文 / 王慧莹

编辑 / 子夜

" 想看看多少场景能真的用上 AI 医生 "。

今年 1 月，刚发布推理大模型 Baichuan-M1-preview，谈及 2025 年最期待的，且与 AI 相关的事，百川智能 CEO 王小川这样回答。

没过多久，百川智能裁撤负责金融行业 To B 业务的 B 端组，理由是 " 公司要聚焦医疗 "。另一边，百川智能停训新通用大模型，转向医疗垂类模型。

如今，不到半年，百川智能又在 AI 医疗赛道有了新的成果。

8 月 11 日，百川智能推出医疗增强推理大模型 Baichuan-M2-32B。这是百川智能开源的第二个医疗增强大模型，专门针对现实医疗推理场景。

图源百川智能官网

尽管参数量为 32B，但在多种维度上 Baichuan-M2 都实现了 " 小而美 " 的超越。

OpenAI 发布的 Healthbench 评测集中，Baichuan-M2 的综合成绩超越了 OpenAI 的开源模型 gpt-oss-120b。根据百川智能的官方介绍，目前，Baichuan-M2 在所有开源模型中，排名世界第一。

一切似乎都回应了王小川的坚持——医疗是大模型皇冠上的明珠。

当然，技术榜单的荣光并不能直接照亮商业化之路。传统医疗行业巨大的供需缺口，让医疗向来是个痛点多的行业。挂号难、治病难、找好医生难几乎成为行业通病。

也正是这样的行业痛点和市场需求，给了 AI 在医疗落地并爆发的机会。更重要的是，随着今年年初 DeepSeek 火爆、大模型行业淘汰赛加剧，AI 医疗赛道瞬时火热。

巨头的嗅觉往往最敏锐。今年以来，蚂蚁、京东、华为、字节等巨头都将触角深入 AI 赛道，聚焦用户问诊、买药等基础需求。此外，"AI 六小虎 " 中，月之暗面也被爆出布局 AI 医疗产品。

换句话说，拥有先发优势的百川智能再次被迫卷入红海竞争中。在真正实现用 AI 看病前，如何用更多场景提升用户付费能力、用故事吸引更多投资人，是百川智能更要紧的事。

百川智能的大模型，

在 AI 医疗赛道有何竞争力？

2023 年创业之初，" 造医生 " 就是王小川的初衷。但这个初衷，被他压在心底一年多。

这存在一个现实因素。当时大家的关注点都聚焦在通用大模型 OpenAI，如果和投资人、团队太强调医疗，往往会被归类为垂类大模型，鲜少被关注和认可。

如今，随着大模型重塑千行百业，应用场景不断拓展，金融、医疗、教育等垂类大模型百花齐放，大模型对市场的教育也到了新阶段。

时机成熟了，百川智能融到钱了，也更需要找到新场景继续赚钱。这时候，再将医疗作为重点故事讲，是个聪明的做法。

这种战略转变的底气源于百川智能在 AI 医疗上的积累。从参数上看，Baichuan-M2 的参数量为 32B，却能在医疗专业能力上实现了对百亿级模型的超越。从时间上看，不到半年就能登顶世界第一。

图源百川大模型微信公众号

这些更新迭代的背后，是百川智能不拼参数和规模，而以场景和精度见长。正如百川智能介绍，Baichuan-M2 的核心竞争力来源于四大技术创新：大型验证系统、端到端强化学习、AI 患者模拟器、多类型医疗数据。

其中，AI 患者模拟器无疑是 Baichuan-M2 破局的关键。这是百川智能今年 1 月发布的基于真实病例构建的 AI 系统。通过真实数据构建上万个不同年龄、性别、症状的 AI 患者，模拟了数百万次诊疗过程，从而生成出具有不同教育背景和表达能力的虚拟患者，让他们在医患对话中提供真实的症状表达和交互反应。

简言之，AI 患者模拟器是在医患沟通阶段，通过学习真实数据，能模拟各种类型的患者，还原真实医疗场景，以此提高医患沟通的效率。

在医生诊疗阶段，多阶段强化学习策略可以将复杂医学训练分解为阶梯式任务，大型验证系统能实时评估诊断逻辑，确保模型符合医生临床思维。

若想要将 AI 技术内置于医疗行业，大模型的落地场景和高质量的医疗数据同样重要，前者更为关键。相比于国外的 AI 医疗模型，Baichuan-M2 的本土优势明显，即更了解中国医疗的临床场景。

