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      最賺錢(qián)AI Agent的“第一性原理”?醫(yī)藥領(lǐng)域還有機(jī)會(huì)么?

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      引言:過(guò)去的大半年,全球AI敘事從“大模型”迅速切換到“Agent”。

      大模型解決了“認(rèn)知與生成”的能力邊界,Agent則把能力嵌入到真實(shí)業(yè)務(wù)中,讓AI從“能回答問(wèn)題”的搜索引擎變成“會(huì)辦事”的app

      只要“能辦事兒”就有商業(yè)價(jià)值。

      有新的商業(yè)價(jià)值就會(huì)有新的造富神話(huà),有不少 AI Agent公司已經(jīng)率先開(kāi)始大規(guī)模的商業(yè)化,以及搞了好多波的小錢(qián)錢(qián)~

      胖貓?jiān)缇烷_(kāi)始為醫(yī)藥領(lǐng)域的AI “搖旗吶喊”了,但到目前為止,總覺(jué)得咱們這個(gè)行業(yè)在 AI 領(lǐng)域還是略欠火候。

      乘著這股東風(fēng),何時(shí)能產(chǎn)生一批Biotech 新貴?

      今天這篇繼續(xù)搖旗吶喊,斗膽分析下變現(xiàn) AI Agent 搞錢(qián)的“第一性原理”。

      那些最能變現(xiàn)的 AI Agent!

      有“好事兒”的人對(duì)全球最會(huì)變現(xiàn)的AI Agent公司進(jìn)行了盤(pán)點(diǎn),頭部玩家不僅收入擴(kuò)張迅猛、估值高,且資本效率直逼甚至超越大型科技公司。

      首先是變現(xiàn)速度。這個(gè)要先談,貌似胖貓的讀者老爺們都有“一夜暴富”的需求,誰(shuí)看了這個(gè)誰(shuí)能暴富!

      高創(chuàng)收的AI Agent初創(chuàng)公司平均成立不到五年,有一半是在過(guò)去三年內(nèi)成立的。

      這其中,Cursor(AI編碼,成立于2022年)年收入已達(dá)約5億美元;Mercor(HR Agent,成立于2023年)約1億美元;Lovable(2023年)也在高速增長(zhǎng)。

      這些頭部Agent產(chǎn)品形態(tài),已跨過(guò)了“演示—試點(diǎn)”的早期鴻溝,進(jìn)入規(guī)?;纳虡I(yè)落地階段。

      背后的邏輯是,Agent在“有錢(qián)可賺、有人可省”的關(guān)鍵流程中有了存在感。如編碼、招聘、客服與運(yùn)營(yíng)等,通過(guò)模型能力滿(mǎn)足 實(shí)際商業(yè)場(chǎng)景的需求,直接給Boss們一根 經(jīng)營(yíng)的杠桿。


      AI agent 也難逃商業(yè)的樸素命題:商業(yè)閉環(huán)!

      應(yīng)用面廣、替代人工明確、數(shù)據(jù)回路完善的場(chǎng)景,最容易形成“收入加速—數(shù)據(jù)反饋—體驗(yàn)提升—再加速”的正循環(huán)。

      能形成“商業(yè)閉環(huán)”的底層能力有三點(diǎn):一是專(zhuān)有數(shù)據(jù)與知識(shí)庫(kù)優(yōu)勢(shì),這決定了質(zhì)量與安全的差異化;二是深度垂直化能力,把通用大模型變成“專(zhuān)有知識(shí)”;三是與系統(tǒng)-of-record深度集成(如IDE、EHR、CRM、ERP),在客戶(hù)關(guān)鍵工作流中高效降本。

      AI 在醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用

      其實(shí)AI在制藥價(jià)值鏈上的存在已經(jīng)被“喊了很久”。

      如今隨著數(shù)據(jù)成熟、算力成本下降、系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化推進(jìn)以及Agentic形態(tài)的到來(lái),AI 在醫(yī)藥領(lǐng)域的是不是很快就能開(kāi)花結(jié)果了?

      可能形成“商業(yè)閉環(huán)”的場(chǎng)景包括:

      藥物發(fā)現(xiàn)與開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)借助多模態(tài)數(shù)據(jù)與知識(shí)圖譜加速先導(dǎo)篩選與靶點(diǎn)驗(yàn)證;

      臨床試驗(yàn)通過(guò)智能招募與流程編排縮短周期、壓降成本;

      制造端引入預(yù)測(cè)性維護(hù)與質(zhì)量控制優(yōu)化,提高良率與一致性;商業(yè)化階段在市場(chǎng)洞察、定價(jià)準(zhǔn)入、個(gè)性化觸達(dá)與供應(yīng)鏈優(yōu)化上實(shí)現(xiàn)“更快、更準(zhǔn)”的交付。


      雖然在醫(yī)藥領(lǐng)域,找到一個(gè)商業(yè)閉環(huán)的場(chǎng)景很容易,但是商業(yè)閉環(huán)滾動(dòng)的效率非常低。

      這個(gè)和創(chuàng)新藥研發(fā)本身的特點(diǎn)密不可分。

      就像上文提到的幾個(gè)場(chǎng)景,其實(shí)是用 AI agent 充當(dāng)藥物研發(fā)過(guò)程中可以 paper work 的工作模塊的CRO。


