Unbekannter Gast im Bereich der KI-gestützten Arzneimittelentwicklung
Anew Labs ist kein Einzelfall, in dem große Internetunternehmen in die Biowissenschaften einsteigen. In den letzten Jahren haben Unternehmen wie die Baidu-Gruppe, Tencent Holdings, Alibaba und Huawei ihre KI-Fähigkeiten in die Arzneimittelentwicklung eingebracht. Einige bauen eigene Teams auf, andere investieren in Industrieunternehmen, wieder andere versuchen, mit großen Modellen in die Wirkstoffforschung einzusteigen. Bei diesem grenzüberschreitenden Vorgehen geht ByteDance noch einen Schritt weiter: Es entwickelt nicht nur KI-Modelle, sondern auch Arzneimittelpipelines.
Im September 2026 erhielt ein KI-Pharmaunternehmen, das aus ByteDance hervorgegangen ist, eine Engelsfinanzierung in Höhe von 290 Millionen US-Dollar und wurde damit zum ersten chinesischen KI-Pharmaunternehmen mit einer Bewertung von 10 Milliarden Yuan RMB in der ersten Finanzierungsrunde.
Dieses Unternehmen heißt Anew Labs und hat sich erst vor drei Monaten von ByteDance unabhängig gemacht. Es verfügt noch keine ausgereiften Produkte, und seine Arzneimittelpipelines befinden sich noch im vorklinischen Stadium. Dennoch hat es zahlreiche namhafte Institutionen angezogen, die sich eifrig an der Finanzierung beteiligen wollen. Das macht viele Gründer von KI-Pharma-Startups sehr neidisch.
Li Mi, ein Investor, der an dieser Finanzierungsrunde teilgenommen hat, sagte gegenüber der Wirtschaftsbeobachtung, dass der Wettbewerb um diese Finanzierung sehr intensiv war und er sich das Investitionsbudget aus mehr als hundert Institutionen „erkämpfen“ musste.
Für ByteDance ist dies eine seltene Abspaltung eines Geschäftsbereichs. Das letzte Mal, dass eine solche Aufmerksamkeit erregt wurde, geht auf das Ende des Jahres 2023 zurück, als Dcar Auto abgespalten wurde. Vor der Abspaltung war Anew Labs bereits fünf Jahre lang intern bei ByteDance tätig. Nach dieser Abspaltung bleibt ByteDance der Mehrheitsaktionär.
Anew Labs ist kein Einzelfall, in dem große Internetunternehmen in die Biowissenschaften einsteigen. In den letzten Jahren haben Unternehmen wie die Baidu-Gruppe (BIDU.NASDAQ/09888.HK), Tencent Holdings (00700.HK), Alibaba (BABA.NASDAQ/09988.HK) und Huawei ihre KI-Fähigkeiten in die Arzneimittelentwicklung eingebracht. Einige bauen eigene Teams auf, andere investieren in Industrieunternehmen, wieder andere versuchen, mit großen Modellen in die Wirkstoffforschung einzusteigen. Bei diesem grenzüberschreitenden Vorgehen geht ByteDance noch einen Schritt weiter: Es entwickelt nicht nur KI-Modelle, sondern auch Arzneimittelpipelines.
Hinter der Begeisterung des Kapitals steckt ein noch nicht validiertes grenzüberschreitendes Experiment: Können die Rechenleistung, die Talente und das Kapital von ByteDance wirklich in Pharmaproduktionskapazitäten umgewandelt werden? Wenn Anew Labs von der Entwicklung von Modellen zur Herstellung von Arzneimitteln übergeht, kann es dann in einem Forschungs- und Entwicklungsystem, das sich völlig von dem der Internetbranche unterscheidet, seine eigene Wettbewerbsfähigkeit aufbauen?
Die Wirtschaftsbeobachtung hat Anew Labs bezüglich Fragen wie den Gründen für die Abspaltung, der Bedeutung der Finanzierung und der zukünftigen Entwicklungsstrategie schriftlich kontaktiert, aber bis zum Redaktionsschluss keine offizielle Antwort erhalten. Liu Kai, der Verantwortliche von Anew Labs, erklärte jedoch, dass das Unternehmen sich derzeit auf die Forschung und Entwicklung konzentrieren möchte und vorläufig keine Interviews annimmt.
Ein unbekannter Gast
Im April 2026 stellte Anew Labs von ByteDance auf der Jahrestagung der Amerikanischen Vereinigung von Immunologen erstmals Daten zu einem kleinen molekularen Kandidatenarzneimittel mit Zielstruktur IL-17 vor, das die Kernpipeline seines KI-Pharma-Geschäfts darstellt.
