本文来自微信公众号： 小饭桌 ，作者：关注科技的，编辑：张丽娟
百度投7家，红杉投5家。
2026年前10个月，国内AI4S赛道融资超过80笔，已披露总额超200亿元。
最抓人眼球的不是金额，是节奏。科理新序8月成立，9月近5000万元天使轮落地；元材新界9月成立，10月种子轮数千万元……“成立即拿钱”的案例不断增加。
再往前看还有格原万维5月成立，10月种子轮融了近千万美元；元示科技4月成立，10月拿到近亿元天使轮系列。一众做材料、基模平台、虚拟细胞的公司，从成立到首轮融资，时间被压缩到以天计。
但快只是表象，资本真正盯的是另一件事：订单。这里面，深度原理在A轮阶段已获千万元订单；立妙达智能在手和意向订单近十亿元。
说到底，资本不是在赌一个想法，是在赌一群人，也不只为论文买单，更看谁能让论文变成订单。
把这些线索收拢起来，2026年AI4S赛道的融资“热”不在金额，而在节奏和排序。当“人”和“订单”在同一批公司身上同时发生时，资本已经把AI4S当作一个基础设施层的产业机会在抢位。
“成立即拿钱”成标配
在小饭桌盘点的50家公司案例中，有11家是2026年新成立、当年就获投，占全表约1/4。其中元材新界、科理新序都是成立一个月左右就拿到融资。
这些公司并不是扎堆在AI制药，它们散在AI4M材料、基础模型与平台、虚拟细胞、量子计算、工业仿真等细分方向。
例如，做材料的睿质科技7月成立，10月20日天使轮数千万元；做基模/平台的清析智研5月成立，7月6日天使轮数千万元；聚焦“AI+量子”的量坤科技1月成立，6月天使轮和天使+轮累计数亿元。
把这些案例串起来，节奏很明显：从成立到首轮披露大多落在半年以内，首轮融资金额从数千万元到近亿元。
出海主体扛大旗
小饭桌梳理发现，最大单笔是华深智药海外主体Earendil Labs的7.87亿美元多轮融资，背后站着DST Global、渶策资本，赛诺菲，高瓴与辉瑞共同发起的Biotech Development Fund等。
不过，这家的核心不是“海外主体”四个字，而是通过海外公司把管线、产业合作和美元长钱装进同一个定价体系。
同赛道Anew Labs更激进。2026年6月才分拆，首轮即拿2.9亿美元、投后估值15亿美元，红杉中国、IDG资本、高瓴创投领投，五源资本联合领投，中国生物制药和上海未来产业基金作为战略投资方参与。它首轮估值即成“独角兽”，直接跳过“从小养起”的阶段。
"分拆+海外架构+大额首轮"成为头部项目的标准打法，把融资从“拿钱”变成“定价”，资本先把团队和资产锁定，再用大额首轮把估值推到位，后续靠管线、合作和订单来消化。
AI材料冲到台前
不可否认，AI制药现在仍是AI4S赛道里体量最大、融资额最高的板块【字节百度谷歌英伟达，挤进同一个赛道】，但AI4M材料正在成为边际增量的主战场，这个细分板块已经跑出了深度原理这样近10亿元的融资体量，亿元级的也不在少数：
开物纪在天使+轮和Pre-A轮拿到数亿元；材科源图完成超亿元Pre-A轮融资；还有鼎犀智创Pre-A轮的数亿元和创材深造A+轮的近亿元。
AI4M材料为什么能跑出这样的量级和密度？一句话：离产业更近。材料从研发到产业化的周期相对短，背后还有一个足够大的制造业底盘接着，资本敢在早期给大额，是因为订单、产线和交付路径看得见。
比如，深度原理在A轮阶段已获千万元订单，这种“论文变订单”的信号，比单纯的模型指标更能解释融资节奏。
于是，材料方向的融资呈现出一种“月历感”：不是一家公司跑出来，而是一批公司在Pre-A、A轮附近同时被定价。
另一侧，虚拟细胞这个细分方向开始热起来了。华源智因种子轮数千万元；无界进化天使轮数千万元；深度细胞种子轮近亿元；元示科技天使轮和天使+轮合计近亿元等等。
这些公司的都是近两年间成立的，融资阶段集中在种子轮、天使轮、Pre-A轮，金额却普遍到数千万元甚至近亿元。轮次早，钱不少，资本抢的是入口。
虚拟细胞这个方向的门槛在于“能不能形成干湿闭环”：要把细胞状态、扰动响应、实验验证串起来，模型生成假设的速度越快，湿实验验证和数据回流的能力就越关键。
所以，资本在种子轮、天使轮就愿意给大额，买的是一个能持续生产数据、验证假设、迭代模型的平台。
这些散落在AI4M材料、虚拟细胞等不同细分方向的融资，共同指向一个更底层的迁移：赛道正在从算法叙事转向场景叙事。
两年前AI4S赛道的叙事核心是算法，谁能在AlphaFold的基础上做出更好的结构预测谁就能拿到融资，现在这个逻辑正在失效。
