醫(yī)生版 ChatGPT 3 年估值 60 億美金，被低估的 AI 硬件新玩法：相框

一個(gè)可能正在改變美國(guó)醫(yī)療體系的產(chǎn)品正在崛起，它被稱為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的 Google 和醫(yī)生版的 ChatGPT，成立 3 年估值已經(jīng)漲到了 60 億美金，被 40% 的美國(guó)醫(yī)生使用。

前兩天，OpenEvidence 宣布完成了 2 億美金新一輪融資，由 Google Ventures 領(lǐng)投，Sequoia、KP 以及其它一些 VC 跟投，估值達(dá)到了 60 億美金。而在 7 月份，它剛以 35 億美金估值完成 2.1 億美金的 B 輪融資，之前的 A 輪由 Sequoia 領(lǐng)投。

要理解 OpenEvidence 為何能夠如此迅速崛起，首先要理解醫(yī)生們面臨的困境。創(chuàng)始人兼 CEO Daniel Nadler 發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)代醫(yī)生正被信息洪流淹沒，每天有上千篇新論文發(fā)表，醫(yī)學(xué)知識(shí)每五年翻一番。一位醫(yī)生在完成住院醫(yī)師培訓(xùn)時(shí)，醫(yī)學(xué)院學(xué)到的知識(shí)已有一半過時(shí)。

醫(yī)生的難題不是缺乏知識(shí)，而是無法從數(shù)百萬篇文獻(xiàn)中提取真正有用的信息。比如：某藥物對(duì)銀屑病有效，但對(duì)多發(fā)性硬化癥患者是否安全？答案可能藏在一篇 30 頁論文的中段。Google 搜索和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫根本無法解決這種“深度檢索”的問題。醫(yī)生需要的不是更多數(shù)據(jù)，而是可用的證據(jù)。

Nadler 并非醫(yī)療出身。他是哈佛政治經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，上一家公司 Kensho 曾用 AI 重塑金融分析，并以 7 億美元賣給了 S&P Global。成功后，他把目光投向醫(yī)療。

動(dòng)機(jī)既來自技術(shù)直覺，也來自個(gè)人經(jīng)歷——他的祖父死于醫(yī)療錯(cuò)誤：

如果 AI 能幫銀行做更好的決策，為什么不能幫醫(yī)生呢？

2021 年，他與哈佛機(jī)器學(xué)習(xí)博士生 Zachary Ziegler 創(chuàng)辦 OpenEvidence，自投 1000 萬美元。兩人發(fā)現(xiàn)，醫(yī)療與金融有相似之處：都是知識(shí)密集、文獻(xiàn)爆炸、錯(cuò)誤代價(jià)高昂的領(lǐng)域。

在 2022 年的 AI 大模型浪潮中，大家都在追求模型越大越好，但是 OpenEvidence 反其道而行。團(tuán)隊(duì)認(rèn)為：在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，小而專的模型優(yōu)于大而全的模型。

通用模型是在對(duì)互聯(lián)網(wǎng)做 JPEG 壓縮，但互聯(lián)網(wǎng)充滿健康博客和旅游食譜。我們要做的是對(duì)醫(yī)學(xué)知識(shí)做 JPEG 壓縮。

他們用 FDA、CDC、NEJM 等高質(zhì)量公開數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，確保內(nèi)容權(quán)威且無幻覺。OpenEvidence 每條回答都附有文獻(xiàn)引用，如果文獻(xiàn)無定論，它就直接說“沒有答案”。這套“無幻覺”機(jī)制贏得了醫(yī)生信任，也成為其最獨(dú)特的技術(shù)護(hù)城河。

其推廣模式也顛覆了傳統(tǒng)的醫(yī)療系統(tǒng)層層審批周期漫長(zhǎng)的模式，而是像消費(fèi)品一樣直接面向醫(yī)生（Direct to Clinician）。醫(yī)生只需通過 NPI 身份驗(yàn)證，即可免費(fèi)使用。這個(gè)策略讓他們實(shí)現(xiàn)了爆炸性的增長(zhǎng)，從 2024 年每月 35.8 萬次臨床咨詢漲到了 2025 年的 1650 萬次，超過 43 萬名注冊(cè)醫(yī)生，覆蓋美國(guó) 40% 的醫(yī)療從業(yè)者，每天有約 10 萬名醫(yī)生在使用。

