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撰文?| 吳坤諺，編輯?| 吳先之
6月，一家頭部制藥公司迎來了幾位客人，他們手握基于某大廠模型能力打造的“半成品”系統(tǒng)，希望以該廠商提供的用戶數(shù)據(jù)做敲門磚，達成初步合作。
會議室的空調(diào)未能驅(qū)散盛夏的暑氣和濕熱，在長達數(shù)小時的焦灼磋商后，這家制藥公司最終僅以4角/人的價格購買了集團名下某款藥品的相關(guān)數(shù)據(jù)，并且承諾會在區(qū)域內(nèi)試用“附加”的大模型產(chǎn)品。
“如果是大廠自己來談，這單下不來”，市場部領(lǐng)導李學勤（化名）簡單估算了一下一來一回的成本，決定維護好與這家制藥公司的BD關(guān)系，爭取在產(chǎn)研把模型產(chǎn)品搗鼓出來前就把這個客戶徹底拿下。?這僅是時下垂直大模型“火熱落地”中的一隅。李學勤告訴光子星球，自去年下半年起，便有多家大廠的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療品牌與他們接觸，希望透過他們的渠道將模型能力賣出去。
當騰訊、字節(jié)跳動、百度等廠商在2020年這個節(jié)點，各自推出自己的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療品牌的時候，估計其未曾料到這條賽道會在短短幾年內(nèi)如此跌宕起伏。?截至7月5日，過去市值一度高達數(shù)千億的阿里健康與京東健康的市值總計分別為514.94億、674.57億?；ヂ?lián)網(wǎng)醫(yī)療的高估值神話破滅，能賣藥的勉強守住了品牌，沒法賣藥的只能暫時邊緣化。?然而在大模型這股東風下，這些邊緣資產(chǎn)有了被激活的跡象。
轉(zhuǎn)向to B
眾所周知，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療爆發(fā)起始于三年特殊時期，用戶對于求醫(yī)問藥的需求。彼時公立醫(yī)院通常負載較重，而互聯(lián)網(wǎng)也需要進一步增長的新領(lǐng)域，二者一拍即合。 然而隨著時間推移，線上問診逐漸被認為是一種“癢點”。 須知隨三年“黑天鵝”同步進展的是用戶對日常疾病認知的深入，通常的小病小痛已無需求醫(yī)，公開數(shù)據(jù)顯示居民健康素養(yǎng)已自2012年的8.8%提高至2022年的27.78%。至于需求仍然旺盛的重病慢病管理需求，線上問診則顯得“有心無力”。
需求不斷被證偽，導致商業(yè)模式始終跑得磕磕絆絆，問診與醫(yī)療管理難以觸達用戶，“以醫(yī)療之名，行賣藥之實”便成為唯一可行的選項。以阿里健康為例，截至2022年9月30日止六個月，其收入為115億元，其中來自醫(yī)藥電商的營收占比近88%。
即便如此，過于依賴既有零售體系，以及醫(yī)藥流通偏重即時性的特點，仍然限制了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療講出新故事的可能。?以抖音旗下的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療品牌“小荷”為例，在缺乏配送能力與網(wǎng)售資質(zhì)的情況下，其于2022年試圖建立“線上問診——線下轉(zhuǎn)化”的商業(yè)鏈條。然而缺少價格補助的線上診療往往相較線下三甲醫(yī)院掛號更貴，流量也未能幫助小荷走出“O2O醫(yī)療”的困局，to C的小荷健康A(chǔ)pp早已于去年初關(guān)停。?不過，缺少了“黑天鵝”對互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的價值催化，一度在內(nèi)部被認為是創(chuàng)新業(yè)務(wù)的to B方向卻頑強地撐過了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的寒冬，最終拿到了進入大模型時代的船票。
