年内进入临床或签下药企 BD 合同，这将是验证其“从模型到分子”的关键指标。第二，Anthropic 收购 Coefficient Bio（约 4 亿美元）后，其物理湿实验室建设速度如何，能否把自动化实验从 L2-L3 提升到更高级别。第三，John Jumper 在 Anthropic 的具体研究方向——是继续做通用科学大模型，还是聚焦药物发现全链条，将影响人才流动和竞争格局。目前公开信息显示，AI 制药的“数据瓶颈”和“临床验证周期”仍是最大不确定性。

来源：Readhub · AI