近日,知名風投機構(gòu)Breyer Capital發(fā)布文章,預測2026年醫(yī)療保健的發(fā)展。
Breyer Capital由傳奇投資人Jim Breyer于2006年創(chuàng)立,經(jīng)典案例包括Facebook、Spotify等。
Jim Breyer認為,AI與醫(yī)療/生命科學的交叉將是「未來十年乃至二十年最具回報的投資機會」。
目前,Breyer Capital已經(jīng)投資了多家AI醫(yī)療公司,如OpenEvidence、Abridge、Xaira therapeutics等。
文章重點放在了AI對醫(yī)療的變革,智藥局提煉出五個核心洞察:
AI醫(yī)療進入大整合時代,“渠道分發(fā)”與“獨家數(shù)據(jù)”取代算法成為強大壁壘
臨床AI正在重新定義醫(yī)學邊界,推動診斷從“主觀、離散的經(jīng)驗判斷”轉(zhuǎn)向“客觀、連續(xù)的量化監(jiān)測”
AI制藥告別單一的工具或管線出售,向深度利益捆綁的新型商業(yè)模式演進
借助AI工具,一線醫(yī)護可直接開發(fā)“微型應用”,傳統(tǒng)廠商必須向基礎設施轉(zhuǎn)型
醫(yī)療系統(tǒng)從“人機協(xié)作”邁向“智能自主”,在臨床端(如AI自動續(xù)開慢性病處方)和研發(fā)端(如自動駕駛實驗室)率先落地
在AI重塑醫(yī)療的同時,減肥藥、體內(nèi)療法(In Vivo)和抗衰老也將迎來技術(shù)驅(qū)動的爆發(fā)機遇。
趨勢一:醫(yī)療科技迎來大洗牌,整合成為主旋律
2026年將成為醫(yī)療健康科技私募市場并購的“大年”。
2025年的融資數(shù)據(jù)揭示了一個關鍵趨勢:資本正在高度集中,而非全面復蘇。
盡管全年醫(yī)療科技投資總額同比增長35%,達到142億美元,但其中超過40%的資金流向了少數(shù)“超級輪次”(mega-rounds)。如果剔除金額最大的九筆交易,整體融資額實際上同比下滑。
與此同時,并購(M&A)活動卻異常活躍,交易數(shù)量激增逾60%,而IPO窗口則基本保持關閉狀態(tài)。
在2025年,“渠道分發(fā)能力”已成為企業(yè)護城河的核心,例如:
Abridge已部署于150多家醫(yī)療系統(tǒng),每周處理超100萬次醫(yī)患交互
OpenEvidence覆蓋近半數(shù)美國醫(yī)生,并與醫(yī)療機構(gòu)建立了更深層次的合作關系
Artera AI則服務了全美40%的泌尿生殖系統(tǒng)腫瘤專家
如今,“要么整合擴張,要么被整合”的壓力正從四面八方襲來。
OpenAI、Anthropic等新玩家憑借自身強大的分發(fā)優(yōu)勢直接切入醫(yī)療領域。
更重要的是,AI模型的技術(shù)壁壘正在迅速消解?,F(xiàn)在,醫(yī)療系統(tǒng)和支付方只需借助Claude Code等工具,過去需要數(shù)月工程開發(fā)的工作,現(xiàn)在一個下午就能完成。
當人人都能輕松構(gòu)建解決方案時,孤立的“點狀產(chǎn)品”(point solutions)便難以為繼。
真正的價值,將流向那些擁有以下優(yōu)勢的企業(yè):強大的分發(fā)網(wǎng)絡、扎實的基礎設施,或真正具備壁壘的知識產(chǎn)權(quán)與獨家數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
2026年,醫(yī)療科技公司的董事會將面臨一道非此即彼的選擇題:
要么通過并購整合,確立主導地位;要么在壁壘急速削平前,主動出售。
趨勢二:臨床AI,重塑醫(yī)療范式
醫(yī)學中AI最具變革性的價值,在于“可測量性”。
