777.77，史稱寒武紀頂。

資本市場短中期追逐的是一種敘事——能夠形成快感、閉環的敘事，先信收割後信。

但在現實世界中，AI確實處於大爆發初期，其裂變的速度可能超出最瘋狂的想象。今天不妨以跳脫的思維展望，今年此時與明年彼時，炒作AI的不是同一批人，天知道是財務自由，還是被消滅了？火爆的AI初創公司也可能不是同一批，甚至DeepSeek都可能成爲明日黃花。

在變化中尋找確定性。衡量一個行業、企業高景氣的金標準，仍然是營收能否狂飆突進。差生文具多，國內每次乘風而起的幾乎都是清一色的績差公司，營收長期停滯不前。AI醫療行業“領導者”醫渡科技，連關聯企業中標200多萬的合同都要來一個欣然公佈，那麼Biotech拿到上億美元BD首付款是不是要立個碑？

靜觀其變，如果這批AI公司2025年有出現業績爆發的，那麼可能真的跑出來了。

醫療保健板塊在理論上是AI的最大應用領域，2030年全球市場規模預計達到1553億美元，但當前AI醫療的場景變現還處在探索早期，大部分公司都沒有找到商業模式。

標準答案若隱若現。美國AI檢測診斷公司Tempus股價20天翻倍，今年以來上漲近150%，預計2024年營收約 6.93億美元，2025年營收約12.3億美元，既有體量又有速度，商業模式初步成功，並擁有醫保支付代碼。

今天我們從海外映射的角度，來看AI醫療的靠譜和不靠譜。

Ark Invest發佈《Big Ideas 2025》報告，預測AI將徹底改變多組學工具、藥物研發、分子診斷，並顯著改善藥物的經濟回報

01 

Tempus模式的啓示

Tempus創始人Eric Lefkofsky，某種意義上是美團之祖。

Eric Lefkofsky 2008年聯合創立的Groupon被譽爲團購網站的鼻祖，在太平洋的另一端，飯否網久久看不到希望的晨曦，屢敗屢戰的王興快速跟隨（fast follow）Groupon，創建美團。

Tempus現在又照亮醫療AI的道路。

讓Tempus出圈的是國會山股神佩洛西，這位美國前衆議院議長2024年從股票中淨賺約3860萬美元。2025年 1 月 14 日，佩洛西購入50份2026年1月到期的Tempus AI看漲期權，立即把貨帶上天了。

佩姐有前科，她於2021年3月買入微軟公司的看漲期權，而不到兩週後，美國陸軍就宣佈與這家軟件公司簽訂220億美元的AR頭顯設備合同。

“權力就像房地產，位置是所有的一切，你離中心越近，你的財產就越值錢。”在《紙牌屋》中，下木總統說得太對了。

據申萬宏源研究，Tempus與傳統檢測商相比有兩個區別。在數據流入上，從多種診斷模式中收集數據，而非聚焦單項檢測利潤率最大化，數據量更大數據維度更豐富，質量高，標準化，包括基因組學、蛋白質組學、臨牀數據、影像學等，多模態的數據非常重要，單一數據已經無法滿足AI醫療發展；在數據交換上，建立了往返於提供商的數據管道，Tempus和美國超65%的學術醫療中心以及超50%的腫瘤學家建立聯繫。

基於以上，Tempus擁有世界上最大的臨牀和分子數據庫，數據驅動結合AI，現有三條產品線。

基因組學：自設實驗室提供NGS（基因組測序）診斷、分子基因分型及其他解剖和分子病理檢測，生成多種分子數據類型，包括遺傳性癌症風險數據、實體瘤分析、液體活檢、微量殘留疾病（MRD）檢測。收購基因檢測公司Ambry Genetics，擴展遺傳性癌症檢測業務。與 Personalis 公司合作，共同商業化 Next Personal，其是一種基於全基因組測序的超靈敏、有腫瘤先驗信息的 MRD 檢測和監測測試，可用於早期非小細胞肺癌和乳腺癌患者在根治性治療後的血液中ctDNA 的微量檢測，也可用於所有實體腫瘤晚期癌症的免疫治療監測。

數據與服務：兩大產品Insights和Trials分別用於優化藥物開發、臨牀試驗。與收入排名前20位的上市制藥公司中的19家建立合作，剩餘承諾總合同價值達到約9.4億美元，其中大部分預計將在未來幾年內交付。收購的Ambry Genetics每年生成大量數據，涉及約40萬名患者，Tempus可以利用這些數據，進一步增強現有的數據分析能力。

AI應用：產品NEXT是一個AI平臺，主要應用於腫瘤學、心臟病學領域，可更早地識別患者的疾病進展，尤其是在治療效果最爲顯著的早期階段。目前已在數百個醫療機構中運行相關應用程序或算法，覆蓋數萬名患者。在心電圖（ECG）產品組合中，房顫預測算法已獲得FDA批准，並擁有醫保支付代碼，醫院可獲得約128美元的報銷，這是AI醫療領域付費模式的初步突破。

據東吳醫藥，Tempus思路清晰，通過測序及檢測業務積累數據，爲後續跟人工智能的接入做沉澱，從這個模式來看所有的基因測序公司及檢測類公司都是一個龐大的醫療數據中心，這一商業模式爲傳統測序及檢測類公司提供轉型思路。

