猫眼影戏
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韩梦瑶
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猫眼影戏记者 孙文娟 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penEvidence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;馗驳氖毙浴U鏝orwest 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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