字节跳动拆分AI制药业务寻求独立融资的消息，近期在医药与科技交叉圈持续发酵。不只是字节，近半年来，从百度孵化的百图生科秘递港交所上市申请，到腾讯公开AI设计的GLP-1多肽药物专利，再到阿里、京东接连在医药服务场景落地AI产品，国内五大互联网巨头在AI制药赛道的布局，已然走出了截然不同的路线。

　　这一轮清晰的路径分化，标志着互联网企业跨界做AI制药，终于告别了早年“蹭热点、铺摊子”的试水阶段，进入了基于自身禀赋选择产业定位的深耕期，而多元路线并行的格局，也恰恰是国内AI制药产业从概念走向落地的缩影。

　　具体来看，五家企业的选择大致可以归为三类，每一类都带着鲜明的企业基因。

　　第一类是向产业最深处走的“全链路自研派”，代表是字节跳动。从蛋白结构预测模型Protenix，到一站式药物研发平台Anew Labs，

　　再到自有小分子创新药管线，体系内可联动旗下小荷医疗的诊疗场景形成协同，字节选了一条最重，也最贴近传统药企研发逻辑的路。

　　不同于多数互联网公司只做“工具提供者”，字节是真的下场碰研发核心——其IL-17小分子项目已实现技术突破，是全球首次用小分子同时阻断IL-17家族三个二聚体。此次拆分独立融资，本质上是用市场化机制适配重投入模式：既保留母公司的算力、算法优势，又用独立主体承接医药研发的长周期规律，算是互联网公司跨界做药的一次模式探索。

　　第二类是做产业基础设施的“平台服务派”，代表是百度孵化的百图生科。从成立之初，百图生科就明确了“不直接做药、做药企的技术底座”的定位，靠生命科学大模型为研发全流程提供服务。

　　这条路的逻辑很清晰：不碰药物研发的高风险，赚技术服务的钱，靠规模效应摊薄技术成本。目前其xTrimoV4大模型已服务800余家药企与科研机构，也拿下了跨国药企的大额合作订单。

　　此次冲击港交所，更释放出一个明确信号：AI制药赛道里，“卖水人”已经率先走到了资本化关口，平台型模式的商业价值正在被资本市场验证。

　　腾讯则介于两者之间，走出了一条“投资打底、自研补位”的中间路线。作为国内最早布局医疗健康的互联网企业，腾讯早年在医药圈更像一个财务投资者，靠广撒网覆盖创新药、生物技术赛道。

　　但近两年重心转向十分明显：依托早年搭建的云深智药平台持续沉淀技术能力，今年初公开AI设计的新型GLP-1多肽专利，腾讯开始亲自下场触碰药物分子设计的核心环节。

　　这种转变不难理解：只做财务投资，始终摸不到AI制药的核心技术逻辑；只有下场实操，才能把算力、算法的优势真正落到产业场景里。

　　与前三者扎堆研发上游不同，阿里、京东走的是第三类路线——依托原有医药业务的“场景落地派”。二者的AI布局始终没有脱离阿里健康、京东健康的基本盘：阿里健康推出“氢离子”AI辅助诊疗产品，主打低幻觉、高循证，重点在诊疗辅助、医药流通环节落地AI能力。

　　京东健康则发挥供应链优势，AI医生“大为”“京东卓医”等产品累计服务数百万用户，把AI技术用在健康管理、药品零售等终端场景。

　　本质上，二者都是用AI给已有的医药流通、医疗服务业务提效增值，比起下场做药的高风险，这条路更稳，也更贴合自身的电商与服务基因。

　　五条路径各有侧重，绝非企业随意选择的结果。

　　一方面是资源禀赋的差异：算法能力强的往上游钻，生态能力强的做平台，渠道场景强的守下游，本质都是把自身优势最大化。另一方面，这种多元发展的格局，也与国家层面引导医药工业数智化转型的政策方向高度契合。

　　从《“十四五”医药工业发展规划》明确提出推动人工智能赋能药物研发，到近年来医药工业数智化转型相关方案部署建设医药大模型创新平台，国家层面一直在给AI与医药的融合划重点、搭框架。

　　政策没有限定单一技术路线，而是鼓励全产业链的数智化探索，这才有了上游研发、中游服务、下游应用多点开花的局面。换个角度看，互联网巨头集体入局，不是跨界搅局，而是数字技术向实体经济渗透的必然结果——当创新药研发成为国家战略，AI作为核心提效工具，自然会吸引掌握核心算力算法的科技企业进场。

　　但热闹之下，也有必要保持几分冷静。这些年见过太多AI制药的概念故事，也见过不少管线折戟在临床阶段。互联网公司做AI制药，最大的优势是算力、算法和快速迭代能力，但最大的考验，恰恰是能不能适应制药行业“慢就是快”的底层规律。

　　创新药研发动辄十年周期、数十亿投入，临床失败率超过90%，这不是靠互联网式的快速迭代就能颠覆的行业铁律。全链路自研的，要做好长期投入、持续试错的准备，互联网的快速变现逻辑在这里行不通；做平台服务的，要真正拿出能帮药企降本增效的硬成果，不能只靠模型参数讲故事。

　　哪怕是做下游应用的，也要面对医疗数据合规、临床价值验证的一道道关卡。除此之外，复合型人才缺口、高质量研发数据不足、AI辅助研发药物的申报标准仍在完善，这些都是全行业共同面对的难题。

　　好在监管层面也在同步跟进，国家药监局近年陆续出台相关指导原则，正在逐步搭建适配AI药物研发的监管体系，为行业创新托底。

　　过去我们谈创新药，更多是跟在国际巨头后面追赶；而AI技术的加入，给了我们在研发范式上实现突破的可能。当然，路要一步步走，无论是全链路自研还是平台化服务，最终的评判标准只有一个：能不能真正缩短研发周期、降低用药成本，让患者用上更多、更好的创新药。从这个角度说，互联网巨头的AI制药故事，才刚刚翻开第一章。（记者 张梦凡）