没想到配资天眼，医疗场景 ChatGPT 生意能做这么大……
最新消息，美国明星创业公司——医生版 ChatGPT「OpenEvidence」，新融资将获投约 2.5 亿美元，估值翻倍至 120 亿美元。
这意味着，Perplexity、Cursor 等超级独角兽的牌桌上，将迎来一家医疗 AI 公司。
这并不令人惊讶，毕竟 OpenEvidence 几乎已经垄断了美国 ToC 医疗 AI 市场——日均处理临床查询超 6 万次，45% 的美国医生都是它的用户。
医生专用 ChatGPT，估值 120 亿美元
又一家超级独角兽诞生。
Information 消息，旨在打造医生专用 ChatGPT 的 AI 公司——OpenEvidence，正筹集 2.5 亿美元股权融资。
如果交易完成，这家成立仅三年的初创公司估值将直接翻倍，来到 120 亿美元。
回看 OpenEvidence 的融资历史，也像火箭一样迅速攀升：
2025 年 2 月，A 轮融资 7500 万美元，估值 10 亿美元。
2025 年 7 月，B 轮融资 2.1 亿美元，估值翻了三倍多，来到 35 亿美元。
2025 年 10 月，C 轮融资 2 亿美元，估值进一步跃升至 60 亿美元。
股东名单中，Google Ventures、红杉资本、凯鹏华盈、黑石集团等知名风投赫然在列。
而随着本轮融资结束，OpenEvidence 将进一步坐稳「最贵医疗 AI」的交椅。
医生版 ChatGPT，为何如此受人追捧？
日常接诊中，医生经常会遇到一些罕见而复杂的边缘案例，这类长尾问题往往不存在标准答案。医生需要回到文献层面查证证据。
但现实是，面对高度具体的临床问题，依靠关键词在海量医学文献中检索，无异于大海捞针。
OpenEvidence 创始人曾举过这样一个例子：
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，但在具体的发病机制上却相互牵制。
常规方案是 IL-17 或 IL-23 抑制剂治疗，这是当前治疗中重度银屑病的王牌。
在银屑病治疗中，IL-17 或 IL-23 抑制剂是当前治疗中重度银屑病的王牌方案，疗效明确、应用成熟。
但问题在于，对于同时还有多发性硬化的患者而言，IL-17 可能诱发脱髓鞘病变。
相比之下，IL-23 抑制剂更多作用于银屑病炎症反应的上游环节，通常被视为相对更安全的替代选择。但针对「多发性硬化合并银屑病」这一特定人群，几乎没有什么临床研究证据。
这是一个典型的没有标准答案的临床困境，医生需要更多信息用于辅助决策。
过去，医生需要求助 PubMed 上的文献。但如此具体的问题，很难通过关键词检索出来。
AI 的出现，确实在一定程度上解决了「如何准确描述问题」的挑战。
但在医疗场景中，真正有价值的边缘案例，往往只存在于小样本研究、病例报告或专家共识之中。这些信息既分散、又非结构化，通用模型即便引入 RAG 机制，也没办法抓取到。
更重要的是，通用大模型并非为医疗决策而生，无法满足临床的严苛要求。
OpenEvidence 解决的正是这个痛点，他们提供的是一个专门面向医生的 AI。
OpenEvidence，面向医生的 ChatGPT，旨在消除医生诊疗过程中的决策成本。
首先看数据：
在回答问题时，OpenEvidence 调用的是一套经过筛选的医疗知识库。
除 PubMed、Cochrane 等公共数据库外，其核心内容还包括《新英格兰医学杂志》等顶尖医学期刊的独家授权资料。这些高质量、可追溯的数据源，汇成了 OpenEvidence 抵御通用大模型「降维覆盖」的护城河。
为了减少幻觉，OpenEvidence直接砍掉了「互联网公开数据」这一选项，所有信息全部来源于经过同行评审的权威医学期刊。
其次看模型：
由于并不追求通用能力，OpenEvidence 采用的是专门为医学任务训练的7B小模型。
在这一前提下，模型不需要承担泛化任务带来的负担，反而在医学任务上表现更精准。
产品设计方面，OpenEvidence 给出的每一条结论，均基于至少两篇以上高等级文献的具体段落，医生可以随时溯源。
针对垂直场景的特殊优化，让 OpenEvidence 在美国医师执照考试（USMLE）中超过了 ChatGPT-5 ——满分夺冠，325 道题全部回答正确，甚至连给的参考文献都是准确的。
如今，OpenEvidence 几乎已成为美国医生默认的操作系统。
10 月份，OffCall（一家允许医生比较薪资的公司）经过对 1000 名美国医生的调查发现：45% 的医生都在使用 OpenEvidence。
