医生版ChatGPT年赚10亿，OpenEvidence成74万医师首选AI助手

在AI医疗赛道群雄逐鹿的2026年，一家成立仅4年的新创企业OpenEvidence强势出圈：凭借一款被称作「医生版ChatGPT」的AI搜索工具，拿下美国近45%执业医师（74万名）的青睐，月均临床咨询量高达1800万次，最新融资后估值飙升至120亿美元，更靠独特的商业模式实现年收破亿。从默默无闻到成为全球医生的「标配AI入口」，OpenEvidence的崛起，不仅打破了医疗AI「叫好不叫座」的行业魔咒，更走出了一条垂直领域AI的破局之路。

直击临床痛点，打造医生的「智能诊疗大脑」

医疗行业的核心痛点，在于医学知识的爆炸式更新与临床决策的高要求之间的矛盾——有研究显示，医学知识每73天就会翻一倍，医生面对疑难病例时，往往需要耗费数小时翻阅数百万篇文献，才能找到精准的诊疗依据。而OpenEvidence的出现，直接将这个过程压缩至几秒。

作为一款专为临床医生打造的AI搜索工具，它并非简单的通用大模型改造，其核心模型完全基于顶级医学论文、FDA/CDC权威指南训练，彻底摒弃了公开网络和社交媒体数据，从源头杜绝了低质量医疗信息和AI幻觉。医生用日常语言提出临床问题，系统不仅能快速给出简明答案，还会附上《新英格兰医学杂志》等顶级期刊的原文链接，甚至能为罕见病例匹配全球相似诊疗案例，成为医生做出高风险临床决策的「可靠助手」。

如今，这款工具已成为美国医生的「预设作业系统」，上至梅奥诊所、哈佛医学院的专家，下至社区小型诊所的全科医生，都将其作为诊疗过程中的「第二意见」来源，其搜索平均耗时仅5-10秒，却能在关键时刻为患者争取到救命时间。

构筑难以复制的「护城河」，硬刚科技巨头

随着AI医疗成为风口，OpenAI、Anthropic等科技巨头也开始重兵布局：2026年初，OpenAI推出ChatGPT Health，Anthropic发布Claude Healthcare，均主打符合美国医疗隐私法案（HIPAA）的专业医疗AI服务。面对巨头围剿，OpenEvidence却丝毫不惧，只因它早已构筑起竞争对手难以复制的行业壁垒。

这份壁垒的核心，是数亿笔从执业医生手中直接收集的真实世界临床咨询数据。与通用模型的「通用训练」不同，OpenEvidence的每一次迭代，都基于医生在实际诊疗中的真实问题和反馈，形成了「临床需求-模型优化-精准解答」的正向反馈循环。更关键的是，它与医生的联结并非简单的「工具使用」，而是深度融入临床工作流程，这种基于真实诊疗场景的「数据沉淀」，是靠技术堆砌的通用模型短期内无法企及的。

正如创始人Daniel Nadler所言，AI企业与医生的关系，从来不是单纯的合作，而是真实临床数据的有效应用——这道「护城河」，让OpenEvidence在巨头环伺中，依然牢牢占据着医疗AI应用层的头部位置。

摒弃订阅制，靠「精准广告」实现盈利破局

在医疗AI行业普遍依赖融资烧钱、死磕医院B端采购的当下，OpenEvidence的盈利模式堪称「反套路」：它既不向医生收取任何费用，也不依赖医院的采购订单，而是靠医疗领域精准广告实现年收破亿，甚至若开放全部广告资源，年收入有望冲击10亿美元。

其广告模式的核心，是「场景化精准推送」：制药、医疗器材企业可在平台投放仅5秒的短视频广告，广告内容会根据医生的搜索关键词精准匹配——比如肿瘤医生查询靶向药方案时，会推送相关新药的临床数据；内分泌医生研究糖尿病并发症时，会出现相关血糖仪的专业测评。这种在医生「决策瞬间」的精准触达，远比传统医药代表和学术会议的推广更高效，也让广告主愿意为高价值的专业场景买单。