長久以來,醫(yī)學的發(fā)展受限于可觀測的邊界,臨床AI正在打破這一限制。
AI從語音、視頻、可穿戴設備和分子數(shù)據(jù)中提取全新的量化信號,同時在既有臨床記錄中挖掘隱藏模式,推動醫(yī)療從“離散事件”向“連續(xù)生理狀態(tài)”的范式轉(zhuǎn)變。
Iterative Health將結(jié)腸鏡視頻轉(zhuǎn)化為炎癥性腸病的客觀終點指標
Cleerly超越傳統(tǒng)狹窄程度評估,對斑塊易損性進行精準量化
Artera僅憑病理切片即可預測患者對治療的響應
凡是可以用連續(xù)、客觀的測量替代間斷、主觀觀察的地方,就是臨床AI的用武之地。尤其在神經(jīng)學、自身免疫疾病和代謝性疾病等領域,機會非常巨大,
在軟件開發(fā)成本急劇下降的環(huán)境中,臨床AI脫穎而出:獨家數(shù)據(jù)資產(chǎn)、監(jiān)管認證(如FDA/CE)以及臨床驗證成果,共同構(gòu)筑起一道無法復制的壁壘。
現(xiàn)在最關鍵的問題是:支付體系與商業(yè)模式必須跟上技術(shù)的步伐。
美國醫(yī)保與醫(yī)助服務中心(CMS)將于2026年推出的ACCESS?支付模型,正是一個早期驗證信號——該模型以結(jié)果為導向,為慢性病管理提供激勵,恰好獎勵臨床AI所實現(xiàn)的連續(xù)監(jiān)測能力。
趨勢三:AI制藥,孕育新的商業(yè)模式
2026年正成為AI在生物學領域的“落地之年”。在藥物研發(fā)領域,我們預測這也將是“商業(yè)模式之年”。
過去非此即彼的兩種模式(要么自研藥物資產(chǎn),要么以SaaS形式出售AI工具)正在瓦解,但新范式尚未成型。
新交易正以更快的速度、更多元的形式涌現(xiàn):
葛蘭素史克向Noetik支付5000萬美元預付款,并附加年度授權(quán)費,以訂閱方式接入其基礎模型
Chai Discovery宣布與禮來合作,部署其前沿AI平臺用于生物藥設計
Boltz在完成2800萬美元種子輪融資的同時,宣布與輝瑞達成多年合作。公司在開源基礎模型的同時,又為輝瑞定制專屬版本,融合其專有數(shù)據(jù)
英偉達與禮來更聯(lián)合宣布投入10億美元,共建為期五年的聯(lián)合創(chuàng)新實驗室
從純平臺授權(quán)、基于客戶專有數(shù)據(jù)的定制模型開發(fā),到共建共享基礎設施的聯(lián)合投資,再到保留資產(chǎn)選擇權(quán)的混合模式,商業(yè)路徑日益多元。
然而,一個核心難題仍未解決:當一款藥物最終成功上市,AI在其中應獲得多大比例的價值回報?
現(xiàn)實很清晰:推進一個項目到IND(臨床試驗申請)階段通常需數(shù)千萬美元;而從IND走到最終獲批,動輒耗費數(shù)十億美元。
早期AI貢獻與后期巨額開發(fā)風險之間的價值分配,將成為未來數(shù)年各方博弈與談判的焦點。
趨勢四:減肥藥,走向下半場
GLP-1藥物市場正從注射劑的“雙寡頭”格局,迅速演變?yōu)槎?/font>形態(tài)、多路徑的激烈競爭:
諾和諾德的口服司美格魯肽已上市,禮來的口服GLP-1激動劑等待獲批;復方制劑仍在流通;下一代分子也已進入臨床試驗。
整個市場正從供應受限的稀缺狀態(tài),轉(zhuǎn)向由療效、便利性和價格驅(qū)動的需求競爭。
但大量的供給也帶來了復雜性。市場正在明顯分層:
口服藥面向輕度肥胖人群和追求便利性的用戶;高療效注射劑服務于需要顯著減重的患者;復方制劑則吸引對價格敏感的消費者。
據(jù)預測,到2035年該市場規(guī)模將逼近1800億美元。然而,要突破早期采用者、實現(xiàn)廣泛普及,行業(yè)必須直面一個長期被回避的核心問題:
哪類療法,適合哪類患者?為什么?
