Talk AI: ByteDance und Anthropic führen einen verdeckten Krieg im Bereich der KI-gestützten Arzneimittelentwicklung
Am 19. Juni veröffentlichte John Jumper, der Gewinner des Nobelpreises für Chemie 2024 und der Kernschöpfer von AlphaFold, auf X: "Nach fast 9 Jahren verlasse ich Google DeepMind, um Anthropic beizutreten."
Vor 9 Jahren, nur halbes Jahr nach seinem Doktorgrad, wagte Demis Hassabis, der Leiter von Google DeepMind, es, Jumper mit der Leitung des AlphaFold - Teams zu betrauen. Im Anschluss brachte Jumper sein Team dazu, mit AlphaFold 2 die Genauigkeit der Vorhersage von Protein - dreidimensionalen Strukturen auf 90 % zu bringen und das seit 50 Jahren ungelöste Problem der Proteinfaltung in der Biologie zu lösen. 2024 erhielt er zusammen mit Hassabis den Nobelpreis für Chemie.
Jetzt verlässt er Google und wechselt zu Anthropic, einem Künstliche - Intelligenz - Coding - Giganten, der derzeit stark auf Künstliche Intelligenz für die Wissenschaft setzt.
Zufälligerweise berichteten mehrere Medien um den 10. Juni herum, dass die Künstliche - Intelligenz - Pharmabranche Anew Labs von ByteDance die Spaltung und die unabhängige Finanzierung startete. Das Kernteam, die Algorithmen, die technologischen Plattformen und die bestehenden Pipeline - Assets werden in ein neues Subjekt integriert. ByteDance behält weiterhin die Kontrolle und die Leitung der Geschäftstätigkeit, aber das neue Unternehmen hat bei der Operation und der Finanzierung eine höhere Unabhängigkeit.
Dass diese beiden Ereignisse in der gleichen Zeitspanne passieren, scheint auf den ersten Blick zufällig zu sein, zeigt aber tatsächlich die gleiche zugrunde liegende Angst: Die beiden größten Künstliche - Intelligenz - Giganten aus China und den USA suchen beide im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz nach dem nächsten Schlachtfeld, um ihre Identität zu beweisen. Sie versuchen, mit konkreten Ergebnissen von Künstliche Intelligenz für die Wissenschaft die gemeinsame Frage zu beantworten: Was kann Künstliche Intelligenz außer Werbung zu machen und Code zu schreiben noch als echte Produktivitätsleistung der Welt zeigen?
Das Problem ist jedoch, dass beim Übergang von der algorithmischen Hegemonie in der symbolischen Welt zur materiellen Souveränität in der molekularen Welt der Algorithmus selbst nicht der größte Engpass ist.
Identitätsangst und Organisationssanierung
Nach Daten von Branchenforschungseinrichtungen erreichte der weltweite Markt für Künstliche - Intelligenz - basierte Arzneimittelentdeckung 2025 ein Volumen von etwa 19,89 Milliarden US - Dollar, wird 2026 auf 24,5 Milliarden US - Dollar ansteigen und wird bis 2035 auf 160,49 Milliarden US - Dollar schießen. Die zehnjährige Kompound - Wachstumsrate beträgt etwa 23,22 %.
Aber selbst ein zukünftiger Markt im Bereich von hunderten von Milliarden Yuan ist im Vergleich zum eigenen Schätzungswert der beiden Giganten noch nicht ausreichend, um ihre strategischen Entscheidungen zu erklären. Der größere Anreiz kommt von der Bewertungsaufschlags auf dem Kapitalmarkt. Bei der IPO von Insilico Medicine an der Hongkonger Börse 2025 war der öffentliche Verkaufsteil über 1400 - fach überabonniert. Bei der Börsengänge von Agentis Therapeutics im Mai 2026 stieg der Aktienkurs am ersten Tag um 126,67 %, und der Gesamtmarktwert erreichte 33 Milliarden HK - Dollar. Die Bewertung der Umsatzquote von Künstliche - Intelligenz - Pharmarichtlinienunternehmen ist nicht nur um ein Vielfaches höher als die von traditionellen CRO - Unternehmen, sondern um ein Dutzendmal höher.
Die Essenz dieses Aufschlags liegt nicht im Gewinn, sondern in einer "Paradigmenwechsel - Option". Der Markt setzt darauf, dass Künstliche Intelligenz die mühsame Reise der Arzneimittelentwicklung, die "Zehn Jahre und eine Milliarde Dollar" kostet, in eine Serienfertigung umwandeln kann.