依據AI醫療三大趨勢，對AI醫療公司的梳理

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三位姐的判斷

AI醫療大陸還在漂移、碰撞，關於這個世界的分類、命名處於混亂之中，今天暫時按英偉達高管Eva-Maria Hempe的說法，把AI醫療分爲三個領域：改善患者醫療過程的智能代理、執行復雜手術任務的機器人、加速藥物研發的生成式AI工具。

AI檢測診斷最成熟，國內對標公司爲金域醫學、迪安診斷，節後也跟隨Tempus爆發。

木頭姐《Big Ideas 2025》報告預測，AI將使DNA等生物信息的讀取和寫入成本分別降低100倍和1000倍，AI將使癌症篩查的效率提高20倍，並且將市場規模擴大10倍。多癌症篩查技術通過一次血液檢測即可識別多種癌症早期跡象，顯著提升篩查效率。Shield血液檢測成爲首個被FDA批准的結直腸癌主要篩查選項。預計隨着監管和報銷途徑的完善，多癌症篩查將使美國癌症篩查市場規模翻倍，從當前約800億美元增長近千億美元。此外，微量殘留病變（MRD）檢測技術可比傳統影像檢查提前20個月發現癌症復發，未來有望成爲癌症患者的標準護理方案，其產生的數據量將是英國生物銀行的700倍。

剔除疫情影響，金域醫學、迪安診斷自身是質地優秀的ICL企業，其厚厚的應收賬款，承擔着沉甸甸的社會責任，誰說國內醫療企業是唯利是圖的？

金域醫學利用大模型，深挖醫檢大數據潛力，2024年5項數據產品在廣州數據交易所上線，其中乳腺癌數據報告率先完成場內交易，這也是第三方醫檢行業首款醫檢數據產品的場內交易，正式發佈第三方醫檢行業首個大模型——域見醫言大模型，並於2024年面向公衆開放。迪安診斷十大產品線沉澱大量的自檢數據（1.68億的年檢測量+5.4PB存量數據+100+TB的月數據增量），其大模型的獨特之處在於使用大量基於公司自身業務的閉源數據，推出的X-MedExplorer臨牀科研大數據平臺已與國內20多家頭部三甲醫院合作，其中與華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院合作，構建全國最大、全球第二大的慢性白血病停藥數據庫及預測模型，即患者在經過一段時間的服藥後，根據檢測結果通過AI模型來預測是否可以停藥或減量服藥。

AI影像診斷技術成熟，截至2024年6月，中國已有92款人工智能醫學影像輔助診斷軟件獲批NMPA三類醫療器械證。邁瑞醫療以“三瑞”數智化生態系統爲核心，與騰訊合作發佈全球首個重症醫療大模型——啓元重症大模型，能在5秒內回溯整合患者病情、預測趨勢並提供建議，1分鐘內生成病歷文檔，同時提供準確率高達95%的重症知識查詢結果。聯影醫療推出uAI智能系列，包括影智大模型和智能報告系統，增資聯影智能（擁有100多款醫療AI產品），加碼佈局醫療AI。美股AI彩超企業Butterfly Network股價去年上漲183%，今年以來上漲近50%，核心產品Butterfly iQ+是一款採用半導體技術的手持式單探頭全身超聲系統，結合雲連接的軟件和硬件技術，使醫療保健專業人員能夠以實惠的價格獲取成像信息，並通過移動設備輕鬆訪問。

AI健康管理也在改變行業生態，潤達醫療與華爲雲合作，將數字醫療和AI技術延伸到藥店和體檢應用領域，AI智能體良醫小慧有望成爲B端和C端應用的Agent。

AI藥物研發被認爲是最主要的AI醫療應用市場，其實是最難啃的骨頭，暫時難以取得突破性進展。

英偉達Eva姐認爲，生成、預測和優化分子的模型可探索近乎無限可能的藥物組合。木頭姐認爲，AI將使藥物開發成本降低4倍，並將研發投入的回報提高5倍，AI藥物的商業價值將比標準藥物高20倍，比同類最佳的精準藥物高2.4倍。

兩位姐，這些話很出片，但是否低估了碳基生命體的複雜程度？

在AI大浪潮中，兩家AI製藥龍頭Recursion和Schrodinger股價表現滯後，說明主流資金仍在觀望。

再次佩服佩姐是真股神。

AI在藥物研發中暫時只能起輔助作用，連AI自己對此的回答也滿懷悲觀：

約90%的候選藥物在臨牀試驗階段失敗（尤其是II期後），無論是否使用AI；疾病機制、人體代謝、脫靶效應等問題難以完全通過算法模擬；體外實驗或動物模型中的成功，未必能預測人體效果；現有藥物數據庫（如ChEMBL）偏向已研究的分子結構，導致AI生成“類似已知藥物”的候選分子，而非真正創新；患者個體差異、動態生理環境等數據難以被結構化用於AI訓練；AI模型（如生成模型、分子動力學模擬）依賴簡化的物理或化學規則，可能忽略關鍵生物細節（如蛋白質構象變化）；臨牀前模型（如細胞、小鼠）與人體反應的差異，使AI難以準確預測副作用；AI可以快速生成候選分子，但合成、體外測試、動物實驗等環節仍需數月甚至數年，可能發現設計缺陷。

隨着算法迭代和數據積累，AI可能將臨牀成功率從10%提升至20%-30%，但仍需與傳統方法深度融合。

AI是工具，而非“顛覆者”，藥物開發的核心仍是生物學洞察與臨牀驗證。 

給歲月以文明，相信時間會掃除技術障礙，相信明年一切都是新的，不僅答案會變，連問題也會變。