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公司賬上還有約30億元現金,按目前百川智能200多人的團隊規模,即便什么都不干,光吃存單利息,也足夠讓這群精英過得相當體面。
文 |郭若冰
如果只看賬本,王小川完全有理由選擇一個更輕松的活法。
1月13日,在百川智能的媒體溝通會上,王小川用一種近乎凡爾賽的語氣透露公司賬上還有約30億元現金。按照目前百川智能200多人的團隊規模,即便什么都不干,光吃存單利息,也足夠這群精英過上相當體面的日子。
王小川沒有選擇躺平。在螞蟻集團豪擲10億推廣“螞蟻阿福”進軍醫療AI、行業巨頭紛紛下場的喧囂時刻,王小川帶著最新的醫療大模型Baichuan-M3站到臺前。他希望普通人都能明明白白看病。
在中國醫療體系中,有四個長期的結構性頑疾始終無法根治:優質醫生供給嚴重不足;醫患信息高度不對等,患者往往要為盲目的決策買單;家庭醫生體系缺失,導致三甲醫院人滿為患;醫學認知的局限性,讓醫生也面臨“不可知”的困境。
外界,面對智譜、MiniMax等同行爭相上市的誘惑,王小川表示“不急,預計2027年啟動IPO”。這種“反共識”的定力背后,是王小川對醫療AI賽道殘酷性的深刻認知,也可能是他對這“最后一次創業”的執念。
“醫療大模型”突圍戰
王小川這次帶來的Baichuan-M3,在技術指標上確實夠硬核。
在全球權威的醫療AI評測HealthBench中,Baichuan-M3以65.1分的綜合成績位列全球第一。在考驗復雜決策能力的HealthBench Hard榜單上,更是以44.4分的成績奪冠,首次在醫療領域實現了對OpenAI GPT-5.2的全面超越。
值得關注的是其“低幻覺”能力。在嚴肅醫療場景下,大模型很容易降智,容易“胡說八道”。M3將醫療幻覺率降低到了3.5%,這是目前全球最低水平。
換句話說,那個曾經只會陪聊、寫詩的AI,開始具備了像醫生一樣嚴謹思考、主動追問、深度推理的能力。它不再是一個冷冰冰的搜索引擎,而是一個能夠進行“端到端”問診的數字醫生。
然而,技術領先并不意味著商業化的勝利。王小川踏入的,是一個巨頭環伺的修羅場。
螞蟻集團的“螞蟻阿福”來勢洶洶,依托支付寶龐大的用戶基數和支付場景,迅速切入了掛號、買藥等交易環節,試圖構建“服務找人”的閉環。百度健康雖經歷了魏則西事件陣痛,但依然掌握著中文互聯網最大的醫療搜索入口,并在不斷嘗試用AI重構內容生態。東軟、平安好醫生等老牌玩家,則憑借在醫療信息化和保險領域的深厚積累,牢牢占據著B端和G端的市場份額。
百川智能雖然有“清華系”的技術光環,但在場景落地和用戶觸達上,依然是一個挑戰者。
事實上,百川智能的發展并非一帆風順。在成立初,百川智能曾經歷過一段快速擴張期,員工人數一度達到450人。然而,隨著對通用大模型賽道競爭格局的重新審視,王小川果斷進行戰略收縮,將團隊規模優化至200多人,并砍掉了與醫療無關的業務線。
這一舉動,曾引發外界對百川智能“掉隊”的質疑。但現在看來,這恰是王小川最清醒的決策。在通用模型變成巨頭的游戲后,垂直領域的深耕細作才是創業公司的生存之道。
百川AI的商業化迷途
有錢,有技術,有情懷,但這并不意味著百川智能就能輕松跨越醫療行業的“死亡谷”。
AI研發是著名的“碎鈔機”。雖然王小川說30億“夠燒”,但在算力成本指數級增長、人才薪酬水漲船高的今天,這筆錢并不經花。OpenAI訓練GPT-4花了數億美元,谷歌DeepMind每年的研發投入也是天文數字。百川智能要維持M3模型的持續迭代,要進行大規模的臨床驗證,要構建C端產品的用戶心智,每一項都需要巨額資金的支撐。
如果在2027年上市前,百川只能不能找到穩定的生態閉環和造血機制,那這30億可能就是最后的糧草。
醫療AI最難的不是技術,而是商業模式。誰來為這項服務買單?
在王小川的構想中,百川智能要解決的是“醫患信息不對稱”和“家庭醫生缺失”這兩個核心痛點。通過提供高質量的AI問診和健康管理服務,讓患者擁有決策權,讓醫生從繁瑣的重復勞動中解脫出來。
然而,中國用戶的付費習慣是“為藥買單”、“為檢查買單”,唯獨不愿“為咨詢買單”。互聯網醫療發展了十年,依然沒有跑通單純的“問診收費”模式。
百川智能計劃在今年上半年推出兩款C端產品,初期免費。這是獲取用戶、訓練模型的好方法,但如何轉化為收入?是向藥企收“數字伴隨”的服務費?還是向患者收“高級會員費”?目前仍是未知數。
即使百川智能如愿在2027年成功上市,也并不意味著上了岸。同樣主打醫療AI概念的云知聲,在港股上市初期曾備受追捧,但隨著山海大模型的熱度退去,股價一路陰跌,市場也開始重新審視其商業化能力。顯然,資本市場對醫療AI已經祛魅,不再聽故事,只看業績。
醫療行業對事故的容錯率極低。百度當年因為魏則西事件,品牌形象至今未能完全修復。對百川智能而言,如何確保AI建議的安全性、合規性,如何避免因“幻覺”導致的醫療糾紛,將是懸在頭頂的一把達摩克利斯之劍。
王小川本可以選擇躺平,但他選擇了在這個最難、最慢、最容易挨罵的賽道上重新出發。在醫療這個充滿不確定性和結構性矛盾的領域,AI或許無法在一夜之間改變一切,但它至少提供了一種讓每一個普通人,在面對疾病和生死時,能多一份明白,少一份無助的可能性。
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