相比之下，ChatGPT 的使用率只有 16%。
而且这批用户的活跃度相当高。OpenEvidence 每月为医生解答大约 2000 万个问题，已隐约呈现出医疗领域流量入口的雏形。
既然如此，变现路径也很清晰了——
向制药公司卖广告位。
据悉，OpenEvidence 目前每年的广告收入约为 1.5 亿美元。折算下来，几乎每天都有接近300 万元人民币进账。
甚至要贴脸凡尔赛一波。
公司方面表示，目前实际出售的广告位，只占总量的十分之一。
翻译一下：「真要认真搞商业化，ARR 轻松破 10 亿美元～」
反映在财务指标上，OpenEvidence 的表现同样相当夸张。其毛利率接近 90%，在一众 AI 初创公司中一骑绝尘。
原因主要在成本端：
一方面，OpenEvidence 采用的是 7B 小模型，无论训练成本还是推理成本，都远低于通用大模型。
另一方面，由于医学场景对可追溯性的要求，使得现在的 OpenEvidence 并没有直接抢占信息入口，反而是在给医学期刊引流。
这直接改变了 AI 与传统内容供应方的关系。由于 OpenEvidence 坐拥大量医生流量，这批流量大部分又能注入供给端，公司面对期刊拥有极强的议价权。
结果就是：最能体现 OpenEvidence 竞争壁垒的「数据资产」，反而是各大医学期刊抢着送上门来的。
国内医生版 ChatGPT
医生版 ChatGPT 的风，不止刮在太平洋的另一边。
国内医疗 AI 虽尚未有选手达到 OpenEvidence 那样夸张的 120 亿美元估值，但产品理念类似的也不少。
最耳熟能详的大概有 5 家——医联、百川智能、零假设、壹生检康、灵犀医疗。
医联
成立于 2014 年，提供基于医生使用的实名认证、学术社交、自由执业的移动平台。
2023 年，旗下未来医生发布医疗垂直大模型 MedGPT，成为国内首个获批可用于提供疾病诊断与治疗建议的生成式 AI。
2025 年的一项多模型临床实战测评中，MedGPT 获临床「安全性」与「有效性」评测全球第一。
目前，未来医生已落地基层门诊临床决策场景，服务超过 2000 万注册用户、150 余万注册医生。
天眼查显示，医联成立以来已完成 7 轮融资，股东包括腾讯、红杉中国、华兴资本等。
2020 年末，医联完成 5.14 亿美元 E 轮融资，估值约 40 亿美元。
百川智能
成立于 2023 年，一家研发并提供通用 AI 服务的公司。
2025 年 10 月 22 日，百川智能发布循证增强医疗大模型Baichuan-M2 Plus。
在多场景评测中，M2 Plus 的医疗幻觉率较通用大模型显著降低，相比 DeepSeek 低约 3 倍，甚至优于 OpenEvidence。
企查查显示，自成立以来，百川智能已完成三轮融资，股东包括小米、腾讯、阿里、亚投资本、中金等。
2024 年 7 月，百川智能 A 轮融资 50 亿元，估值达 200 亿元。
零假设
成立于 2019 年，是一家专注于开发医学智能化产品的科技公司。
旗下「KnowS」系列产品是一个虚拟医学助手，融合数据技术和医学知识，为临床机构提供以文献分析、临床数据分析服务。
2025 年 10 月，零假设获近亿元 A 轮融资，估值未披露。
壹生检康
成立于 2021 年，旨在让每个人都能方便快捷的完成居家检测。
2025 年 11 月，钉钉联合壹生检康发布「豆蔻医生超级助理」，可在 1 分钟内整合全球超过 4000 万篇医疗专业文献，辅助妇产科医生临床决策。
企查查显示，壹生检康目前共完成两轮融资，最新为 2022 年初的天使轮，估值尚未披露。
灵犀医疗
成立于 2021 年，是一家卫生技术循证解决方案提供商。
其自研 EviMed 循证平台，动态整合全球数亿条医学文献与临床数据，辅助医生做医学决策。
目前，该平台已应用于全国 300 余家大型三甲医院，以及 20 余家国内外头部医药企业。
截至目前，灵犀医疗尚未披露融资信息。
参考链接：
[ 1 ] https://www.theinformation.com/articles/chatgpt-doctors-startup-doubles-valuation-12-billion-revenue-surges
[ 2 ] https://m.jiemian.com/article/13709250.html
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