賬上仍有30億元現(xiàn)金，王小川不下牌桌｜甲子光年

雖然AI醫(yī)療這條路確實艱苦，但王小川本人似乎更輕松了。

作者｜劉楊楠

編輯｜王博

“重整旗鼓，建立連接。”

在1月13日下午的媒體溝通會上，談及為何要在新模型發(fā)布之際和媒體進行一次深入交流時，百川智能創(chuàng)始人、CEO王小川用這八個字回復道。

今天，百川智能正式開源新一代醫(yī)療大模型Baichuan-M3，其在全球最權(quán)威的醫(yī)療AI評測HealthBench中以65.1分的綜合成績位列全球第一；在專門考驗復雜決策能力的HealthBench Hard上，也以44.4分的成績奪冠。

圖片來源：百川智能

這一成績，不僅刷新了 HealthBench的最高分，更首次在醫(yī)療領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了對GPT-5.2的全面超越。在OpenAI引以為傲的低幻覺領(lǐng)域，M3也實現(xiàn)了超越，幻覺率3.5全球最低。

一眾AI創(chuàng)業(yè)者中，王小川對生命科學的熱情甚高。如今，公司全面轉(zhuǎn)型AI醫(yī)療一年多來，從Baichuan-M1到M3，百川幾乎保持半年一次的頻率迭代模型，并和公立醫(yī)院、政府均有相應合作落地。這一系列新成果，讓王小川再次面向媒體談起百川時，語氣里又多了一分底氣。

某種程度上，對王小川而言，轉(zhuǎn)向AI醫(yī)療算不上“順勢而為”，而更像是一個被不斷壓縮選擇空間后的必然路徑。這也解釋了一個關(guān)鍵事實：百川不是在通用模型失敗之后才轉(zhuǎn)向醫(yī)療，而是在意識到通用模型的邊際收益與自身志向并不匹配后，及時收縮戰(zhàn)線。

當通用模型進入資本、算力與渠道全面博弈的階段，創(chuàng)業(yè)公司能撬動的空間正在迅速變小。而醫(yī)療恰恰相反，它對算力規(guī)模的依賴并非第一位，對醫(yī)學推理、可靠性、長期投入的要求卻極高，是一個巨頭優(yōu)勢尚未完全展開、但創(chuàng)業(yè)公司必須“All in”的賽道。

在王小川看來，近期有兩個信號標志著醫(yī)療AI正式進入應用落地的階段。

一是DeepSeek帶來的沖擊，它讓行業(yè)看到，除了搜索和代碼，AI在專業(yè)領(lǐng)域的推理能力正以超越預期的速度進化；二是全球巨頭的集體轉(zhuǎn)向，2026年1月初，OpenAI發(fā)布ChatGPT Health，Anthropic緊隨其后推出Claude的醫(yī)療計算與Agent能力。

“2024年跟醫(yī)生談AI，大家都不信；2025年大家看到DeepSeek真的比百度靠譜。現(xiàn)在，巨頭都進場了，醫(yī)療作為AI皇冠上的明珠，已經(jīng)正式進入應用范疇。”王小川說。

這次溝通會上，王小川透露，公司賬面仍有30億元現(xiàn)金，這給百川智能未來發(fā)展提供了極大的確定性。

而關(guān)于IPO，王小川表示，大約到2027年，如果市場能夠充分接受百川的技術(shù)與產(chǎn)品，公司會考慮上市。

可見，AI醫(yī)療這場仗，王小川不想、也不會下牌桌。

1.醫(yī)療模型要足夠“嚴肅”

在當前各類大模型應用中，快速出產(chǎn)品、拿用戶、做收入幾乎成為一大共識的打法。

但百川選擇了一條更慢、也更重的路徑，先把模型做到足夠強。即使產(chǎn)品面向C端，模型也要有足夠的實力，得到專業(yè)醫(yī)生的認可。

在百川內(nèi)部，模型能力的領(lǐng)先已經(jīng)被視為構(gòu)建公司護城河的第一要素。M3模型的技術(shù)路線，集中反映了這一選擇背后的邏輯，其背后的訓練范式從M2的“半動態(tài)強化學習”，升級為M3的“全動態(tài)Verifier System”。

在M2階段，百川構(gòu)建了一個“虛擬臨床世界”。這個世界里有兩方：一方是基于真實病例模擬的“虛擬患者”，另一方是負責評估AI表現(xiàn)的“醫(yī)生思維模型”（考官）。在M2訓練中，患者是動態(tài)的，但考官是固定的。

