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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。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。