Med-PaLM 2 等医疗大模型正在沿 AIGC 产业链的上游基础设施、中游算法模型与下游应用拓展三个环节，重塑 AI 医疗的价值分配：基础层与模型层因规模效应壁垒，由大厂和平台主导；而创业公司的机会集中在应用层的探索与突破。以谷歌推出的医用语言模型 Med-PaLM 2 为例，其“自建模型到开发应用”的端到端模式，展示了模型层玩家向下延伸、直接触达医疗场景的典型路径，也揭示了不同环节玩家差异化的价值获取方式。
产业链三层的价值分配逻辑
AIGC 产业由上游的基础设施、中游的算法模型和下游的应用拓展三部分构成。其中，基础设施主要由工具链和智算平台构成；模型层既有提供通用能力的平台，也有部分企业采用从自建模型到开发应用的端到端模式——即科技公司或创业企业针对特定领域自行完成基础模型开发，再针对目标市场进行模型、知识和数据的特定优化，并开发出直接交付给用户的应用产品；应用层则往往依赖模型层进行开发，通过接入 API 实现应用功能。
从成本效益角度考虑，基础层、模型层的搭建适合有规模效应的大厂和平台来做，这决定了重资产、高投入环节的价值回报向头部集中。而创业公司在应用方面的探索和突破，很有可能会成为未来的主要趋势。不过，应用层创新仍面临诸多待解问题，这也造成了当下投资人“观望”的局面。
Med-PaLM 2 的端到端模式与专业化路径
谷歌推出的 Med-PaLM 2 是专门用于回答医疗保健相关问题的大型医用语言模型，属于当前 AIGC 在医疗领域成规模应用中聊天机器人方向的代表性案例。其发展路径印证了从通用人工智能模型出发、再进行实质性专业化以提高质量的行业方向。
医疗领域尤其需要高质量的专业化模型，其中高质量、用户反馈和专有数据集是专业化模型的关键。Med-PaLM 2 推出后，仍在不断推进专家与研究人员的合作；考虑到医疗信息的敏感性，技术要普及到普通消费者手中还需要一段时间。这也意味着，医疗大模型的价值释放并非一蹴而就，而是依赖临床实践、数据积累与合规建设的长期投入。
应用层创业公司的机会与挑战
在模型层之上，应用层公司通过接入 API 实现功能，将内容生产方式与数字化程度高、内容需求丰富的行业相结合。当前许多新型创业公司正沿此方向形成应用层公司，大部分仍处于早期轮次。但生态开放后，通用大模型通过插件构建起直接面向终端用户的细分场景，也会对一部分纯应用层创业企业造成挑战，垂类赛道下的专业化模型被视为可能的解决方案之一。
常见问题
医疗大模型的价值主要被产业链哪个环节获取？
从成本效益角度看，基础层、模型层的搭建适合有规模效应的大厂和平台，因此重资产环节的价值回报向头部集中。而应用层的探索和突破被认为是创业公司未来的主要机会，但当前仍面临诸多待解决问题，投资人总体处于观望状态。
Med-PaLM 2 代表怎样的商业模式？
Med-PaLM 2 体现了从自建模型到开发应用的端到端模式，即科技公司自行完成基础模型开发，再针对医疗领域进行特定优化并开发面向用户的应用。同时，其推进专家合作、重视医疗信息敏感性的做法，也反映了医疗专业化模型对高质量、用户反馈和专有数据集的依赖。
创业公司在 AI 医疗领域的机会在哪里？
创业公司的机会主要在应用层，即结合数字化程度高、内容需求丰富的医疗场景进行应用创新。不过，随着通用大模型通过插件直接触达细分场景，纯应用层企业面临挑战，垂类赛道下的专业化模型被视为可能的解决方案之一。