“這帶來一個問題：當模型越來越強，固定考官出的題就不夠難了，能力的增長曲線會變平。”百川智能模型技術(shù)負責人鞠強解釋道。

于是，M3引入了全動態(tài)反饋：當“考生”（AI 模型）變強時，“考官”也會同步進化，從更細粒度、更困難的醫(yī)學原則出發(fā)去挑錯。這種對抗性訓練，讓M3在長對話強化學習中獲得了更強的醫(yī)學推理能力。

此外，為進一步降低幻覺，百川M3將醫(yī)療幻覺抑制前移至模型訓練階段，在強化學習過程中將醫(yī)學事實一致性作為核心訓練目標之一，將“知之為知之，不知為不知”直接作用于模型自身能力的形成過程。

這一新的訓練方法將醫(yī)學事實可靠性內(nèi)化為M3自身的基礎能力，使其在不借助任何外部系統(tǒng)的情況下，依然能夠基于自身醫(yī)學知識進行穩(wěn)定、可信的作答。

通過將事實一致性約束融入訓練流程，M3重構(gòu)了幻覺抑制的訓練范式，在不依賴工具或檢索增強的純模型設置下，醫(yī)療幻覺率3.5，超越GPT-5.2，達到全球最低水平。

圖片來源：百川智能

更具行業(yè)分水嶺意義的，是百川對“問診”的重新建模。

在多數(shù)AI醫(yī)療產(chǎn)品中，問診被視為一個交互層問題，可以通過prompt或流程設計解決；而百川將其視為一種必須通過強化學習獲得的原生能力。

通過SCAN原則——Safety Stratification（安全分層）、Clarity Matters（信息澄清）、Association & Inquiry（關(guān)聯(lián)追問）與Normative Protocol（規(guī)范化輸出）以及自建評測體系，百川試圖把醫(yī)生高度經(jīng)驗化的思維過程白盒化、結(jié)構(gòu)化。

同時，百川通過在DeepSeek上改進出的SPAR算法，讓模型在有限的對話輪次中，能夠精準地挖掘關(guān)鍵問題，構(gòu)建起從臨床問詢到深度推理，再到安全決策的閉環(huán)。

這并非要取代醫(yī)生的診療權(quán)（如開刀、檢查），而是要在醫(yī)患之間扮演翻譯和顧問。為此，百川的產(chǎn)品“百小應”設計了兩種角色模式：

“醫(yī)生模式”下，百小應會提供極其嚴肅的循證能力，輸出像醫(yī)學論文一樣的標準化描述和引用文獻，輔助醫(yī)生科研和臨床決策。

“患者模式”下，百小應將專業(yè)醫(yī)學語言翻譯成大白話，不僅解釋病情，更會通過滿血問診來收集信息，幫患者分析各種方案的利弊。

這種產(chǎn)品形態(tài)在王小川看來是“全球獨一無二”的。它不再是一個簡單的問答對話框，而是一個能夠主動思考、深度挖掘并引導決策的數(shù)字醫(yī)生。

同時，在醫(yī)療模型究竟該如何迭代的問題上，與多數(shù)醫(yī)療模型強調(diào)參數(shù)規(guī)模或多模態(tài)能力不同，百川的技術(shù)迭代核心圍繞三個問題上：

第一，是否具備真正的醫(yī)學推理能力；

第二，能否在不依賴外部工具的情況下顯著降低幻覺；

第三，是否有更強的醫(yī)療搜索和循證能力。

不過，王小川透露，百川接下來會發(fā)布和圖像相關(guān)的模型，醫(yī)療圖像診斷做到SOTA水平。

不得不說，王小川選擇的這條路極難，也極慢。但正如王小川所說：“醫(yī)療最大的問題，從來不是模型夠不夠聰明，而是你敢不敢為嚴肅性付出足夠成本。”

賬上仍有約30億元現(xiàn)金，使百川成為少數(shù)仍具備長期投入能力的AI醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司。

2.商業(yè)化的主戰(zhàn)場在“院外”

如果回看過去二十年的中國醫(yī)療科技創(chuàng)業(yè)史，會發(fā)現(xiàn)一個反復出現(xiàn)的結(jié)構(gòu)性矛盾：技術(shù)進步速度很快，但價值兌現(xiàn)極慢。

互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療（如好大夫、春雨醫(yī)生）本質(zhì)上在做“連接”，像滴滴和美團一樣撮合醫(yī)生與患者。但醫(yī)療行業(yè)的根本痛點不在于連接，而在于供給不足。全國最頂尖的醫(yī)生大多集中在少數(shù)一線城市的三甲醫(yī)院，無論怎么連接，“排隊三小時，看病三分鐘”的現(xiàn)狀都很難短期改變。