针对同一肝细胞肝癌患者，M2 首推在具备手术条件的情况下进行解剖性肝右叶切除手术，与国内临床治疗指南高度吻合；gpt-oss-120b 则建议首选经动脉化疗栓塞术，理由是符合 BCLCB 期治疗指南。

尽管两种治疗手段都是治疗肝癌的方案，但到大模型落地阶段，考验的是应用模型能否将全球医学知识、医学证据转化为符合本地优势特长的临床决策，以此更好地治疗患者。

不能忽视的是，真实数据一方面让模型判断更精准，另一方面则引发外界对隐私泄露的担忧。即便 M2 采取了轻量化手段，但在后续的具体应用中，如何保证这个 " 黑匣子 " 吸收数据的安全性、判断推理的准确性、互动对话的连续性，都是不小的挑战。

当下，百川智能医疗大模型的技术获得突破，但这也只是第一步。当 AI 浪潮已经进入到应用比拼，甚至是淘汰赛的阶段，百川智能在保持技术优势之余，还有很多步要走。

各家争锋 AI 医疗赛道，

百川智能能抢到多少客户？

AI 医疗是个肉眼可见火热的赛道。

本质上，AI 医疗的火爆与医疗行业的两大特性——专业和刚需有关。前者决定了这是少数人理解的领域，后者决定了这是多数人需求的市场。

据 2025 年卫健委发布的《2024 年全国医疗服务能力调查报告》，我国三级医院仅占医疗机构总数的 7.8%，却承担了全国 50% 以上的门诊量。

这种天然存在的供需缺口，给了 AI 涌入的机会。如果能将 AI 数字化手段渗透到医疗的链条中，医疗也会更加普惠。据弗若斯特沙利文预测，中国 AI 医疗市场规模将从 2023 年的 88 亿元快速增长至 2033 年的 3157 亿元，年复合增长率高达 43.1%。

市场空间大，竞争对手也随之增多。尤其今年以来，众多实力强劲的竞争对手也在这片领域中角逐。

6 月，华为与瑞金医院合作开源了病理大模型 "RuiPath"， 并与海内外的 12 家医疗机构共同启动 RuiPath 病理大模型的全球多中心计划，协同推动病理大模型持续迭代。

同月，蚂蚁集团推出的 AI 健康应用 AQ。基于其医疗大模型，AQ 为患者提供健康科普、就诊咨询、报告解读、健康档案等 AI 功能。目前，已有超 269 位名医在 AQ 上开通了 AI 分身，其中 80% 是三甲医院医生。今年年初，蚂蚁率先收购了好大夫，为 AI 医疗铺路。

事实上，蚂蚁做 AI 医疗有着天然的流量入口和协同效率，背靠支付宝的用户和医保码，或许会成为很多患者的选择。同样背靠流量的还有京东推出的 "AI 京医 " 大模型，字节的 " 小荷 AI 医生 " 等来自大厂的 AI 医疗选手。

当综合科技巨头以平台化生态横扫市场，百川智能选择纵深切入医疗核心场景，聚焦于打造 " 超级医生 + 超级应用 "。

在 B 端赛道，百川智能已经与国家儿童医学中心北京儿童医院签署战略合作协议，双方计划共同推出 " 一大四小 " 五款 AI 医疗产品，其联合研发的 AI 儿科医生已在疑难病例的顶级专家会诊中正式 " 上岗 "。

此外，百川智能与北京市海淀区卫健委签署战略合作，通过 "1 + 2 + N" 方案（1 个多模态医疗大模型，2 个 AI 医生：AI 全科医生、AI 儿科医生，N 个不同场景），共建 "AI 医生—真人医生双医协同 " 的医疗服务模式 。

整体来看，百川智能将更多的目标客户指向了 G 端（政府端）和 H 端（医院端），其次才是 C 端。一边帮医生提供诊断辅助，一边为患者提供咨询，这也让百川智能走出了一条差异化的路线。

在 C 端，最具代表性的是今年两周年全员信中，王小川提到 " 变身 " 的百小应。这款 AI 应用如今已经定位为 " 医学增强大模型 "，可以通过医学推理和循证医学的注入，提供真实、权威的回答和引用，实现 "MDT in One"，成为医院、医生临床与科研的助理。