Aber der Marktumfang und der Bewertungsaufschlag allein reichen immer noch nicht aus, um die Entscheidungen von ByteDance und Anthropic zu erklären. Für ByteDance ist dies ein Kampf um die Identitätsbestätigung.
ByteDance war im Zeitalter des mobilen Internets eine APP - Fabrik. Der Ansatz des "mehrseitigen Angriffs" und des "gesättigten Angriffs" ist in seiner Organisations - DNA verankert. Auch im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz war diese Strategie sehr erfolgreich. Nach Daten von QuestMobile erreichte Doubao bis zum ersten Quartal 2026 einen monatlichen aktiven Nutzerkreis von etwa 345 Millionen und einen täglichen aktiven Nutzerkreis von über 140 Millionen. Laut Angaben von Volcengine hat die tägliche Token - Abrufmenge des Doubao - Großen Modells bis Juni diesen Jahres 180 Billionen überschritten und im vergangenen Jahr um mehr als das Zehnfache zugenommen.
Aber dahinter stecken enorme Kosten. Laut einer Studie der Guolian Minsheng Securities vom Mai 2026 belaufen sich die Kosten für den kostenlosen täglichen Künstliche - Intelligenz - Service von Doubao, gerechnet mit dem günstigsten Doubao - Modell, zwischen 132 Millionen und 240 Millionen Yuan. Gleichzeitig hat ByteDance seinen Plan für die Kapitalausgaben für die Künstliche - Intelligenz - Infrastruktur 2026 auf über 200 Milliarden Yuan erhöht, was eine Zunahme von mindestens 25 % gegenüber dem Anfangsplan von 160 Milliarden Yuan Ende vergangenen Jahres bedeutet.
Darüber hinaus wird der Wettbewerb im reinen C - End - Künstliche - Intelligenz - Bereich aufgrund der Verbreitung von Open - Source - Technologien zunehmend homogen. Die Unterschiede in der Dialogerfahrung zwischen Doubao, Qianwen, Kimi und Wenxin Yiyan werden immer kleiner, und am Ende geht es nur noch um die Rechenleistungskosten und die Iterationsgeschwindigkeit. In der "symbolischen Welt" wird es für ByteDance immer schwieriger, seine technologische Überlegenheit zu beweisen.
Deshalb muss ByteDance einen schwierigen Weg einschlagen. Wenn seine Künstliche Intelligenz in der pharmazeutischen Domäne einen bedeutenden Durchbruch erzielen oder einen BD - Vertrag mit einem großen Pharmakonzern abschließen kann, dann kann es beweisen, dass es tatsächlich unvergleichbare Künstliche Intelligenz für die Wissenschaft - Technologien besitzt, und der Gesamtbewertung der Gruppe würde ein "Hardcore - Technologie - Option" hinzugefügt.
Es ist bemerkenswert, dass es innerhalb von ByteDance unterschiedliche Organisationsebenen von Veränderungen gibt. Am 29. Mai berichteten Medien, dass das AI4S - Team (das sich auf Grundlagenforschung wie wissenschaftliche Berechnungen, Strukturbiologie und Proteindesign konzentriert) bereits angepasst wurde und von Yang Zhenyuan, dem technischen Vizepräsidenten, verwaltet wird. Das Unternehmen hat offiziell erklärt, dass es "keine Spaltung in Betracht zieht". Zu den Kernresultaten dieses Teams gehören Protenix und PXDesign.
Dennoch gab es ein Problem mit dem Verlust von Kernmitgliedern in diesem Team. Am 2. Juni kündigte Gu Quanquan seinen Austritt aus ByteDance Seed an. Laut seiner öffentlichen Personenerklärung und früheren Medienberichten war er einst der Co - Leiter der Vorhersage und Skalierung des Großen Modells von ByteDance Seed. Aber am 8. Juni wies ein offizieller Vertreter von ByteDance Medienberichten, der ihn als "Verantwortlichen für Künstliche - Intelligenz - Pharmazie und Vorhersage" bezeichneten, zurück. Gu Quanquan wird sich künftig der Gründung eines Unternehmens für Künstliche - Intelligenz - Pharmazie und Proteindesign widmen. Darüber hinaus berichteten Medien, dass Xiao Wenzhi, der Leiter der Berechnung der Biologie, sein Job aufgegeben hat, um ein Künstliche - Intelligenz - Pharmazieunternehmen zu gründen, das sich auf das Design von Zielproteinen konzentriert.
