TikTok CEO 周受资10月12日在新加坡星展银行论坛上预测，AI将在两到三年内推动物理学、生物技术、化学和材料科学领域出现真正的科学突破。这一判断背后，是字节跳动已将净利润率从2023年的26%压至2026年上半年的16.7%，用真金白银押注AI科学赛道。
$1200亿
2026上半年营收（同比+30%）
$200亿
2026上半年净利润（同比降个位数%）
16.7%
2026上半年净利润率（三年连降）
优配网入口净利润率三年连降：AI投入的代价
2023
26%
净利润率
2024
21%
净利润率
2026H1
16.7%
净利润率
数据来源：The Information（三名知情人士）；统计口径：净利润/营收；2026上半年为半年期数据
周受资说了什么：一个罕见的科学判断
「未来两到三年，我们将在物理学、生物技术、化学和材料科学领域取得真正的科学突破，而这一切都将得益于AI。这是非常、非常、非常有可能发生的。」
——周受资，2026年10月12日，新加坡星展银行首届亚洲未来前瞻论坛
核心判断
周受资认为，市场高估了AI的短期能力，却低估了它的长期潜力。他强调AI在科学领域的进展曲线"非常陡峭"，人类才刚刚开始探索AI真正能做到什么——这不是泛泛的科技乐观主义，而是字节跳动组织架构与资金流向的公开信号。
字节的筹码：从Protenix-v2到Anew Labs独立融资
技术动作
Protenix-v2
2026年4月，字节跳动Seed研究团队发布Protenix-v2，专注于生物分子结构预测与设计，在药物发现方向有潜在应用价值。这是字节AI研究从消费级应用向基础科学延伸的首个公开标志性成果。
组织动作
Anew Labs 独立融资
2026年6月 拆分独立
约50人团队
上海·旧金山·新加坡
字节跳动将内部运行5年的AI for Science药物发现团队整体拆出，注入新主体Anew Labs（新生实验室），由刘凯牵头。
首轮融资 $2.9亿
投后估值 $15亿
三个月后完成首轮独立融资，HSG（原红杉中国）、IDG资本、高瓴投资领投，五源资本联合领投。
tiktok ceo周受资:ai将在三年内推动重大科学突破
凤凰网科技
拆出去独立融资：三重商业逻辑
①
分担研发成本，缓解利润率压力
AI科学研发投入巨大，独立融资引入外部资本，不必全部由字节母体承担。在净利润率已从26%压至16.7%的背景下，这一结构设计可为后续长期烧钱预留空间。
②
建立独立估值，打开"AI for Science"赛道空间
独立主体可以在全球AI生命科学赛道上自主参与竞争、独立建立品牌，不依赖字节跳动母体的背书，也不被TikTok的地缘政治标签所捆绑（此为合理推断，字节未公开官方解释）。
③
超越短视频天花板，寻找下一个高壁垒方向
字节跳动2026上半年海外收入占比已超30%，TikTok电商GMV接近千亿美元规模，但广告+电商的增长逻辑天花板隐现；布局生物分子AI有望开辟高壁垒的第二曲线。
字节 vs DeepMind：AI科学赛道布局对比
字节 Protenix-v2
Seed研究团队，2026年4月
· 生物分子结构预测与设计
· 覆盖蛋白质+多类生物分子
· 药物发现商业化方向
· 已拆分为Anew Labs独立运营
DeepMind AlphaFold3
Google DeepMind，Nature 2024
· 蛋白质结构预测领域奠基者
· 支持蛋白质+DNA/RNA+配体
· 部分代码已开源
· 学术影响力更深厚
两者均聚焦生物分子结构预测，Protenix-v2的商业化路径（独立融资+药物管线）更积极，AlphaFold3的学术积累更深；能力边界的量化对比尚无独立第三方全面测评（注：此对比依据公开发布信息，非同批次测评）。
脉脉报告: ai岗位量同比增长近8倍, 字节跳动居"最看好的ai领域公司top10"首位
大河报
行业报告:ai岗位量同比增近8倍,字节跳动成求职者最看好ai公司
郑州晚报
AI改写科学，离普通人最近的在哪里
💊
药物发现提速
新药研发周期有望从10年压缩至数年，慢性病患者或更早用上新一代药物
🔋
材料科学突破
AI加速电池、半导体新材料发现，有可能推动消费品成本曲线下移
🧬
生物技术外溢
生物分子结构预测能力成熟后，精准医疗、基因治疗的技术门槛有望降低
元股证券:ygzq.hk
⚗️
化学研究加速
AI辅助分子设计，可加快新型材料与化学品的筛选效率
注：上述场景均为周受资所指"两到三年内"的方向性判断，具体产品或疗法进入市场的时间表，字节及相关团队目前均无公开承诺；"三年突破"与"三年商业落地"不等价。
这次押注，信号与风险各几分
可确认
字节净利润率持续受压是真实财务数据，Anew Labs独立融资与估值有多家媒体核实——烧钱是真的。
可确认
字节2026年资本支出计划升至700亿美元，贷款约300亿美元；规模足以支撑长期科学AI投入。
待观察
Protenix-v2在实际药物发现场景的成药能力，目前缺乏独立第三方同批次测评；"预测结构"到"验证活性"仍有很长一段路。
待观察
梁汝波同期坦承大语言模型被海外领先模型拉开差距——基础模型能力短板，是AI科学应用的底座风险。
风险提示
AI伦理与对齐问题尚未解决；周受资本人以"回形针理论"警示：算力规模扩张不等于目标对齐配资平台是否支持查成交。
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