更难得的是，OpenEvidence始终将用户体验放在首位，对广告数量和内容严格管控，所有广告都需经过医学团队审核，杜绝夸大宣传，这一策略与早期Google的广告逻辑如出一辙：先靠免费优质服务积累海量用户，再用低干扰的精准广告实现商业变现，既避免了订阅制对用户的门槛限制，又实现了商业价值的最大化。

瞄准下沉市场，靠口碑实现病毒式增长

OpenEvidence的用户增长，从未依赖大规模的市场推广，而是靠医生间的口碑传播——高达95%的新用户，都是通过同业推荐加入，这在数字化渗透率低、对新工具极其谨慎的医疗行业，堪称奇迹。

这份口碑的背后，是其精准的用户定位：创始人Daniel Nadler深知，美国绝大多数医疗行为并非发生在纽约、旧金山的大型三甲医院，而是在缺乏技术支持、无力承担高价医疗软件的小型诊所和社区医院。因此，OpenEvidence坚持「免费向医生个人开放」，绕过了医院复杂的采购流程，直接触达终端使用者。

对于基层医生而言，这款工具不仅解决了他们知识更新慢、诊疗资源少的痛点，更让他们能以低成本获得与大医院专家同等的信息支持。这种「直击下沉市场刚需」的打法，让OpenEvidence实现了类似消费互联网的病毒式增长，短短几年内就覆盖了美国近半执业医师，成为真正的「全民医生AI工具」。

创始人的传奇底色，与企业的长期主义

OpenEvidence的成功，离不开创始人Daniel Nadler的传奇经历和长期主义理念。这位哈佛毕业的连续创业者，曾将AI数据分析公司Kensho Technologies以7亿美元卖给S&P，净赚1.4亿美元；还曾靠英伟达股票交易赚得1亿美元，更自掏1000万美元创立OpenEvidence。凭借对AI行业的敏锐洞察，他从一开始就为OpenEvidence定下了「稳健发展」的基调。

此次2.5亿美元的融资，并非因为公司资金短缺——事实上，OpenEvidence目前仍持有数亿美元可自由支配现金，融资的核心目的，是趁AI投资风口推动公司向成熟企业转型。在行业普遍追求「烧钱换增长」的当下，Daniel Nadler始终坚持「成长与盈利平衡」，拒绝盲目扩张，更拒绝被科技巨头收购，立志打造一家能持续发展的独立企业。

对于未来，OpenEvidence的规划清晰且聚焦：将利用融资打造由专科小模型组成的「AI乐团」，让肿瘤学、放射学、神经学等领域的小模型各司其职，基于真实临床数据训练，精准捕捉专科医生的诊疗思维。当医生提出问题时，核心模型会先分析问题，再将其转至对应专科模型解答，完全模拟人类医院的诊疗协作模式，让AI的专业性再上一个台阶。

而关于市场关注的IPO计划，Daniel Nadler的态度十分淡定：他认为，科技圈有其固有规律，唯有SpaceX、OpenAI等基础模型公司先行上市，应用层产品才能顺势跟进，这是互联网行业的发展轨迹，也是AI行业必将遵循的模式。

结语：垂直AI的胜利，更是医疗本质的回归

OpenEvidence的崛起，给所有AI创业者上了生动的一课：在通用大模型内卷的当下，垂直领域的精准创新，才是真正的蓝海。它的成功，并非因为技术有多「炫酷」，而是因为始终扎根医疗本质——从医生的真实需求出发，用AI解决临床痛点，再用可持续的商业模式实现商业闭环。

从74万名医生的AI入口，到估值120亿美元的医疗AI新星，OpenEvidence证明了：AI不是医疗的「锦上添花」，而是解决行业痛点的「核心利器」。而其靠免费服务积累用户、靠精准广告实现盈利、靠口碑实现增长的模式，也为医疗AI乃至整个垂直AI领域，提供了可复制的破局思路。

未来，随着专科小模型「乐团」的落地，OpenEvidence或许会成为更懂医生的「智能诊疗伙伴」。而它的故事，也让我们看到：真正能走远的AI企业，从来不是靠技术堆砌，而是靠「贴着用户需求走」的初心，和「长期主义」的坚守。