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郭文静
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猫眼影戏记者 李锐 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
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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