      理想很美好,黨史這部分的商業(yè)化變現(xiàn)周期實(shí)在是太長(zhǎng)了。

      零敲碎打的 CRO 工作,支付意愿差,商業(yè)機(jī)會(huì)也是寥寥無(wú)幾~

      不過(guò)可能有一種的場(chǎng)景,那就是醫(yī)療服務(wù)交付,是把Agent直接塞進(jìn)EHR與臨床工作流。

      不僅聽(tīng)寫(xiě)與生成文檔,還能主動(dòng)編碼、下達(dá)醫(yī)囑、跨角色協(xié)同,最終把“省時(shí)省力”快速的轉(zhuǎn)化為“可計(jì)量ROI”,商業(yè)閉環(huán)時(shí)間短,復(fù)購(gòu)率高。

      在這個(gè)場(chǎng)景下,Nabla AI 率先實(shí)現(xiàn)了商業(yè)化。

      Nabla 唯一上榜的醫(yī)藥健康領(lǐng)域的 AI Agent

      Nabla Agent臨床AI從環(huán)境監(jiān)聽(tīng)與聽(tīng)寫(xiě),走向主動(dòng)執(zhí)行與EHR命令,已在130多家機(jī)構(gòu)、8.5萬(wàn)名臨床醫(yī)生中使用,每年支持約2000萬(wàn)次就診。


      量化結(jié)果顯示,文檔時(shí)間顯著縮短,醫(yī)生的臨床“疲倦”下降,患者滿(mǎn)意度提升約15個(gè)百分點(diǎn),且公司在半年內(nèi)實(shí)現(xiàn)5倍收入增長(zhǎng)。


      Nabla的策略并不神秘:以大模型為核,內(nèi)生合規(guī)與隱私治理,深度集成Epic、Cerner、athenahealth等主流EHR,圍繞“主動(dòng)編碼代理”、“上下文感知代理”、“定制護(hù)理設(shè)置代理”等功能在醫(yī)療場(chǎng)景形成剛性?xún)r(jià)值,進(jìn)而建立高采納率與高留存。


      對(duì)資源緊張的基層醫(yī)療(鄉(xiāng)村醫(yī)院、兒科醫(yī)院)而言,多語(yǔ)言與輕量部署進(jìn)一步降低優(yōu)質(zhì)醫(yī)療的可及門(mén)檻。

      醫(yī)療Agent的可復(fù)制模板:專(zhuān)有數(shù)據(jù)—場(chǎng)景深耕—系統(tǒng)集成—合規(guī)可信—可量化ROI。

      但是,醫(yī)療場(chǎng)景下的 AI 可靠性一直是該類(lèi)公司頭上的達(dá)摩克利斯之劍,AI稍有差池,后果不堪設(shè)想。

      能賺錢(qián)的 AI Agent的第一性原理

      回到榜單中的代表型 AI公司,可以看到不同賽道的共通機(jī)制。

      Cursor把Agent嵌入碼農(nóng)們的日常工作流,自動(dòng)補(bǔ)全、重構(gòu)、測(cè)試與PR生成,直接影響研發(fā)效率與開(kāi)發(fā)節(jié)奏。

      Glean則在企業(yè)層面打通知識(shí)庫(kù)與SaaS系統(tǒng),把“找信息”與“做動(dòng)作”合在一個(gè)界面里,成為組織級(jí)工作流的“統(tǒng)一入口”。

      Mercor用Agent重構(gòu)招聘漏斗,把搜尋、篩選、互動(dòng)與評(píng)估自動(dòng)化,以“少人做多事”的方式顯著提升人均產(chǎn)出;

      客服Agent則以24/7、多渠道、低延遲的能力替代座席,實(shí)現(xiàn)降本增效和質(zhì)量穩(wěn)定。


      這些模式的共同點(diǎn)在于,都直擊利潤(rùn)池或剛性成本中心,并且能夠持續(xù)捕獲過(guò)程數(shù)據(jù)反哺模型,使產(chǎn)品與體驗(yàn)越用越好。

      還有就這些Agent普遍采用“訂閱+用量計(jì)費(fèi)”作為底盤(pán),再疊加結(jié)果導(dǎo)向的分成機(jī)制。如,按席位或團(tuán)隊(duì);按tokens、API調(diào)用、任務(wù)量或通話(huà)分鐘計(jì)量。


      展望未來(lái),哪類(lèi)AI Agent能搞到小錢(qián)錢(qián)?

      從上文分析看,所謂“從大模型到Agent”的真正意義,不在于換了一個(gè)名詞,而是讓AI的價(jià)值從“玄幻的概念”下沉到接地氣的“業(yè)務(wù)執(zhí)行層”。

      編碼與客戶(hù)服務(wù)仍是收入與估值的“雙高地”,其價(jià)值主張清晰、ROI驗(yàn)證快、數(shù)據(jù)閉環(huán)完整;

      醫(yī)療(尤其臨床文檔、編碼與醫(yī)囑執(zhí)行)、金融運(yùn)營(yíng)與合規(guī)自動(dòng)化、企業(yè)知識(shí)與工作流編排將成為未來(lái)的新爆發(fā)點(diǎn)。

      發(fā)現(xiàn)場(chǎng)景、解決問(wèn)題,收費(fèi),齊活!

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