“To C方向的診療、藥品銷售與重/慢病管理等業(yè)務(wù)，用互聯(lián)網(wǎng)思維很難做成，因為找不到明確、穩(wěn)定的支付方。相比之下，B端無論是藥店、診所還是醫(yī)院，用戶支付的集中度都高得多”，一位接近一心堂的人士表示。?有趣的是，恰恰是醫(yī)療電商對藥品流通的沖擊，倒逼線下流通的多個環(huán)節(jié)如藥店、診所等以及制藥企業(yè)加碼數(shù)字化。另一方面，醫(yī)藥線下零售也讓追求透明高效與輕資產(chǎn)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)望而卻步，即使是互聯(lián)網(wǎng)視域下最“重”的京東，其線下自營藥店的門店數(shù)量也未能超出200家，與大型藥店連鎖動輒“萬店”相形見絀。
我們自某華南地區(qū)的醫(yī)藥SaaS企業(yè)處了解到，自去年中起，已有包括抖音小荷、騰訊醫(yī)典、百度健康等互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療品牌與之接觸，希望借這些“中間人”啃下國內(nèi)藥店數(shù)字化的新蛋糕，其中抖音小荷更是早已與之有過線上導流相關(guān)的合作。?據(jù)國家藥監(jiān)局統(tǒng)計數(shù)據(jù)，截至2022年12月，全國藥店數(shù)量合計已達到62.3萬家。據(jù)我們了解到的單位藥店數(shù)字化系統(tǒng)單價300元/年來計算，這條B2B2C的賽道儼然逐漸成長為十億乃至百億級。?何況在這次數(shù)字化浪潮中，還增加了大模型這個新變量。
醫(yī)療大模型不賺錢？
作為典型的高人效比行業(yè)，在人工智能向垂直領(lǐng)域進發(fā)的征途中，醫(yī)療一直是所有玩家都高度關(guān)注的賽道。 早在上一輪互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療概念爆發(fā)時，AI診療便成為發(fā)力AI的互聯(lián)網(wǎng)廠商的新故事。就算2022年推出的，首個針對互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的文件《互聯(lián)網(wǎng)診療監(jiān)管細則(試行)》劃定了禁止AI替代醫(yī)師接診的“紅線”，行業(yè)還是借“輔診”之名保留了一定AI提效的空間。
也就是說，醫(yī)療行業(yè)對AI并不陌生，甚至現(xiàn)實情況是，醫(yī)療相關(guān)的不同產(chǎn)業(yè)角色都在試圖擁抱AI。不過自近一年的實際應(yīng)用看，大模型并未對過去的醫(yī)療AI帶來本質(zhì)上的提升。?光子星球了解到，診療作為AI切入醫(yī)療場景的“排頭兵”，大模型對其性能提升并不大，過去AI診療與輔診的問題仍懸而未決——并不是AI能力不足，而是用戶“能力不足”。?“假如一位感冒患者求醫(yī)，AI診療需要他輸入自己的具體癥狀來‘對癥下藥’，但患者往往連癥狀都描述不清楚。一旦輸入有偏差，AI生成的內(nèi)容偏差會更大”。一位東南地區(qū)疾控中心主任表示，“鼻涕狀態(tài)、舌苔狀態(tài)、發(fā)熱畏寒等等，任何錯誤都可能導致誤診?！?于專業(yè)人士而言，AI輔診的能力他們看不上。但從業(yè)者素質(zhì)相對偏低的藥店藥師，卻又缺乏對AI輔診生成內(nèi)容的判斷能力。因此，與診療相關(guān)的內(nèi)容，自始至終是醫(yī)療AI中落地情況最不樂觀的一種。
不過，除AI診療、輔診以及自此衍生的用藥方案之外，AI大模型的提效正逐漸得以驗證。?據(jù)悉，東南地區(qū)兩家醫(yī)科大附院便早在去年便采購了文心一言大模型，用來“寫材料和研究申請、跟進研究項目動向以及商標設(shè)計”。“我們醫(yī)科大的二附院，在今年初因為大家用得太瘋狂，還讓領(lǐng)導注意到了。后來他們就被禁止使用大模型了，理由是‘學術(shù)不端’”，一附院的一位主任醫(yī)師調(diào)侃道。
也就是說，以醫(yī)院醫(yī)生為代表的使用群體將大模型聚焦在科研以及考評評審中，在用戶畫像與使用目的上，與高校高度重合。不可否認這些需求即使在垂直行業(yè)視域下也相對小眾，商業(yè)化價值也不算高，但需求確認且集中，不失為是一個合適的小規(guī)格產(chǎn)品的落地思路。
相對而言，更具商業(yè)化空間的是連鎖藥企。不似前述疾控中心一般，有基于全國調(diào)研的疾病預防管控數(shù)據(jù)作為支撐，這些零售巨頭往往呈現(xiàn)高度區(qū)域化，包括庫存藥品SKU、門店分布、數(shù)據(jù)來源等方面。這意味著更進一步的市場拓展缺乏相關(guān)數(shù)據(jù)支撐，藥品采買與供應(yīng)同樣是兩眼一抹黑。
