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文 | 氨基视察

2025年AI医疗领域最震撼的新闻 ,非OpenEvidence的估值狂飙莫属。

据美国科技媒体《The Information》报道 ,号称“医生版ChatGPT”之称的OpenEvidence正推进新一轮2.5亿美元融资 ,生意完成后估值将正式翻倍至120亿美元。

值得注重的是 ,这已是该公司一年内完成的第4轮融资 ,年头由红杉资源事投的A轮融资中 ,其估值还仅为10亿美元。这意味着 ,这家建设仅3年的公司 ,一年内估值从10亿美元飙升至120亿美元 ,暴涨1200%。这一增速甚至逾越同期OpenAI的估值曲线。

云云惊人的估值跃升 ,看似意外 ,实则有?裳。OpenEvidence已基本“垄断”美国to c医疗AI市场——不但让1/4的美国医生在一年内成为其用户 ,现在更更拿下超40%的美国医生市场 ,每月处置惩罚850万次临床咨询。这样的增添速率 ,在医疗行业堪称事业。

要知道 ,古板医疗软件往往困在医院审批的漫长流程里 ,一款产品从对接机构到落地 ,少则半年多则数年。OpenEvidence则跳出了这个框架 ,瞄准医疗场景的ChatGPT生意 ,用互联网的 “免费+广告” 模式 ,在严谨的医疗领域撕开了一道口子 ,靠着医生间的口口相传实现病毒式用户增添 ,

然后靠广告收入赚得盆满钵满。

现在 ,OpenEvidence的广告年收入约1.5亿美元 ,而这还仅仅出售了1/10的广告位。难怪其被红杉资源评价为 “披着AI医疗外壳的互联网公司”。

估值120亿美元的神秘

在OpenEvidence泛起之前 ,美国医生群体正被一个难题重复困扰:医学知识更新速率远超小我私家处置惩罚能力 ,他们需要破费大宗时间仔细查阅期刊 ,以确保能够掌握最新的治疗信息。

可是跟踪最新医学知识并禁止易。由于每分钟2篇新医学论文揭晓 ,每5年医学知识就翻一倍 ,PubMed上3600万篇文献还在以每年100万篇的速率增添。

OpenEvidence首创人Daniel Nadler曾举过一个例子 ,一名患者同时患有银屑病和多发性硬化 ,这两种疾病都与自身免疫相关 ,但在详细的发病机制上却相互牵制。

当医生面临这样的患者 ,想盘问特定用药清静性时 ,古板工具如PubMed、Google只能给出碎片化信息 ,要害谜底藏在论文正文深处 ,往往要破费数个小时才华梳理清晰  ;通用大模子又保存“幻觉”危害 ,医生往往陷入无据可依的逆境。

正是这个痛点 ,成了OpenEvidence的突破口。差别于古板AI医疗公司主攻医院B端市场 ,Daniel Nadler一早就决议:直接效劳医生小我私家。

这个选择背后 ,是其对医疗行业逻辑的深刻洞察。古板医疗软件要通过医院“AI委员会”审批、应对政策变换 ,落地周期长达半年以上 ,而医生作为医疗效劳的焦点执行者 ,直接知足他们的需求 ,就能绕开重大流程。

为了让医生愿意用 ,OpenEvidence做了三件要害的事情。一是包管信息的绝对可靠:放弃互联网上的康健博文、社交媒体内容 ,只以《新英格兰医学杂志》、《美国医学会杂志》等经由偕行评审的文献为训练数据 ,甚至与11种专业医学期刊建设战略相助 ,确保每一个回覆都能追溯到原始文献。

其次是模子层面的专而精:没有追求通用大模子的万能性 ,而是接纳专为医学使命训练的 7B小模子 ,无需肩负泛化使命 ,在医疗场景的精准度反而更高 ,推理本钱也大幅降低。

最后则是极致的效率:将文献检索时间从古板的几小时压缩到5-10秒 ,还能自动天生博士级研究报告 ,原本需要人类研究员数月完成的事情 ,AI几小时就能搞定。

这种精准解决刚需的设计 ,让OpenEvidence实现了有数的“病毒式增添”。2024年7月 ,它每月仅处置惩罚35.8万次医生盘问  ;一年后 ,这个数字暴涨24倍 ,抵达850万次。

阻止2025年12月 ,超43万名美国医生注册使用 ,占美国医生总数的40% ,且仍以每月6.5万名的速率增添。

红杉资源合资人Pat Grady以为 ,这种自然撒播模式在医疗行业极为有数 ,通常只在互联网产品中才华见到。

也正因此 ,OpenEvidence的估值 ,同样像火箭一样迅速攀升 ,吸引了Google Ventures、红杉资源、黑石集团等顶级资源入局。

2025年2月 ,A轮融资7500万美元 ,估值10亿美元  ;

7月 ,B轮融资2.1亿美元 ,估值来到35亿美元  ;

10月 ,C轮融资2亿美元 ,估值进一步跃升至60亿美元  ;

