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猫眼影戏记者 黄翠萍 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 。换句话说 ，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 ，确保回覆的时效性 。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 ，医疗数据的隐私掩护、广告内容的合规性 ，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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