2026年伊始，总部位于迈阿密的OpenEvidence宣布完成2.5亿美元D轮融资，由Thrive Capital和DST Global共同领投，估值飙升至120亿美元——短短三个月内翻倍。这一轮融资使公司总融资金额接近7亿美元，投资者阵容强大，包括Sequoia、NVIDIA、Kleiner Perkins、Blackstone等顶级机构。这不仅是医疗AI史上估值最高的案例之一，也凸显了该赛道的稀缺性。OpenEvidence从2021年成立至今，仅用五年时间从Mayo Clinic的加速器项目起步，成为服务全球医生的“ChatGPT for Doctors”，每月处理1800万次临床咨询。在AI泡沫疑虑四起的当下，这一融资事件无疑为行业注入强心剂，彰显资本对高价值垂直AI应用的坚定信心。
为什么医疗知识的“搜索”成了百亿生意？
知识爆炸的窒息感：根据OpenEvidence的测算，目前全球每分钟有2篇医学论文发表，医学知识每5年翻一倍。即使是顶级专家，也无法仅靠阅读来维持知识体系的更新。
传统工具的老态龙钟：在AI介入前，医生的主要参考工具是UpToDate。这种传统的临床决策支持系统依赖数千名专家人工编写和审核，更新周期往往以“月”甚至“年”为单位。在应对突发流行病或最新抗癌新药证据时，它的反馈显得过于笨重。
通用AI的幻觉陷阱：ChatGPT虽然聪明，但在容错率为零的医疗领域，它习惯性的“一本正经胡说八道”是致命的。
资本之所以重仓OpenEvidence，是因为它精准击中了医疗决策中的“证据时效性”与“可信度”之间的断层。
OpenEvidence凭什么定义“临床基础设施”
1. 核心壁垒：只读“正确”的数据
OpenEvidence创始人Daniel Nadler（哈佛博士，曾创立金融AI巨头 Kensho）深谙数据主权的重要性。与通过爬取全网数据进行预训练的模型不同，OpenEvidence的底层逻辑是：
物理隔离：系统仅在经过同行评议的顶级医学期刊、官方指南和真实临床数据中检索。
检索增强生成架构(RAG)：模型输出的每一句话，都会实时关联原始论文链接。这种“有据可查”的透明度，彻底消除了医生的信任顾虑。
2. 用户生态：从“工具”到“大脑扩展”
根据最新披露的数据，OpenEvidence在美国的渗透率令人震惊：
市场覆盖：覆盖超过1万家医疗机构，约43万名执业医师每天将其作为决策参考。
活跃度：2025年12月，该平台支持了约1800万次临床咨询，月咨询量较上年增长了600%。
商业闭环：它采用“对医生免费、由制药/器械厂商支持广告”的模式，2025年年化广告收入已达1.5亿美元，毛利率突破90%。
3. 技术进阶：从“检索”到“Agent 代理”
本轮融资最令业内兴奋的增量在于，OpenEvidence 正在研发“多代理架构”。这意味着系统不再只是被动回答问题，而是能像一个“专家会诊小组”一样，由多个针对不同专科优化的子模型协同处理复杂病例。
垂直AI的“暴力增长”时代
资本正从“通用”流向“高门槛垂直”：去年投资人在赌大模型，今年投资人在赌“垂直行业的冠军”。在医疗这种容错率极低、监管极严的赛道，一旦建立起品牌和信任，后来者的超越难度是指数级的。
“广告支撑”模式在专业领域的成功：OpenEvidence证明了，只要产品性能足够硬，成为医生离不开的“大脑外挂”，即使在专业领域，流量生意依然可以极其暴力且高效。
算力竞争转向应用场景：D轮融资的2.5亿美元，大头将投入昂贵的算力与版权成本。这标志着AI医疗已进入“大投入、高产出”的重资产阶段。
Daniel Nadler曾在采访中提到：“我们的目标是让医生能像专科专家一样思考，无论他是在哈佛医学院还是在边远小镇的诊所。”
在2.5亿美元的加持下，OpenEvidence的下一站将是“医疗超级智能”。不仅是文字检索，未来可能涵盖影像自动分析、复杂用药相互作用的秒级预判，甚至是个性化治疗方案的自动生成。
特别声明：智慧医疗网转载其他网站内容，出于传递更多信息而非盈利之目的，同时并不代表赞成其观点或证实其描述，内容仅供参考。版权归原作者所有，若有侵权，请联系我们删除。
凡来源注明智慧医疗网的内容为智慧医疗网原创，转载需获授权。