12月 ,凭证《The Information》报道将融资2.5亿美元 ,估值更是将达120亿美元。

商业化迅速破局

不到一年时间 ,估值暴涨1200%还在于其商业化层面的迅速破局。

医疗行业古板的订阅制模式早已饱和 ,UpToDate等老牌工具每年收取数百美元订阅费 ,用户增添缓慢。而OpenEvidence给出的谜底 ,彻底倾覆了医疗行业的商业化逻辑——用互联网的广告模式 ,切入美国300亿美元的医疗营销市场。

这个模式的焦点 ,是毗连有需求的医生和想触达医生的药企。

在美国 ,医疗保健和制药业每年要花300亿美元用于营销 ,其中大部分流向药代造访、医学聚会等古板渠道。但这些渠道保存显着缺陷:药代无法精准匹配医生的临床需求 ,医学聚会笼罩规模有限。而OpenEvidence现在手握40多万医生的临床盘问数据 ,能清晰知道医生在处置惩罚某类疾病时需要哪些药物、器械 ,从而实现精准广告投放。

好比 ,当一位医生盘问“肺癌靶向药最新治疗计划”时 ,平台会在回覆下方推荐相关药企的最新药物信息 ,且这些信息都附带医学文献支持 ,阻止硬广带来的反感。

数据证实晰这种模式的潜力。阻止2025年12月 ,OpenEvidence的年度经常性收入已超1.5亿美元 ,且凭证公司的说明 ,现在仅售出了10%的广告库存  ;痪浠八 ,若所有广告库存售出 ,收入将突破10亿美元  ;毛利率更是高达90% ,远超行业60%-70%的平均水平。

这种高毛利的背后 ,是其奇异的本钱结构优势。一方面 ,7B小模子的训练和推理本钱远低于通用大模子  ;另一方面 ,由于平台为医学期刊带来海量流量 ,期刊方愿意免费或低价提供内容 ,焦点数据资产反而成为“免费资源” ,进一步降低了运营本钱。

更要害的是 ,这种模式绕开了医疗行业最头疼的羁系壁垒。由于OpenEvidence定位为“医生的信息辅助工具” ,而非“诊断装备” ,无需通过FDA的严酷审批 ,既加速了产品落地速率 ,也降低了合规危害。

Daniel Nadler曾体现 ,Google花了多年让用户接受广告模式 ,他们则正在医疗领域做同样的事:用免费效劳换用户 ,用精准广告实现商业闭环。

验证的与未知的

OpenEvidence的爆发 ,不但是一家公司的乐成 ,还给整个行业指出了一条清晰的路径:笔直场景的数据价值 ,或许比通用大模子的 “万能” 更主要  ;用户头脑 ,在医疗领域同样十分要害。

在手艺层面 ,正如前文所说 ,OpenEvidence没有追求像ChatGPT那样的通用能力 ,而是接纳集成架构 ,多个小模子划分认真检索、排序、剖析文献 ,每个模子都在特定医疗场景下做到极致。

这种设计不但阻止了通用大模子的“幻觉”问题 ,还能实时更新文献数据 ,确  ;馗驳氖毙。正如Norwest Venture Partners合资人Scott Beechuk所说。AI公司最深的护城河将由大型专有数据集创立。

在用户层面 ,OpenEvidence突破了医疗产品必需对接机构的固有认知 ,证实医生不但是医疗效劳的提供者 ,也是 “消耗者”。当产品能真正解决他们的事情痛点 ,纵然没有医院的强制推广 ,也会自动使用并推荐给同事。这种“C端头脑”在医疗行业并不常见 ,却恰恰是OpenEvidence破局的要害。

在海内 ,一批企业也正循着 “笔直场景+用户头脑”的路径加速追赶 ,医联、百川智能、零假设、灵犀医疗等玩家 ,试图复制OpenEvidence的乐成模式。

不过 ,OpenEvidence的未来并非毫无挑战。一方面 ,随着用户增添放缓 ,怎样维持广告收入的一连增添是要害  ;另一方面 ,医疗数据的隐私  ;ぁ⒐愀婺谌莸暮瞎嫘 ,都可能成为羁系焦点。

海内企业也面临奇异的挑战。好比 ,医学文献的版权相助、数据合规性要求更高  ;再好比 ,医生使用习惯的作育、医疗营销模式的本土化适配 ,都需要时间沉淀。

总结

OpenEvidence再次让市场看到AI之于医疗的价值 ,不但在于创立 “治愈癌症” 的事业 ,还在于解决医生一样平常事情中的 “小问题”:节约检索时间、镌汰信息过载、提升决议效率。

当OpenEvidence的估值突破120亿美元 ,超40%的美国医生天天依赖它处置惩罚临床咨询 ,我们要看到的不但是一家独角兽的崛起 ,而是医疗行业数字化转型的新可能:

在不久的未来 ,AI不会取代医生 ,而是成为每一位医生的“标配数字助手”。

而OpenEvidence的故事 ,只是这个时代的最先。

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