Anew Labs wurde 2021 gegründet und hat seitdem die Kernfunktion von der Grundlagenmodellforschung bis zur Industrialisierung übernommen. Es hat frühe Pipelines wie das IL - 17 - Kleinmolekül - Projekt und wird derzeit von Liu Kai geleitet. Ein exklusiver Bericht von 36Kr zeigt, dass das Team, das sich früher mit dem Proteinstrukturvorhersagemodell befasste, in das von Liu Kai geleitete Team integriert wurde. Aus den öffentlichen Informationen lässt sich schließen, dass das AI4S - Team und Anew Labs unterschiedlichen Managementlinien zugeordnet sind, aber es gibt einen Integrationsfluss von Personen und Technologien zwischen ihnen.
Der Austritt von Kernwissenschaftlern zeigt in gewissem Sinne, dass nicht alle Spitzenkünstler in Künstliche Intelligenz für die Wissenschaft in einer reinen Internet - Organisationsstruktur passen. Wissenschaftler brauchen langfristige Geduld und eine Biotech - ähnliche Eigenkapitalstruktur, nicht die Quartals - OKR eines großen Internetunternehmens. Die Spaltung und Unabhängigkeit von Anew Labs und die Schaffung einer unabhängigen Organisationsstruktur, die den langfristigen Charakter der Biopharmazie besser entspricht, ist eine strategische Anpassung von ByteDance, um die Fähigkeiten des Grundlagenmodells in diesem Bereich mit der pharmazeutischen Industrie zu verbinden.
Für Anthropic ist die Situation dringlicher. Es muss den anhaltenden Zweifeln an der Sicherheit seines Modells nachkommen und beweisen, dass es nicht nur ein "Code - Assistent" ist. Die Biopharmazie hat von Natur aus einen hohen moralischen Aufschlag und einen hohen gesellschaftlichen Wert und ist daher ein idealer Ausbruchspunkt für die Fähigkeitserweiterung von Anthropic.
Aber der "Wettlauf" von Anthropic um Jumper hat auch ein tiefes, aber oft übersehenes Signal: Die Forderung von Google, dass die Forschung schnell in Produkte umgesetzt werden muss, hat Spitzenwissenschaftler in Verlegenheit gebracht. DeepMind muss sowohl die Pipeline von Isomorphic Labs (Kommerzialisierung) unterstützen, als auch die öffentliche Datenbank von AlphaFold pflegen (wissenschaftliche Mission) und die Proteinstrukturvorhersagefähigkeit für Gemini bereitstellen (Produktintegration). Als Wissenschaftler hat Jumper möglicherweise in diesen widersprüchlichen Zielen seinen reinen Forschungsraum verloren.
Als reines Künstliche - Intelligenz - Labor bietet Anthropic ihm eine sauberere Forschungsumgebung und eine größere technologische Autonomie. Jumpers Austritt ist nicht nur ein gewöhnlicher Jobwechsel, sondern ein paradigmatisches Signal für die globale Talentlandschaft in Künstliche Intelligenz für die Wissenschaft.
Voraussetzungen für das Validierungsjahr 2026
2026 wird zum entscheidenden Zeitfenster für die Künstliche - Intelligenz - Pharmazie nicht wegen eines plötzlichen technologischen Durchbruchs, sondern weil alle Voraussetzungen gleichzeitig reif werden: Die klinische Validierung geht in die Endphase, das Regulierungsrahmenwerk wird erstmals eingeführt, das Kapital konzentriert sich auf die Spitzenunternehmen, der Datenengpass löst sich auf und die ersten Medikamente nähern sich der Zulassung.
2024 war die Geschichte in den Künstliche - Intelligenz - Pharmazie - Präsentationen: "Drücken Sie die Eingabetaste, und ein neues Medikament erscheint." Damals stieg der weltweite Schätzungswert des Marktes für Künstliche - Intelligenz - basierte Arzneimittelentdeckung rapide an, und das Kapital floss in Hunderte von Künstliche - Intelligenz - Biotech - Start - Ups. Alle glaubten, dass der Algorithmus die physikalischen Beschränkungen von "Wet - Lab" - Experimenten umgehen konnte.
Aber 2025, als die ersten von Künstlicher Intelligenz vollständig entworfenen Moleküle in die klinische Phase eintraten, durchbrach die Realität schnell die Blase. Nach der Fusion von Recursion und Exscientia wurde die Pipeline gestreamlined und auf sechs Kernkandidatenmedikamente fokussiert (vier für Krebs, zwei für seltene Krankheiten). Viele Künstliche - Intelligenz - Biotech - Unternehmen mussten sich umorientieren oder übernommen werden, weil die präklinischen Toxizitätsdaten schlecht waren und die Arzneimittelentwicklungspotentiale schwach waren.