图源百小应微信小程序

值得注意的是，在应用落地中，百川最大的优势莫过于大模型私有化部署的性价比。以 M2 为例，百川进一步将其轻量化，量化后的模型精度接近无损，可以在 RTX4090 上单卡部署，相比 DeepSeek-R1 H20 双节点部署的方式，成本降低了 57 倍。

在数据层面，百川智能也打出了提前量。去年年末，百川智能投资医疗数据服务商小儿方，并且自建了天极更新的循证医学知识库，拥有千万论文、千万院内医疗病例、几十万书籍、千万图谱词条、百万知识库、亿级问诊数据，能为模型训练提供丰富的数据支持。

百川智能在全力以赴 AI 医疗，但在 B 端市场，科大讯飞是个不容忽视的巨头。2024 年末，讯飞医疗登陆港股，成为 " 医疗大模型第一股 "。

一边是互联网巨头，一边是 AI 医疗巨头，百川智能想要抢到更多客户注定不容易。在医疗领域，效率、价格、质量被看作是不可能三角，市场都在期待 AI 掀的技术革命能带来生产关系的重构。不过，医疗行业事关人命，挑战远不止技术本身，是个不好啃的硬骨头。

抓紧赚钱是百川智能的首要任务

去年 7 月，百川智能拿到了 50 亿元融资，公司估值达到 200 亿元。行业的风声远没有那么积极，资本也变得冷静谨慎。

当同行都在焦虑商业化时，王小川却不在乎。他对《人物》杂志直言，" 行业里面大家都在拼命地说商业化这个问题，但实际上在我这儿它现在不是一个重要的问题 "。

在他看来，百川智能别亏钱就行。看起来只关心技术的前提是，王小川将技术以外的内容都交给了创业伙伴，把和钱有关的这部分工作交给了百川智能联创茹立云，也是至今仍陪伴王小川的联创。

据智能涌现报道，在一次内部会上茹立云将 " 大模型六小虎 " 的现金流水平分成了 5 档：能活 6 个月的、12 个月的、24 个月的、48 个月的、超过 48 个月的，她表示百川智能在 " 超过 48 个月 " 那一档。

足以见得，当时内部对百川智能现金流的底气很足。不过，去年下半年以来，百川智能经历了大批联创、高管等 " 老班底 " 的离开。今年决定 All in 医疗后，百川智能缩减作为现金牛的金融 B 端业务，现金流底气未必那么足。

参考 "AI+" 各行各业，应用多、付费少几乎成为每个行业的通病。这样的商业化进程对百川智能无疑是个考验。从资金投入角度来看，新的模型研发需要资金，旧的模型训练也需要资金，在研发上的决心和力度越大，意味着公司面临的资金压力也越大。更关键的是，随着大模型行业的内卷加剧，AI 应用的获客成本和留存难度都在上涨，这些都需要真金白银。

当资本变得谨慎，变现和投入的缺口越大，创业公司越危险，找到有可行性的商业化变现之路很重要。

今年年初和晚点 LatePost 的对话中，王小川明确了百川智能做医疗的三种商业模式。第一是面向政府，本身有基层公卫费用，会支持家庭医生计划和公立医院改革。第二是面向医院，最终会走到医保里。第三是面向消费者，可能从每个人付费走向多层次商业保险。

本质上，大模型 B 端变现是定制付费，C 端变现是生态付费。

比如，在北京，百川智能聚焦于儿科，与北京儿童医院合作推出 " 福棠 · 百川 " 儿科大模型，" 福棠 · 百川 " 儿科医生专业版和基层版；在江苏，百川智能瞄准 AI 精准诊疗，与张家港市第一人民医院合作，将百川医疗大模型融入肿瘤防治早筛早诊等环节。

通过向医疗机构授权使用这些产品，百川智能可以获得相应的授权费用；同时，随着产品的不断优化和推广，其市场份额有望进一步扩大，从而带来更多的商业机会。当然，进入医院的 AI 医疗项目需要部署到本地机房，政企资源的开拓、医疗定制项目的续费都是商业化进程的难题。

估值 200 亿常常被视作是一个创业公司的分水岭，跻身于 200 亿元俱乐部，资本会对回报率提出更高的要求。就像王小川说的，当年做金融是为了有收入、更容易上市、更容易脱颖而出。现在做医疗，百川智能的资金链足够厚。

不过，在 DeepSeek 光环笼罩下，谁都不确定下一个走下牌桌的是谁。百川智能做到的，就是保持技术优势的同时，抓紧赚钱。