王小川認為，AI 應該扮演填補Gap的角色，讓基層醫(yī)療能力強起來，把醫(yī)療陣地從醫(yī)院延伸到居家。

同時，無論是影像AI、輔助診斷系統(tǒng)，還是互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺，大多數(shù)項目最終卡在一個問題上——決策方與買單方不統(tǒng)一。

醫(yī)生擁有診療權(quán)，卻不是付費者；患者是受益者，卻缺乏決策權(quán)；醫(yī)保是最大支付方，卻對創(chuàng)新極其謹慎。技術(shù)越深入臨床，阻力反而越大。

在百川的判斷中，這正是過去一代互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療以及AI醫(yī)療影像項目難以形成規(guī)模化商業(yè)閉環(huán)的根本原因。不是模型不夠準，也不是循證不夠嚴，而是路徑選擇本身出了問題。

因此，百川在戰(zhàn)略上做了一個與傳統(tǒng)路徑明顯不同的判斷：AI醫(yī)療的主戰(zhàn)場不在院內(nèi)，而在院外。

這并不意味著否定醫(yī)生或醫(yī)院的價值，而是承認一個現(xiàn)實：在現(xiàn)有制度框架下，院內(nèi)場景的創(chuàng)新速度天然受限，且高度依賴行政與監(jiān)管節(jié)奏；真正具備增量空間的，是診前、診后、慢病管理、康復以及患者長期決策支持等“非共識但高價值”的院外環(huán)節(jié)。

在這些場景中，AI并不直接替代醫(yī)生的診療權(quán)，卻可以系統(tǒng)性地補齊醫(yī)患之間長期存在的信息不對稱。

百川反復強調(diào)“把決策權(quán)還給患者”，并非口號式表達，而是對醫(yī)療權(quán)力結(jié)構(gòu)的一次重新拆解：診療權(quán)仍然屬于醫(yī)生；但知情權(quán)、理解權(quán)與選擇權(quán)，應逐步回到患者手中。

在王小川看來，只有當患者真正理解自己的病情、方案與風險，醫(yī)療AI才可能建立長期信任，而信任，才是商業(yè)化之前更高優(yōu)先級的基礎設施。

在具體的落地場景上，百川的選擇是：直達患者，主攻兒科、慢病和腫瘤。

兒科是典型的院外高頻需求場景；慢病需要長期的居家看護；腫瘤則關(guān)乎極高價值的診后康復和復雜決策。

2026年，百川智能將上線兩款C端應用，初期采用免費模式，積累用戶心智和口碑，建立起信任后再探索商業(yè)路徑。

但短期內(nèi)，王小川并不過分擔心商業(yè)化問題。他認為只要產(chǎn)品能讓“小白一次性查清多年前的誤診”，信任帶來的口碑效應自然會轉(zhuǎn)化為商業(yè)價值。

為此，百川接下來要做的，便是繼續(xù)打磨技術(shù)和產(chǎn)品，并讓市場充分接受。王小川預計，這個培育市場的過程大概需要兩年（2027年），市場充分成熟后，公司會考慮上市。

同時，王小川透露，長期來看，百川也會考慮出海和布局硬件產(chǎn)品。

但王小川坦言，AI醫(yī)療最難的不是技術(shù)，而是監(jiān)管體系與決策結(jié)構(gòu)。

醫(yī)療不同于自動駕駛，權(quán)威性更強，且容錯率幾乎為0。在法律法規(guī)的紅線面前，百川只能在有限內(nèi)做最大價值。他們不輕易開處方，不直接給最終診斷，而是通過極致的循證和信息補全，賦能患者。

“我們之前從通用轉(zhuǎn)醫(yī)療被大家罵慘了，這次這場溝通會，也是希望重整旗鼓，重新和大家建立連接。”王小川透露。

此次溝通會上，「甲子光年」感受到，雖然AI醫(yī)療這條路確實艱苦，但王小川本人似乎更輕松了，我們相信這種輕松是真誠的，因為它往往源于某種深層的篤定。

王小川談到，現(xiàn)在每一個新入職的員工他都會親自面試，確保對方是真的想做醫(yī)療，而不是被百川身上各種光環(huán)裹挾而來。

在2026年的AI牌桌上，王小川不再試圖通過堆砌通用能力來贏得喝彩，而是通過對生命科學的敬畏和對醫(yī)療體系的底層重構(gòu)，找到AI醫(yī)療的終極答案。

（封面圖來源：電影《賭神》）