有了用戶后，其產(chǎn)品也從最初的“可驗(yàn)證醫(yī)學(xué)搜索引擎”進(jìn)化為一個(gè)臨床決策助手，相當(dāng)于變成了“醫(yī)生的第二大腦”。它可自動(dòng)生成保險(xiǎn)授權(quán)信、患者講義、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分及繼續(xù)教育材料。

其 DeepConsult 可自動(dòng)分析數(shù)百篇研究，為復(fù)雜病例提供綜合性建議。Visits 功能則在就診現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)錄病歷、檢索病史并提供治療建議。

它成為首個(gè)在美國(guó)醫(yī)師執(zhí)照考試中取得 100% 的 AI 系統(tǒng)，這讓那些對(duì) AI 平臺(tái)比較謹(jǐn)慎的醫(yī)學(xué)期刊不僅成為其用戶，也向 OpenEvidence 開放了它們的內(nèi)容，比方說《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》(NEJM)和《美國(guó)醫(yī)學(xué)會(huì)雜志》(JAMA) 都已經(jīng)與其簽約，這形成一個(gè)飛輪效應(yīng)：更多權(quán)威內(nèi)容 → 更多醫(yī)生用戶 → 更多反饋與改進(jìn) → 吸引更多期刊合作。它不僅提升了模型質(zhì)量，也讓醫(yī)學(xué)知識(shí)的傳播更加民主化。

其商業(yè)模式則像 Google 學(xué)習(xí)，免費(fèi)提供給醫(yī)生，收入來自制藥廣告。制藥公司每年在美國(guó)花費(fèi)約 200 億美元推廣藥物，但傳統(tǒng)渠道效率低。OpenEvidence 能在醫(yī)生做決策的瞬間展示基于證據(jù)的廣告信息——透明標(biāo)注、與內(nèi)容系統(tǒng)完全隔離。

效果非常好，今年 7 月份，其 ARR 就達(dá)到了 5000 萬美金，預(yù)計(jì)到 2026 年 ARR 將突破 1 億美金。其廣告的 CPM 高達(dá) 70–150 美元，是社交媒體的 10 倍。

因?yàn)檫@套對(duì)醫(yī)生免費(fèi)的模式，KP 創(chuàng)始人 John Doerr 評(píng)價(jià)它是“醫(yī)療領(lǐng)域的 Google”。不過 Nadler 的愿景不是搜索，而是醫(yī)學(xué)超級(jí)智能。

當(dāng)越來越多的醫(yī)生都在用 OpenEvidence 處理病例時(shí)，他們的匿名數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)將反哺系統(tǒng)學(xué)習(xí)，就像是在向?qū)＜耀@取醫(yī)學(xué)智慧， Nadler 說他相信這將成為未來十年最重要的知識(shí)基礎(chǔ)設(shè)施，這或許是投資人非常看好 OpenEvidence 的核心。

在 AI 硬件這塊，昨天文章介紹完 a16z 和 Sequoia 重金押注的語音 AI 產(chǎn)品《》后，有兩個(gè)國(guó)內(nèi)團(tuán)隊(duì)跟我說，他們也在做類似的事情，都認(rèn)為這是未來的發(fā)展方向。

而我最近看到兩個(gè)非常有意思的硬件產(chǎn)品，看起來做法非常簡(jiǎn)單，它們將目標(biāo)瞄準(zhǔn)的是很多人可能都沒有注意到的相框，其中一個(gè)沒有任何 AI 功能，已經(jīng)賣了幾百萬個(gè)；而另一個(gè)加上 AI 后，幾天時(shí)間就賣出了 110 多萬美金，而且價(jià)格都不便宜。其產(chǎn)品邏輯是，將你固定不變的相框轉(zhuǎn)化為……

全 文 共2956字

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