Der Unterschied zwischen Versprechen und Erfüllung war der Hauptantrieb für diese Umstrukturierung.
Die Redewendung der Anleger hat sich jetzt geändert: Sie fragen nicht mehr, wie viele Parameter Ihr Modell hat, sondern wo Ihre echten experimentellen Daten sind, ob Sie unterschiedliche Zielproteine haben und welche handelbaren Qualitäts - Pipelines Sie besitzen. Das Unternehmen Jingtai Holdings konnte 2026 einen Kooperationsvertrag mit einem internationalen Pharmakonzern abschließen, nicht wegen der Geschichte seines Modells, sondern wegen der "Hardcore" - Geschäftsbedingungen, dass der Partner die Vorabzahlung leistet und alle frühen Forschungs - und Entwicklungskosten trägt.
Die Erzählung der Künstliche - Intelligenz - Pharmazie hat sich von der technologischen Legende zur kommerziellen Validierung zurückgezogen. Nur die Unternehmen, die echte "Wet - Lab" - Daten auswerten können, können aus der Krise herauskommen.
Aber gerade nach dieser blutigen Umstrukturierung sind die technologischen Pipelines von ByteDance reifer geworden. 2025 veröffentlichte es Protenix und SeedFold, 2026 iterierte es zu Protenix - v1/v2 und baute die Anew Labs - Plattform auf, die die dynamische Vorhersage von Protein - Ligand - Interaktionen, die Generierung von ganzatomaren Molekülen und die Berechnung der freien Energie abdeckt.
Im April 2026 stellte ByteDance auf der Jahrestagung der American Association of Immunologists (AAI) erstmals ein präklinisches IL - 17 - Kleinmolekül - Inhibitor - AN - 5162 vor, das von Anew Therapeutics (d. h. Anew Labs, wobei das erste der Unternehmensregistrierungsname und das zweite der externe technologische Plattformname ist) veröffentlicht wurde. Dieses Medikament zielt auf Autoimmunerkrankungen wie Psoriasis ab und ist der weltweit erste Kleinmolekül - Inhibitor, der alle Isoformen von IL - 17 (AA/AF/FF) hemmt. Derzeit befindet es sich in der Phase der Optimierung von Leitverbindungen vor der klinischen Prüfung.
Also, im besten Fall könnte ByteDance denken, dass die Chancen von der Forschung zur Industrie reif werden, d. h. das Modell ist nicht mehr das Einzige, und die Moleküle sind wichtiger. Die Bewertungsstandards der Investoren für Künstliche - Intelligenz - Pharmazie - Ziele haben sich von den Modellparametern zu den unterschiedlichen Zielproteinen und den handelbaren Pipelines verschoben, und ByteDance hat genau an diesem Punkt die "Hard - Assets", die den Marktansprüchen entsprechen.
Aber die Übereinstimmung mit den Marktansprüchen bedeutet nicht, dass die Erfüllung bereits erfolgt ist. Die derzeit von ByteDance vorgestellten Pipelines sind eher iterative Innovationen: Sowohl IL - 17 als auch IL - 4R sind weitere Erkundungen von etablierten Zielproteinen, nicht die Entdeckung von völlig neuen Zielproteinen. Dies entspricht der vorsichtigen Philosophie des Wissenschaftlichen Beirats von Anew Labs unter der Leitung von Liu Yongjun, der sich auf die iterative Innovation von etablierten Zielproteinen konzentriert, da die neuen Mechanismen von Zielproteinen immer noch mit Unsicherheiten verbunden sind.
Dies bedeutet aber auch, dass das erste Künstliche - Intelligenz - Molekül von ByteDance noch nicht die subversive Fähigkeit bewiesen hat, "nicht - arzneimittelbare Zielproteine" zu entschlüsseln.
Zwei Wege, ein Engpass
Welcher der beiden Wege von Anthropic und ByteDance wird weiter führen?
Diese Frage hat möglicherweise keine eindeutige Antwort, denn die Endpunkte der beiden Wege liegen möglicherweise überhaupt nicht am gleichen Ort.
Von technischer Sicht ist der Weg von Anthropic in der Arzneimittelentwicklung näher an der Anwendungsform von AGI. Das allgemeine Große Modell hat bei der Generierung von offenen Hypothesen und der Übertragung von Wissen zwischen verschiedenen Bereichen tatsächlich eine höhere Obergrenze als spezielle Modelle.
Aber hier gibt es eine Hypothese, die geprüft werden muss: Die Generierung