而基于向量數(shù)據(jù)庫的AI能力可以打造藥品信息大腦，在相對寬泛的現(xiàn)行藥品標準的基礎(chǔ)上提高顆粒度與精確性，同時基于上下文理解來區(qū)分藥品描述中難以避免的同義多樣表達問題，為藥店的庫存管理提效?！昂帽韧瑯邮歉忻八?，中成藥與西藥的癥狀描述相似，大模型可以幫我們快速區(qū)分并落在SKU管理上”，李學勤表示。
在人口老齡化以及慢性病年輕化的當下，以數(shù)字人為觸達媒介的智能藥事管理與重、慢病管理同樣值得注意。相比隔壁電商的數(shù)字人主播，醫(yī)療數(shù)字人需要在適老性與專業(yè)能力上下更多功夫。?經(jīng)初步驗證的產(chǎn)品方向已有許多，不過就目前而言，大模型于醫(yī)療相關(guān)行業(yè)的應(yīng)用還處于產(chǎn)品化的初期。套用一位醫(yī)療大模型BD的原話是：“能賺錢的（地方）用不上，不賺錢的倒是挺好用”。
信任危機下的中間商
是個大模型都想擁抱千行百業(yè)，分發(fā)是第一道坎。 隨著騰訊與字節(jié)兩個移動互聯(lián)網(wǎng)的流量捕手，分別推出了自家的AI智能體開發(fā)助手，依附于不同生態(tài)的分發(fā)權(quán)之爭已現(xiàn)雛形。然而這局限于流量的明爭暗斗，對“大模型進入千行百業(yè)”而言，聊勝于無。
場景多寡與使用頻率是造成這一局面的直接原因。一個AI開發(fā)應(yīng)用的社群可以輕松拉出數(shù)十上百個500人的微信群，其對大模型的訪問與開發(fā)調(diào)用更是另一個數(shù)量級。而面向企業(yè)側(cè)，尤其是大型企事業(yè)單位的模型能力與服務(wù)卻少有被采買。
除了相對偏向C端語境的教育業(yè)務(wù)外，大模型對醫(yī)療、法律、工業(yè)等社會財富集中的行業(yè)的滲透都不盡如人意，尤其是在人效與數(shù)據(jù)價值較高的領(lǐng)域。除了老生常談的大模型“幻覺”與“黑箱”等問題外，信息安全與信息自主成為老板們擔憂的首要問題。
以醫(yī)療行業(yè)為例，一家大型連鎖藥店的一把手就曾在一次討論上表達了自己對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的不信任，大致意思是：“美團京東做即時零售是來搶食，騰訊阿里做大模型是來偷數(shù)據(jù)”。 垂直領(lǐng)域的龍頭企業(yè)最擔憂的是，自己用了大模型，把積累的數(shù)據(jù)資產(chǎn)交給云廠商，這部分數(shù)據(jù)以及精調(diào)的模型會不會被廠商多次銷售。 不容置喙的現(xiàn)實是，李學勤之所以能與前文提到的制藥公司達成初步合作，關(guān)鍵在于源自大廠的用戶數(shù)據(jù)這塊“敲門磚”。
既然數(shù)據(jù)倒賣已然是行業(yè)內(nèi)“不能說的秘密”，而且前文已述連鎖藥企與診所等醫(yī)療組織呈高度區(qū)域性，而數(shù)據(jù)則是消弭區(qū)域性的關(guān)鍵。那么，模型服務(wù)商難以深入醫(yī)療行業(yè)也就不奇怪了。
信任危機下，大模型賽道中的云廠商玩家開始為自己“找代理”，希望讓更貼近垂直行業(yè)的SaaS企業(yè)做那個觸達大型企業(yè)的“中間人”。與此同時，這些行業(yè)中不甘于為模型廠商掣肘的企業(yè)與組織也開始搗鼓自己的大模型，如中醫(yī)愛好者耳熟能詳?shù)摹皢栔怪嗅t(yī)”、智云健康的ClouDGPT與叮當健康的HealthGPT等。
一條不算大的賽道，短短一年多時間內(nèi)便被大廠、醫(yī)療SaaS企業(yè)、制藥企業(yè)等包了個圓。甚至有大廠為了搶奪“中間商”的份額，在報價單上明明白白地為三家大廠互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療比價。 至于價格之外的競爭，大廠的優(yōu)勢在于內(nèi)部生態(tài)的打通與搜索流量，而藥企、連鎖藥店等醫(yī)療AI新勢力的優(yōu)勢則在于聚焦與靈活性。
隨著醫(yī)療AI的B2B2C的鏈條逐漸打通，沉寂許久的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療終于迎來了大模型的新故事。終于，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療不止于賣藥了。
