技術價值≠商業價值，AI醫療沒有「神話」，只有「馬拉松」

今年，AI醫療無疑是資本市場上最熾熱的「信仰」。主題全面爆發，概念股輪番起舞。據弗若斯特沙利文預測，從2023年至2033年，中國AI醫療市場規模將從88億元飆升至驚人的3157億元，年複合增長率高達43.1%。

然而，在聚光燈與萬億想象空間的另一面，是無數創業公司無聲的掙扎和一份份虧損的業績預告。很多人都在問：在實驗室的突破之外，究竟誰，真的賺到錢了？

一、商業化探索：哪些變現模式跑通？

殘酷的市場已經篩選出幾條被驗證的生存路徑，它們勾勒出AI醫療商業化的現實圖譜。

按次計費模式最直接，以騰訊覓影爲代表。其AI輔助診斷已接入超1800家醫院，累計完成超1.2億次診斷。每次CT影像分析收費約0.5元，成本僅爲傳統人工的十分之一，邊際利潤率可達60%。不過，此模式在國內的瓶頸在於醫保支付尚未完全打通，更多是醫院內部結算。

硬件捆綁模式是當前主流。將AI算法深度集成到高端影像設備中，作爲增值點提升溢價。聯影醫療的「AI-CT」一體機，單台年服務收入可達150萬美元，其中中國市場貢獻了40%的份額。這種模式巧妙規避了醫院對「純軟件」的單獨預算審批，將AI變爲設備招標的硬性加分項。

SaaS訂閱模式，重構了盈利邏輯。騰訊覓影的「AI診斷服務雲平台」採用「按次付費+年度封頂」模式，醫院單次CT分析付費50-80元，年消費超過50萬元後則不再額外收費。該模式已簽約超1200家醫院，付費轉化率達82%，其中65%是中小型醫療機構，顯著降低了AI應用的門檻。

在藥企與保險領域，價值付費模式走得更遠。英矽智能的AI製藥平台能將新藥研發週期從4.5年壓縮至12至18個月，其與藥企的合作採用“首付款+里程碑付款+銷售分成”的組合模式。美國公司OpenEvidence的臨床決策支持平台對醫生免費，卻憑藉給藥企提供精準廣告服務，在2025年實現了5000萬美元的廣告收入，毛利率超過90%。

數據授權模式則指向了醫療AI的終極想象——將數據本身資產化。美國精準醫療公司Tempus AI在2025年交出了一份驚豔的答卷：全年營收突破12.7億美元，同比飆升83%，並首次實現調整後EBITDA（稅息折舊及攤銷前利潤）轉正。其核心模式正是整合海量臨床與分子數據，爲藥企和科研機構提供數據洞察與AI工具授權服務。

二、殘酷現實：爲何規模化盈利依然遙遠？

儘管模式已有雛形，但一個不容忽視的殘酷事實是：對於絕大多數AI醫療公司，尤其是純軟件和算法公司，商業化進程依然緩慢，業績貢獻週期漫長。

看看這些光環下的陰影：被視爲AI病理龍頭的安必平，2025年前三季度營收下滑近三成，淨利潤轉虧；醫療信息化巨頭創業慧康，在全力向雲與AI轉型中，短期業績承壓；即便如明星公司英矽智能、訊飛醫療，也仍在虧損的泥沼中跋涉。

核心痛點在於：技術價值≠商業價值，產品落地≠業績落地。從醫院「試用」到「採購」，從「項目」到「穩定收入」，中間橫亙着漫長的決策鏈條、嚴格的物價審批、複雜的醫保對接和臨床習慣的重塑。

AI醫療產品的商業化，是一場考驗耐力、資源整合與生態構建的「馬拉松」，而非技術創新的「百米衝刺」。

三、當質疑聲達到頂點時，我們在做什麼？

當「AI醫療何時賺錢」成爲市場靈魂拷問時，華檢醫療（01931.HK）從IVD到AI醫療資本運營平台的戰略轉型，無疑被置於聚光燈下炙烤。市場的疑慮尖銳而集中：協同價值何時顯現在業績上？商業化落地到底有沒有時間表？

我們聽見了這些聲音。真正的戰略佈局，往往與短期市場的耐心背道而馳。我們的底氣，不在空中樓閣的願景，而在三塊堅實的「壓艙石」：

– 渠道與生態是稀缺門票。華檢醫療擁有深耕中國30多年、覆蓋超1700家三級醫院的IVD分銷網絡（K1），這是產品直達臨床的「高速公路」。併購創業慧康，更是獲取了服務近7000家醫療機構、沉澱3億份健康檔案的寶貴數據入口與應用場景。技術必須落地，而我們有最廣闊的試驗田和分銷網。

第二，是生態協同的「閃電戰」驗證。近期尼帕病毒疫情中，生態內企業碳華生物快速推出檢測方案，其背後正是與創業慧康數據預警系統的早期協同。這驗證了我們「AI預警-快速診斷-生態協同」閉環的可行性。

第三，創新「反向NewCo」模式，定義遊戲規則。面對全球頂尖AI技術估值高企的困境，我們開創性提出新模式：以中國的「市場入場券」和生態賦能入股，換取海外已驗證的尖端技術。這讓我們從「重資本買家」躍升爲「技術價值的聯合發行人」，想象空間徹底打開。

市場的質疑，是催促我們更快的鞭策。但我們相信，在商業化拐點前夕，定力比速度更重要，生態壁壘比單一技術更持久。

四、2026年，AI醫療商業化拐點已至

黑夜雖長，黎明將至。多個信號表明，2026年，很可能成爲AI醫療商業化的確定性拐點。

政策拐點：國家《關於促進和規範「人工智能+醫療衛生」應用發展的實施意見》已明確路線圖，從試點探索進入規模化推廣新階段。

支付拐點：國家醫保局接連出台指南，首次將「人工智能輔助診斷」明確納入病理診斷等服務價格項目，爲AI醫療收費掃清了最大障礙。支付路徑的理順，意味着需求將轉化爲真實的、可持續的收入。

認知拐點：頭部醫院的應用示範效應疊加醫保認可，將快速教育整個市場，加速臨床採納。

資本共識：正如中信證券所言：「2026年AI醫療的邏輯發生了根本性的變化，核心在於今年AI醫療的支付方更加明確，而且支付力更強。因此，今年AI醫療的商業化確定性有望增強，並打開AI醫療商業化的空間。」

在資本狂熱與盈利困境並存的當下，AI醫療的商業化路徑正從探索走向清晰。從按次收費、軟硬一體到賦能藥企與數據授權，多元變現模式已然跑通。

儘管規模化盈利的障礙依然存在，但政策明確、支付破局與市場認知成熟這三大拐點性信號已經出現，預示着行業正從價值驗證邁入價值放量的新階段。

最終，這場馬拉松的勝利獎盃，將屬於那些能夠深度融合頂尖技術、深厚臨床渠道與完整產業生態的長期構建者。