這正是精準化工具變得至關重要的時刻。
當代謝藥物如潮水般涌入市場,我們需要一套基礎設施,能根據(jù)患者的肥胖程度、共病情況、治療響應預測及依從性概率,為其匹配最合適的方案。
價值重心正在從“生產(chǎn)藥物”轉(zhuǎn)向“個性化管理”,包括臨床決策支持、療效追蹤、以及長期健康干預體系的構(gòu)建。
在藥物本身日趨同質(zhì)化的市場中,誰能打造這套精準匹配的基礎設施,誰就能捕獲持久的價值。
趨勢五:體內(nèi)療法,強勢崛起
長期以來,細胞與基因治療主要依賴體外(ex vivo)路徑:從患者體內(nèi)提取細胞,在體外進行工程改造,再回輸體內(nèi)。
盡管臨床效果顯著,但這一模式存在結(jié)構(gòu)性瓶頸——單例治療成本動輒超過100萬美元,制造流程高度個性化,規(guī)?;瘞缀鯚o從談起。
而體內(nèi)(in vivo)遞送正在顛覆這一范式:不再“體外制造、體內(nèi)注射”,而是讓患者自身成為藥物的“生產(chǎn)車間”。
近期一系列重磅交易已釋放出該技術(shù)走向成熟的明確信號:
2025年3月,阿斯利康以最高10億美元收購EsoBiotec,獲得其革命性平臺——僅需一次靜脈注射、幾分鐘內(nèi)即可完成傳統(tǒng)CAR-T需耗時數(shù)周的體外制造過程;
緊隨其后,BMS斥資15億美元收購Orbital Therapeutics,押注其基于環(huán)狀RNA的體內(nèi)遞送平臺;
Umoja Biopharma的UB-VV111成為首個進入美國臨床試驗的體內(nèi)CAR-T候選藥物,并已獲FDA授予“快速通道”資格,用于治療復發(fā)性B細胞惡性腫瘤。
這背后經(jīng)濟邏輯的轉(zhuǎn)變尤為關鍵:體外自體療法需為每位患者單獨生產(chǎn),而體內(nèi)療法則可像傳統(tǒng)生物藥一樣實現(xiàn)規(guī)?;圃?。
更重要的是,它省去了預處理化療和復雜的細胞操作流程,大幅降低治療門檻。這不僅使CAR-T有望前移至癌癥更早期治療線,還打開了自身免疫疾病等新適應癥的大門,甚至支持門診給藥。
展望2026年,真正的競爭優(yōu)勢將屬于那些三位一體的平臺:具備精準遞送與組織靶向能力,審慎選擇適應癥,并具備制藥級規(guī)模經(jīng)濟效應。
趨勢六:抗衰老,從走向舞臺中央
2026年,衰老生物學將正式站上生物醫(yī)藥的主舞臺。
隨著GLP-1時代的到來,大型藥企清晰地看到:代謝、炎癥與衰老生物學之間存在深刻的內(nèi)在聯(lián)系。
曾經(jīng)被視為“科幻概念”的抗衰老領域,如今已具備堅實的科學邏輯與清晰的商業(yè)路徑,足以贏得主流投資者和制藥巨頭的真金白銀支持。
資本迅速跟進。僅在2025年,大型藥企就投入近100億美元布局FGF21靶點:諾和諾德收購Akero,羅氏拿下89bio,?GSK則搶購了Boston Pharma旗下相關藥物。
諾華已加倍投入其專門成立的“衰老相關疾病與再生醫(yī)學”部門;禮來更是逐步將自身重新定義為一家“長壽公司”,不再局限于單一疾病孤島,而是直接靶向衰老的根本生物學機制。
然而,監(jiān)管體系尚未跟上科學步伐。目前,FDA并不承認“衰老”是一種疾病,這意味著即便藥物作用機制直指衰老本身,也必須針對某一具體適應癥申請獲批。
但變革的壓力正在積聚。Loyal公司開發(fā)的LOY-002(一款用于老年犬的每日口服藥)有望在今年成為全球首個獲FDA批準、用于延長壽命的藥物。
如今,制藥行業(yè)已有數(shù)百億美元押注于那些通過共同機制、同時作用于多種老年相關疾病的分子。
趨勢七:臨床試驗,變革勢在必行
2026年,面對日益加劇的全球競爭壓力,臨床試驗將取得實質(zhì)性突破。
從臨床前研究中動物模型的使用方式,到試驗設計與終點指標的定義,再到監(jiān)管申報所需的數(shù)據(jù)包,一系列長期被視為理所當然的假設正在被重新審視。
美國正迅速喪失其在全球臨床試驗中的主導地位:中國很可能已在2024年超越美國,成為新啟動試驗數(shù)量最多的國家。
但轉(zhuǎn)機正在出現(xiàn)。
2026年1月,F(xiàn)DA發(fā)布了關于貝葉斯統(tǒng)計方法的指導草案。若按當前提議正式落地,將標志著監(jiān)管思維的重大轉(zhuǎn)變。該框架首次系統(tǒng)性地允許申辦方在主要推斷中采用貝葉斯方法。
其結(jié)果是:試驗規(guī)模更小、周期更短、信息利用更高效。
這一過程中,AI扮演關鍵角色。