In diesem Veranstaltungsort, der seit langem von globalen Biopharma-Unternehmen dominiert wird, wirkte ByteDance wie ein unbekannter Gast. Dieses chinesische Unternehmen, das für sein Internet- und KI-Geschäft bekannt ist, kam zum ersten Mal mit einem von KI entworfenen Kandidatenarzneimittel.
Liu Kai, der Verantwortliche von Anew Labs, leitete anschließend die entsprechende Nachricht in seinem Freundeskreis weiter und schrieb: „Ich hoffe, dass wir mit KI in der Pharmabranche etwas bewirken können, das die Branche wirklich voranbringt. Obwohl es sehr schwierig ist, denke ich, dass dies der wahre Wert von KI ist.“
In den ersten Jahren der Entwicklung des KI-Pharma-Geschäfts verhielt sich ByteDance sehr zurückhaltend. Die Teammitglieder nahmen selten an Foren der Pharmabranche teil und machten nach der Veröffentlichung von Papieren kaum aktiv Werbung, sodass einige in der Branche zeitweise der Meinung waren, dass dies nur ein halbherziger Test des großen Unternehmens sei. Zhou Yiming, Gründer von Angle Biological, stieß zufällig auf ein von Anew Labs veröffentlichtes Papier und versuchte zum ersten Mal ernsthaft seinen Algorithmus aus.
„Es ist gut und hervorragend.“ Das war sein erster Eindruck nach der Nutzung.
Die Liste der Investoren in der ersten Finanzierungsrunde von Anew Labs ist sehr beeindruckend. Namhafte Investitionsinstitutionen wie HSG, IDG Capital, GL Ventures, Wuyuan Capital, Gaorong Ventures, Chunhua Ventures und Boyu Capital beteiligten sich, während China Biopharma (01177.HK) und der Shanghai Zukunftsindustriefonds als strategische Investoren teilnahmen.
„Anew Labs hat in nur fünf Jahren die heutigen Ergebnisse erzielt, das ist sehr schnell. Wenn ihre Effizienz nicht hoch wäre, hätten wir nicht investiert“, sagte Li Mi.
Li Mi befasst sich seit langem mit KI-Pharmazeutika und Brain-Computer-Schnittstellen. Er stellte fest, dass beide Branchen gleichermaßen beliebt sind, aber die Finanzierungsszenarien sehr unterschiedlich sind. Viele Projekte im Bereich Brain-Computer-Schnittstellen werden verfolgt, aber es gibt nur wenige KI-Pharma-Projekte, auf die sich Institutionen konzentrieren, und Anew Labs ist eines davon.
Die hohe Finanzierung hat einige Mitbewerber neidisch und überrascht gemacht. Zhao Yu, Mitbegründer des KI-Pharma-Unternehmens Zeyuan Technology, sagte offen, dass er das nicht verstehe und dass der Glanz des großen Unternehmens einen großen Teil dazu beitrage.
„Viele Menschen verstehen KI-Pharmazeutika noch nicht. Es gibt noch keine besonders klare Antwort darauf, wie es genau funktioniert und was es erreichen kann“, meinte Zhou Yiming. In einer Branche, in der die Antwort noch unklar ist, stellen die Kapital-, Technik- und Personalvorteile von ByteDance selbst eine Quelle des Vertrauens dar.
Zhou Yiming ist jedoch nicht überrascht von der heutigen Bekanntheit von Anew Labs.
Bereits 2024 begann Angle Biological, das Proteinmodell von Anew Labs zu nutzen, und war eines der ersten KI-Pharma-Unternehmen, das mit seiner Technologie in Berührung kam. Nach Ansicht von Zhou Yiming sind die Algorithmusfähigkeiten von ByteDance sehr stark und stehen selbst im Vergleich zu Algorithmen von weltweit führenden Unternehmen wie AlphaFold und Diffusion nicht zurück. Noch wichtiger ist, dass diese Modelle vollständig quelloffen sind.
Inzwischen hat Anew Labs biologische KI-Modelle wie Protenix und PXDesign eingeführt, die Bereiche wie die Vorhersage von Proteinstrukturen und das Moleküldesign in der Arzneimittelentwicklung abdecken, und darüber hinaus das wissenschaftliche Inferenz-Großmodell AnewMind für Entscheidungen in der Arzneimittelentwicklung auf den Markt gebracht.
Nach Ansicht von Zhou Yiming können KI-Pharma-Tools die frühen Phasen der Arzneimittelentwicklung unterstützen, aber es ist schwierig, ein großes Unternehmen nur mit Tools zu tragen. Was letztlich den Wert eines KI-Pharma-Unternehmens bestimmt, ist die Fähigkeit, kontinuierlich wettbewerbsfähige Pipelines zu entwickeln.
