作者/星空下的卤煮

编辑/菠菜的星空

排版/星空下的香菜

在中国AI公司深度求索于12月26日发布DeepSeek V3后，这个训练成本低到颠覆行业认知的开源大模型就迅速占领了全球AI领域的头版头条。这股来自东方的神秘力量不但让硅谷措手不及，也给从来对热点闻声而动的资本市场以巨大震动。A股各路概念股上蹿下跳自不必说，连海外上市的阿里巴巴（BABA）等诸多中国公司市值也在打着滚地上翻。

一时间，中国资产迎来重估时刻的论调充斥着股票社区的每个角落。

这“泼天富贵”也轮动到了生物医药板块，2月14日，A股市场医疗AI个股集体暴走，20多只个股涨幅10%+，助推板块指数单日涨幅超12%，嘉和美康（688246）、安必平（688393）等个股喜提涨停。港股自然同步联动，医渡科技（02158）、阿里健康（00241）涨幅超10%，而平安好医生（01833）、京东健康（06618）等个股也纷纷跟涨。

其实医疗AI概念早已不怎么新鲜，但这次DS的现象级爆发的的确确给了这条赛道再讲一次故事的机会。

一、医疗AI一度走入窄路，生成式AI提供新叙事

本次异动的直接催化因素来源于华为刚刚发布的瑞金病理大模型，其宣称可以提升病理诊断效率和精度，缓解临床痛点。无独有偶，京东健康、MedFound等企业也在近期陆续发布了医疗大模型。

海外资本市场也添了一把火，有“女版巴菲特”之称的凯西·伍德（Cathie Wood）带领团队发布了一部名为《Big Ideas 2025》的年度报告，重点指出医疗是最被低估的AI应用领域，有望在AI驱动药物开发等领域实现革命性的降本增效。

总之，在DeepSeek发布之后，向来有如无根之木的医疗AI，这一次好像真的要迈进现实了一样。

当然，医疗向来都是AI+的主要落地场景之一。

中国医疗AI应用领域也早就从影像辅助诊断拓展到了药物研发、健康管理和临床决策支持等方向，涌现出了泓博医药（301230）等一批细分领域厂商。

但尴尬的是，其实每个方向的商业化进程都不算太顺利。AI辅助影像技术已日趋成熟，但竞争者也相对较多。AI辅助药物研发处于爆发前夜，但数据积累和实验转化尚需时间。AI基因检测支付端不稳定，而AI健康管理的概念已经多到像是一级市场的陈词滥调了。

笔者认为，这主要是受制于传统AI的技术局限性。传统AI主要是对已有数据的运用和推理，聚焦于效率提升，长期以来主要作为辅助手段，可谓聊胜于无。而在医疗AI推进到医药研发等需要创新性的阶段时就注定显得心有余而力不足了，价值有限。

幸而，以DeepSeek为代表的生成式AI日趋成熟，以救世主的姿态拉了已经没新故事可讲的医疗AI一把。

所谓生成式AI，就是更注重生成和创造数据内容，从而可以高效演绎和归纳知识的一类AI模型。这类AI在逻辑推理和多模态数据处理上有显著优势，所以有能力把原有单一环节的人工智能介入推向全流程的智能化。

二、上市公司动作迅速

生物医药板块各路玩家“拥抱”DeepSeek的步伐也是很快。第三方检测厂商贝瑞基因（000710）大年三十就布置研究，随后宣布将利用DS的数据处理与分析能力，实现检测效率的提升。随后，至少十多家生物医药领域上市公司都纷纷生成接入了DeepSeek模型。

首先向DS走来的是制药企业方阵，恒瑞医药（600276）赶在春节后刚刚上班就发布了《关于在公司内部全面开展DeepSeek应用的通知》，声称要把AI应用情况与考核直接挂钩，态度鲜明。信达生物（01801）宣布要接入DS，打造为服务型信息库。复星医药（600196）也在内部自主研发的PharmAID决策智能体平台上接入了DS模型。

我们在此前的文章里也提到过，AI技术有望在靶点发现和化合物筛选等阶段大大缩短医药研发周期。生成式AI可以进一步降低推理成本，提高运作效率，在这方面的前景是可期的。

此外，医疗信息化和互联网诊疗公司也在积极布局。卫宁健康（300253）直接喊出了“AI Everywhere 全场景赋能”的口号，和智云健康（09955）、鹰瞳科技（02251）等企业一道，把旗下五花八门的医疗大模型一股脑接入了DeepSeek。

相较于传统药企，本来就植根于信息化平台之上的这些企业倒是更能率先受益于AI技术的进步。像京东健康的模型接入DS后，可以在分诊、问诊和随访等全流程中实现多模态（文本、影像和基因）融合，给个性化诊疗提供更大的支撑。

当然，由于DeepSeek横空出世的时日尚短，我们还很难把AI落地和业绩规模联系起来，也暂不能判断哪些是真能实现业务协同，哪些只是喊喊口号罢了。

三、痛点仍在，海外存潜力市场

毕竟，医疗AI产品要想真正落地还存在诸多一时难以解决的弊病。

一方面，不同患者之间即使临床表现类似但背后的病情和生理特征可能千差万别，由此产生的医疗数据也就具有高度的复杂性，使用这样的数据需要大模型具备很高的泛化能力，所以医疗AI产品可能难以准确应对复杂病例。其他领域一时的误判或许不影响整体使用，但医疗决策是非常严肃的，任何微小的误诊或漏诊都可能改变一位患者的一生。

所以医疗AI在临床实践中难以获得医生的充分信任，市场渗透缓慢。数据安全和患者隐私等问题实属老生常谈了，笔者不再多做赘述。

总之，在医疗AI尚处萌芽期的当口，国内市场是一时难以打开的。笔者倒是认为，其实海外市场也是国内公司可以关注的潜力蓝海。

如今已证明，中国AI公司在技术层面绝不逊色于国际同行。而海外成熟地区商保发达，AI的介入或有益于控费，所以支付意愿是可预期的。但国内依赖医保，对于这些存在不确定性的新兴产品，医疗机构端支付意愿相对较低。就连已经相对成熟的AI影像都只有30%的三甲医院能常态化采购，其他新兴AI业态就更不用说了。

再者，海外分级诊疗彻底，患者就诊时间相对较长。医疗AI以家庭医生为载体切入诊疗场景比国内公立大医院为主的体系要好渗透得多。像致远惠图等国内初创企业已经在2020年前后获得了欧盟CE认证，着手布局海外市场。

在生成式AI博得关注之前，医疗AI已经围绕“效率提升”这个命题做了多年技术积累和场景推广，也构建了一定的产业基础，而生成式AI在复杂推理和多模态生成等方面的突破性能力又进一步为行业注入了新动能，市场潜力获得资本肯定。

医疗AI的故事绝未枯竭，笔者认为未来一个最重要的趋势就是拉低了医疗AI等应用场景的门槛。在目前传统医疗信息化企业和阿里健康等互联网巨头纷争不断的基础上，也许会有更多的小体量黑马涌现出来，像深度求索一样给市场以平地惊雷。

注：本文不构成任何投资建议。股市有风险，入市需谨慎。没有买卖就没有伤害。