更小但信息密度更高的試驗,要求對終點指標進行更精準的量化。而AI恰好能將傳統(tǒng)上依賴主觀判斷的終點(如影像評估、癥狀評分)轉(zhuǎn)化為客觀、可重復的測量。
例如Atropos Health,這家公司將原本耗時數(shù)月的觀察性研究壓縮至幾分鐘,實現(xiàn)持續(xù)、實時的證據(jù)生成,這正是貝葉斯監(jiān)管框架所鼓勵和獎勵的核心能力。
趨勢八:預防型醫(yī)療,轉(zhuǎn)型新的基礎設施
2026年,以消費者為中心的預防性醫(yī)療趨勢將持續(xù)加速。
人口結(jié)構(gòu)變化、用戶期望提升,以及對“被動治病”模式日益加深的不信任,正共同推動這個方向的演進。
未來一年,消費級預防健康企業(yè)將面臨一場決定性的轉(zhuǎn)型:
它們要么繼續(xù)停留在僅提供信息的輕資產(chǎn)模式,忍受脆弱的單位經(jīng)濟效益;要么開始構(gòu)建真正的臨床基礎設施,從而捕獲長期、持續(xù)的健康價值。
純信息模式在規(guī)?;^程中將愈發(fā)難以為繼。如果只交付檢測結(jié)果,卻不掌控后續(xù)診療路徑,不僅會引發(fā)用戶不滿,還將把成本轉(zhuǎn)嫁給整個醫(yī)療體系,并招致監(jiān)管與法律風險。
隨著賽道日益擁擠,獲客成本將持續(xù)攀升,而用戶留存將不再取決于“是否提供了數(shù)據(jù)”,而是“是否帶來了可驗證的健康改善”。
2026年,領先的預防醫(yī)療公司將率先完成“閉環(huán)”。它們會將健康洞察轉(zhuǎn)化為實際行動,將篩查結(jié)果銜接至完整的照護路徑,并把一次性購買者轉(zhuǎn)化為長期健康管理關系。
在此過程中,它們將果斷告別“內(nèi)容驅(qū)動”的舊范式,真正轉(zhuǎn)型為具備臨床能力的健康系統(tǒng)。
趨勢九:AI引爆“全民開發(fā)”浪潮
未來一年,醫(yī)療健康與生命科學領域最具價值的生產(chǎn)力躍升,并非來自傳統(tǒng)企業(yè)級系統(tǒng)的漸進式部署。
長久以來被視為“終端用戶”的醫(yī)生和科研人員,正逐步轉(zhuǎn)變?yōu)檐浖?/font>“開發(fā)者”。
2026年,隨著Vibe Coding日益成熟,軟件創(chuàng)作門檻已近乎歸零,預計將迎來一波“微型應用”的爆發(fā)。
這些工具聚焦具體場景:自動化繁瑣流程、定制分析腳本、內(nèi)部數(shù)據(jù)看板、輕量級報告生成器……它們誕生于痛點現(xiàn)場,即刻部署,持續(xù)迭代。
企業(yè)級平臺通過標準化少數(shù)高頻核心流程,捕獲了大部分經(jīng)濟價值;剩下那80%的長尾需求,有望通過Vibe Coding解決。
當然,只有極少數(shù)微型工具會演化為通用產(chǎn)品,走上類似OpenEvidence這樣的商業(yè)化路徑;絕大多數(shù)將按設計“短暫存在”——只為解決特定問題而生,隨環(huán)境變化而棄。它們的價值在于響應速度,而非持久性。
面對這一趨勢,傳統(tǒng)廠商必須從提供單一任務工具,轉(zhuǎn)向打造定制腳本無法替代的企業(yè)級集成基礎設施。
趨勢十:醫(yī)療領域的AI自主系統(tǒng),加速落地
2026年,自主系統(tǒng)正從概念走向真實部署——不僅在醫(yī)療健康服務中,也在生命科學研發(fā)領域全面鋪開。
在臨床端,美國猶他州率先邁出關鍵一步:成為全美首個授權(quán)AI系統(tǒng)在嚴格限定條件下,自動續(xù)開特定慢性病處方藥的州。
盡管這只是一個小切口,卻預示著更深層的變革——傳統(tǒng)“醫(yī)生面診”模式正被悄然解構(gòu),醫(yī)療正在去中心化。
在藥物研發(fā)端,“自動駕駛實驗室”也正從學術(shù)奇想走向商業(yè)化應用。
如今最先進的系統(tǒng)已能近乎完整地自動化整個科學方法閉環(huán):從提出假設、設計實驗,到執(zhí)行操作、分析結(jié)果,再到迭代更新下一輪假設。
英偉達近期宣布與禮來和賽默飛世爾(Thermo Fisher)合作,目標正是讓科研儀器具備智能,推動實驗室向高度自主演進。
然而,法律與監(jiān)管體系尚未跟上技術(shù)步伐。2026年,預計將看到更多受控試點、擴大的監(jiān)管“沙盒”,以及不斷試探規(guī)則邊界的創(chuàng)新應用。
但比制度調(diào)整更關鍵的是實證:今年將首次系統(tǒng)回答一個核心問題——從實驗室到診室,智能體系統(tǒng)帶來的額外復雜性,是否真能轉(zhuǎn)化為可驗證、可復制且優(yōu)于人工的成果?