国资领投百曜科技：AI 虚拟细胞融资标志底层数据资产价值重估

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百曜科技成功斩获数千万元新一轮融资，此轮交易最关键的并非金额大小，而是其背后的投资方阵容：由国新创投基金领衔，道彤资本、云启资本追随，峰瑞资本与 BV 百度风投持续增持。这一动向表明，AI for Science 领域的投资逻辑正从单纯的“药物发现工具”升级为“可复用的生命科学数据与模型基建”。当国家级资本入局 AI 虚拟细胞，其押注的不再是单一药物管线，而是中国在细胞级基础模型领域的自主可控入口。

6 月 5 日，AI 虚拟细胞（AIVC）平台企业百曜科技宣布完成数千万元新一轮融资。本轮融资由国家级国有资本运营平台旗下的国新创投基金主导，道彤资本、云启资本参与跟投，原有股东峰瑞资本与 BV 百度风投也进行了追加投资。

百曜科技的核心战略在于构建 AI 虚拟细胞基础模型，利用算法预判细胞行为及状态演变，并将模型能力应用于细胞治疗管线联合研发、早期靶点挖掘、临床样本精准分层等场景。公司团队依托中国科学院动物研究所、北京干细胞与再生医学研究院等科研资源，自 2023 年起着手搭建基础模型，并持续建设适配模型训练的 AI-ready 公共数据集与自产高质量扰动数据集。

这笔融资表面看是 AI 制药相关企业的新资金注入，实则是资本市场开始对“模型 - 数据 - 场景”这一组合进行重新定价：谁能将细胞状态变化转化为可模拟、可验证、可复用的数据资产，谁就有望成为下一代生命科学的基础设施提供商。

首先，国家级资本入局 AI 虚拟细胞，标志着 AI4S 已从科技热点转向战略基础设施。

过去两年，AI 制药融资最常讲述的故事是“加速筛药”和“降低靶点发现成本”。但百曜科技此轮融资的信号不在于应用层，而在底层：国新创投基金作为领投方介入，意味着资本正将 AI 虚拟细胞视为生物医药产业的底层能力，而非仅仅是一个药物发现 SaaS 工具。

这与大模型行业的发展轨迹相似。早期资本青睐应用插件，后期则回归算力、数据、基础模型及产业入口。AI 虚拟细胞对应生命科学中的“基础模型层”：它不直接等同于某条药物管线，而是试图模拟细胞在扰动、治疗及病理状态下的演变路径。一旦模型得到验证，其价值将从项目制研发费用转变为平台级数据资产。

其次，老股东持续加注，表明这并非一次“概念性融资”，而是阶段验证后的跟进投资。

峰瑞资本、BV 百度风投继续追加投资，传递出另一重信号：早期资金并未将百曜科技视为一次性 AI 制药概念，而是在模型、数据和场景经过验证后选择继续押注。

AI 制药行业过去几年经历了一轮估值回调，原因很简单：仅强调算法效率而缺乏可重复验证的数据闭环，难以穿越漫长的研发周期。百曜科技的独特之处在于，它不只做分子生成或靶点推荐，而是围绕细胞状态变化构建模型底座，再通过临床样本、细胞治疗、靶点发现等场景反向输送数据。资本愿意持续加注，说明其看重的是“数据越用越厚”的飞轮效应，而非一次性的模型演示。

第三，这笔资金正推动 AI 制药竞争从“谁拥有算法”转向“谁掌握细胞级数据资产”。

AI 制药企业的竞争早已不是接入一个通用大模型就能解决。真正稀缺的是三类资产：连续时间扰动数据、可验证的生物实验闭环、以及能够覆盖多场景的临床与科研合作网络。

百曜科技本轮资金明确用于新一代虚拟细胞算法模型、独家数据收集和产业化落地，这意味着资本正在要求公司将“模型能力”沉淀为“数据资产”。如果说上一代 AI 制药公司比拼的是算力和算法架构，那么下一阶段比拼的将是：谁能持续获取高质量细胞数据，谁能将实验结果快速回灌模型，谁能将模型输出嵌入药企和科研机构的真实流程。

第一，押注 AI4S 的下一轮估值锚点将从应用工具转向基础模型。

工具型 AI 制药公司容易遭遇天花板：项目收入不稳定、客户验证周期长、商业化模式类似咨询服务。但基础模型型公司一旦跑通，估值逻辑将截然不同——它不仅服务单个项目，还可能成为多个药企、科研机构、临床场景共享的模型底座。

百曜科技的“虚拟细胞”定位，本质上是把细胞作为基础单位重新建模。这比做单点靶点推荐更重、更难，但一旦形成模型和数据壁垒，资本愿意给予更高溢价，因为它对应的是生命科学研发中的底层入口。

第二，押注国家级资本将加速筛选 AI 制药赛道的“真基础设施”。

AI 制药过去太容易被包装成概念。国家级资本进入后，筛选标准将更加严格：是否拥有自主模型，是否具备高质量数据，是否能服务国家战略方向，是否能与创新药、细胞治疗、生物制造形成协同。

百曜科技能拿到这一轮，说明资本更愿意投资那些能打通“模型研发—数据建设—场景验证—产业落地”的公司。接下来，只有演示 Demo、缺少实验与临床数据闭环的 AI 制药公司，融资将愈发困难；能把模型做成底层能力、并拥有持续数据