算法层面的差距在缩小，壁垒正在从算法竞赛变成“干湿闭环”的能力竞赛。做虚拟细胞的元示科技、深度细胞在天使轮/种子轮能拿到亿元级规模，就是类似的逻辑。
宁德时代首次出手
2026年AI4S赛道头部交易的资本结构几乎形成了固定搭配：国资打底、产业资本验证、头部VC加注。
一个明显的特征是，国资从LP走到直投桌边，而且早到种子轮、天使轮。
上海国投旗下孚腾资本领投深度原理A3轮，顺禧基金（北京国管）跟投深度原理，并出现在鼎犀智创Pre-A轮、元示科技天使轮、百曜科技、戴纳科技等项目中。上海未来产业基金投了元示科技天使轮、鼎犀智创天使+轮、天鹜科技A+轮；国资不再只做长周期LP，很多在早期直接定价。
另一个特征是，产业资本则用订单和场景提前投票。
宁德时代独家投了电池设计方向屹艮科技亿元级战略融资，这也是宁德时代在AI4S赛道的首次战略投资；赛诺菲、辉瑞相关基金、阿斯利康、礼来亚洲基金频频出现在AI制药公司的投资方名单里；欧莱雅投了合成生物学方向的柏垠生物；复星医药与深创投联合领投做基础模型与平台的奥明星程。
这些产业资本已经从下游需求侧给技术路线投票，为自己未来五到十年需要的研发能力提前占位。
头部VC的打法，已经从“押一个”变成“铺一张网”，反复出现在多家公司名单里
例如，百度风投出现在开物纪、深势科技、百曜科技、量坤科技、深度原理、分子之心、英矽智能七家公司名单里；红杉中国下注无界进化、量坤科技、屹艮科技、分子之心、津渡生科五家；中科创星横跨材科源图、开物纪、深度细胞、英灵殿科技、新烛时代五家；高瓴创投出现在深度原理、开物纪、深势科技的投资方中。
头部VC的复现率越来越高，它们不是在抢份额，是在做赛道级布局，在共识形成之前就已经用多项目覆盖代替单点押注，用组合表达判断。
值得细看的是投资方类型偏好开始分化。整体而言，国资偏好平台型、材料型和长周期硬科技，深势科技、天鹜科技、鼎犀智创、元示科技、奥明星程的名单里都能看到国资。
产业资本偏好能直接对接自身研发需求标的，电池方向的屹艮科技，合成生物学方向的柏垠生物，材料方向的鼎犀智创，蛋白质设计方向的看分子之心。
这种偏好分化并非偶然，是不同类型的长钱在赛道里各自找到了位置，国资要的是底层能力，产业资本要的是交付场景，头部VC要的是组合覆盖。三股资本力量各有所好，同时涌向同一批公司，头部项目的定价逻辑就不再是“谁先抢到份额”，变成了谁能在更长的时间尺度上被不同来源的钱同时确认。
为什么是2026年？
资本结构能解释钱为什么进来，却解释不了为什么是2026年？
这里有个容易被忽略的事实是，AI4S不是近几年才出现的。天鹜科技成立于2021年，深势科技成立于2018年，晶泰科技和英矽智能成立的时间更早。这个赛道在“非共识”里已经沉淀了五到七年。
变化发生在几个条件的交汇点上。
首先是模型能力先到了可用的阈值。蛋白质结构预测、分子生成、材料性质预测在2025年前后陆续跨过了“实验室里跑得通”到“产业场景里敢用”的门槛。
有投资人在解释为何现在系统性布局AI4S时给出的判断是：AI4S正从学术前沿快速迈向产业爆发期，算力底座、科学大模型和智能体工具链的成熟度已经能够支撑端到端的研发闭环。
不过，模型能力只是硬币的一面，更关键的另一面是数据，更确切地说是生产数据的能力。
现有生物学和材料学数据难以满足AI4S对数据规模和质量的要求，模型生成候选分子的速度已经快于实验验证的速度，湿实验的产能和反馈周期成了研发效率的真正瓶颈。
行业也正在从用AI分析已有数据转向有组织地规模化生产高质量数据集，所以，能够高通量、低成本生产高质量数据的自动化湿实验室，已经从配套能力变成了核心壁垒。
实验室自动化方向的沃时科技、术也科技、立妙达智能等企业密集拿到融资，逻辑就在这里：投的不只是设备，更是数据生产能力。
产业端的拉动是第三个条件。宁德时代、康龙化成、欧莱雅等在内的一众产业资本，已经从下游需求侧为技术路线投票。
最后是政策与耐心资本的同步到位。比如，北京、上海、深圳在2026年陆续出台了AI4S专项扶持政策，上海国投的科学智能专项基金和超长期科创债形成了“股权+债权”的长周期资金供给。
AI4S没有直接面向消费者的爆款应用，当市场化VC单独下重注仍然犹豫时，地方国资用专项基金和超长期科创债承担了“耐心资本”的角色，补上了早期和长周期的那一段。
四个条件叠加，2026年才成为AI4S融资的爆发年。
不过，这个窗口期可能不会太长。壁垒转向“干湿闭环”对创业公司的综合能力要求高了一个量级。换句话说，模型做得好只是入场券，实验通量、数据质量、产业交付能力才是决定谁能留在牌桌上的东西。