Anew Labs versucht auch, von Modellfähigkeiten zu Arzneimittelpipelines überzugehen. Derzeit verfügt es über vier vorklinische Pipeline-Vermögenswerte. Die Kernpipeline ist ein kleines molekulares Kandidatenarzneimittel mit Zielstruktur IL-17, das sich im Stadium der Optimierung von Leitverbindungen im vorklinischen Bereich befindet. Laut Angaben von Anew Labs ist dies das weltweit erste vollspektrale orale kleine molekulare Inhibitor, der gleichzeitig IL-17A und IL-17F angreift.
Im Gegensatz zu der Perspektive von Praktikern im Bereich KI-Pharmazeutika beobachtet Li Mi Anew Labs lieber im globalen Markt. Seiner Meinung nach sind das Finanzierungsvolumen und die Bewertung von Anew Labs diesmal nicht hoch. Das Finanzierungsvolumen von ausländischen Unternehmen wie Isomorphic Labs sowie die Investitionen von Technologiegiganten wie Microsoft in KI-Pharmazeutika haben bereits einen Umfang von mehreren zehn Milliarden US-Dollar erreicht.
„Wenn man mit weltweit wettbewerbsfähigen Großmodellen konkurrieren will, ist eine gleichwertige Kapitalausstattung notwendig“, sagte Li Mi.
Für industrielles Kapital stellt sich hinter der Bewertung von 1,5 Milliarden US-Dollar eine weitere Frage: Können diese Modelle letztendlich in die tatsächliche Arzneimittelentwicklung einfließen?
Cao Fenze, stellvertretender Vizepräsident von Chia Tai Tianqing und Leiter des Zentrums für digitale Innovation, sagte gegenüber der Wirtschaftsbeobachtung, dass China Biopharma neben der finanziellen Rendite hofft, in der Zusammenarbeit mit Technologiegiganten wie ByteDance die Anwendung fortschrittlicher Technologien in tatsächlichen Pipelines zu beschleunigen, neue Arzneimittelchancen mit differenziertem Potenzial zu entdecken und Forschungs- und Entwicklungsfähigkeiten zu entwickeln, die in mehreren Projekten wiederverwendet werden können.
Nach Ansicht von Cao Fenze liegen die Vorteile von Technologiegiganten und ihren Inkubationsteams in Algorithmustalenten, Rechenressourcen und Ingenieursystemen. „Wir werden uns darauf konzentrieren, wie diese Vorteile mit der Arzneimittelentwicklung kombiniert werden können, ob sie in realen Projekten wiederholbare und überprüfbare Ergebnisse liefern können und ob sie über professionelle Teams und Investitionsmechanismen verfügen, um die Arbeit kontinuierlich voranzutreiben.“
Wenn KI-Pharmazeutika aus großen Unternehmen hervorgehen
Anew Labs ist kein Team, das aus dem Nichts aufgetaucht ist.
Ende 2020 begann ByteDance, Talente im Bereich KI-Pharmazeutika zu suchen. Im Jahr 2021 leitete Liu Kai die Aufstellung des KI-Pharma-Teams mit etwa 50 Kernmitgliedern, darunter sowohl KI4S-Algorithmustalente als auch erfahrene Experten auf dem Gebiet der Pharmaproduktion. In den folgenden Jahren blieb dieses Team intern bei ByteDance verborgen, bis es im Juni 2026 offiziell aus dem System des großen Unternehmens heraustrat und zu dem unabhängigen Anew Labs wurde.
Liu Kai ist kein typischer Technologieunternehmer. Bevor er zu ByteDance kam, arbeitete er nacheinander bei IDG Capital und Vulcan Capital und war für Investitionen im Bereich Medizin und Biotechnologie verantwortlich. Heute steht IDG Capital auch auf der Liste der Investoren der ersten Finanzierungsrunde von Anew Labs.
Nach der Abspaltung hat ByteDance das Kernteam, die Algorithmusplattform und die vorhandenen Pipeline-Vermögenswerte vollständig in Anew Labs eingebracht. Das Unternehmen hat seinen nationalen Hauptsitz in Yangpu, Shanghai, und Büros in San Jose (USA) und Singapur eingerichtet. ByteDance hält weiterhin die Mehrheitsbeteiligung und bietet weiterhin Rechenleistungsunterstützung von Volcano Engine an. Nach Li Mis Kenntnis hält Anew Labs derzeit noch ein kleines Team von weniger als 100 Personen.
Warum sollte man ByteDance gerade jetzt verlassen?
Li Mi ist der Meinung, dass die Abspaltung des KI-Pharma-Geschäfts durch große Unternehmen zunächst eine Frage der strategischen Priorität ist. Für Technologiegiganten sind Großmodelle und allgemeine künstliche Intelligenz das erste Schlachtfeld, während KI-Pharmazeutika sich auf dem zweiten Schlachtfeld befinden. Nach der Unabhängigkeit hat das Team stattdessen einen größeren strategischen und operativen Spielraum.
