AI4S赛道融资节奏突变，办公室未租融资已到账，成立3个月即获2.9亿美元

在科技创投领域，“办公室还没租，融资先到账”正从调侃变为现实。2026年前10个月，国内AI for Science（AI4S）赛道披露融资事件超80笔，总额逾200亿元。但真正引发行业震动的并非金额本身，而是融资节奏的急剧压缩：多家公司从注册成立到首轮融资落地，间隔以“周”甚至“天”计。

科理新序8月成立，9月即完成近5000万元天使轮融资；元材新界9月成立，10月拿下数千万元种子轮；格原万维5月成立，10月获近千万美元种子轮；元示科技4月成立，10月累计融资近亿元。这些案例并非孤例。小饭桌梳理的50家AI4S企业中，有11家为2026年新设、当年即获投资，占比约四分之一。其中，成立一个月内完成首轮融资的公司不在少数。

这一现象背后，是资本逻辑的根本性迁移。早期AI4S项目多依赖论文与算法指标获取信任，如今投资人更看重“人+订单”的组合验证。深度原理在A轮阶段已实现千万元级订单落地；立妙达智能在手及意向订单接近十亿元。资本不再单纯押注技术潜力，而是提前锁定具备产业化路径的团队——当论文能快速转化为订单，融资便不再是“赌想法”，而是“抢入口”。

头部项目的融资结构也呈现新范式：“分拆+海外架构+大额首轮”成为标配。华深智药通过海外主体Earendil Labs完成7.87亿美元多轮融资，整合DST Global、渶策资本、赛诺菲及高瓴-辉瑞联合基金等资源，将管线、产业合作与美元长周期资金纳入统一估值体系。更具代表性的是Anew Labs：2026年6月由字节跳动分拆独立运营，仅3个月后即完成2.9亿美元首轮，投后估值15亿美元，红杉中国、IDG资本、高瓴创投领投，中国生物制药与上海未来产业基金作为战略方加入。其跳过传统“从小养起”路径，直接以独角兽姿态进入市场，反映出资本对核心团队与资产的前置定价意愿。

在细分方向上，AI制药仍为体量最大板块，但AI for Materials（AI4M）材料方向正成为边际增量主战场。深度原理、开物纪、材科源图、鼎犀智创、创材深造等公司均在Pre-A至A轮阶段获得数亿元级融资。其核心优势在于“离产业更近”：材料研发周期短于新药，且依托中国庞大的制造业基础，产线对接与交付路径清晰可见。例如深度原理在A轮即获千万元订单，印证了“论文→订单”转化效率，极大降低了早期投资风险。

另一值得关注的新兴方向是虚拟细胞。华源智因、无界进化、深度细胞、元示科技等公司虽多成立于近两年，融资阶段集中于种子轮与天使轮，金额却普遍达数千万元乃至近亿元。该方向的核心壁垒在于构建“干湿闭环”能力——即模型生成假设、湿实验验证、数据回流迭代的完整循环。资本在极早期投入重金，实为抢占能持续生产高质量实验数据的平台入口。元示科技与深度细胞在天使轮即获亿元级规模，正是基于此逻辑。

资本构成亦发生结构性变化。2026年头部交易普遍呈现“国资打底、产业资本验证、头部VC加注”三重配置。一个标志性信号是宁德时代首次出手AI4S赛道，表明产业巨头开始将AI视为底层基础设施进行战略性卡位。此前，百度、红杉等已在该领域密集布局——百度投资7家，红杉投资5家，覆盖材料、基模平台、虚拟细胞、量子计算与工业仿真等多个子赛道。

值得注意的是，融资节奏加速并未伴随估值泡沫化。相反，资本更强调“可验证路径”：睿质科技（材料）7月成立、10月20日获数千万元天使轮；清析智研（基模平台）5月成立、7月6日完成数千万元天使轮；量坤科技（AI+量子）1月成立、6月累计完成数亿元天使与天使+轮。这些案例共同指向一个趋势：赛道叙事正从“算法领先”转向“场景落地”。两年前，AlphaFold类结构预测模型是融资关键；如今，能否串联起实验验证、数据反馈与商业订单，才是决定融资速度与额度的核心变量。

这种转变也倒逼创业团队重构打法。过去“先搭模型、再找场景”的路径难以为继，新一代创始人普遍具备“产业+科研”复合背景，部分团队甚至在公司注册前已与下游客户达成意向合作。一位参与早期尽调的投资人指出：“现在看BP，第一问不是‘你的模型F1值多少’，而是‘你第一个付费客户是谁，合同签了吗？’”

融资热的背后，是AI正在从工具层跃升为科学基础设施层。当“成立即拿钱”成为常态，反映的不仅是资本热情，更是整个产业对AI驱动科研范式变革的共识加速形成。而那些能在极短时间内同步验证团队能力、订单潜力与闭环路径的项目，正成为新一轮抢夺战的核心标的。