Zhao Yu sieht eine weitere Ebene. KI und Pharmazeutika sind zwei Geschäftsbereiche mit sehr unterschiedlichen Logiken, und ein unabhängiger Betrieb erleichtert die Einbringung von externem Kapital. Die Forschung und Entwicklung von KI-Pharmazeutika erfordert große Geldsummen, und die technische Reife ist noch nicht vollständig validiert. Die Einbringung von externem Kapital kann die Risiken verteilen, die die Gruppe selbst trägt.
Zhou Yiming meinte, dass Internetunternehmen gewohnt sind, Effizienz und schnelle Iteration anzustreben. Nachdem ein Produkt online gestellt wurde, sieht man schnell das Feedback. Die Arzneimittelentwicklung ist jedoch eine typische Branche des Langfristdenkens. Entscheidungen, die heute getroffen werden, können erst nach einem Jahr oder sogar zehn Jahren Ergebnisse zeigen und sind mit einer hohen Ausfallrate verbunden. Dieser Unterschied führt dazu, dass die Kulturen und Wachstumslogiken der beiden Unternehmen schwer vereinbar sind.
Neben ByteDance haben auch andere große Unternehmen wie Baidu, Tencent, Huawei und Alibaba in der Biopharma-Branche Fuß gefasst, aber ihre Wege sind unterschiedlich. Derzeit halten Tencent, Alibaba, Huawei und andere die entsprechenden Geschäftsbereiche in der Gruppe. ByteDance hat sein KI-Pharma-Geschäft nach einigen Jahren interner Entwicklung unabhängig gemacht, während BioMap von Anfang an sein Team, seine Technologie und sein Forschungs- und Entwicklungssystem nach der Logik eines Biowissenschaftsunternehmens aufgebaut hat.
„Diese verschiedenen Wege spiegeln die unterschiedlichen strategischen Schwerpunkte und Investitionstiefen der großen Unternehmen wider. Unternehmen, die sich aus großen Internetunternehmen herausgelöst haben, können sich stärker auf ihre Arbeit konzentrieren, ihre Hauptgeschäftstätigkeit klarer messen und mehr Personal einstellen“, analysierte Liu Wei, Mitbegründer und CEO von BioMap, gegenüber der Wirtschaftsbeobachtung.
Als BioMap gegründet wurde, haben Li Yanhong, Gründer von Baidu, und Liu Wei nicht in Betracht gezogen, das KI-Pharma-Geschäft innerhalb von Baidu zu behalten. Liu Wei sagte, dass die Biowissenschaften, wenn sie eine bestimmte Tiefe erreichen, auf Bereiche stoßen, die großen Internetunternehmen unbekannt sind. Die zugrunde liegenden Geräte und Daten der Biowissenschaften erfordern langfristige Investitionen, und es dauert oft mehrere Jahre, bis Ergebnisse sichtbar werden. Dieser Forschungs- und Entwicklungsrhythmus lässt sich kaum mit der Iterationsmethode von Internetunternehmen vereinbaren.
Nach Ansicht von Liu Wei können die KI-Fähigkeiten großer Unternehmen auf alle Branchen ausstrahlen. Wenn es nur um die KI-Unterstützung geht, können Kerntechnologien, Lösungen, Teams und Kultur ein gemeinsames System teilen. Wenn man jedoch tiefer in die Kernprobleme der Biowissenschaften eintritt, stößt man auf eine andere Logik und muss ein separates System aufbauen.
Hinter den beiden verschiedenen Wegen steht noch ein praktisches Problem: Wie berechnet man die Rendite?
Lin Ze arbeitet bei einer großen Investitionsinstitution und befasst sich seit langem mit der KI-Pharma-Branche. Er beobachtete, dass KI-Anwendungen wie Navigation, Spracherkennung und Einkaufsempfehlungen normalerweise innerhalb von ein oder zwei Monaten quantifizierbare Ergebnisse zeigen. Wenn es gut funktioniert, wird weitergemacht, wenn nicht, wird es gestoppt. Aber der Wert von KI-Pharmazeutika lässt sich kaum so berechnen. Selbst wenn KI dabei hilft, ein hervorragendes Molekül zu entwerfen, ist es schwierig, einen klaren Renditemechanismus zu schaffen, es sei denn, das Unternehmen verkauft das Molekül oder spaltet das Projekt oder das Unternehmen zur Finanzierung ab. Das ist ein wichtiger Grund, warum einige große Unternehmen das KI-Pharma-Geschäft unabhängig machen.