医疗保健 AI 的拐点:为何数据基础设施是终极护城河

Written by Cassian Vance

人工智能与医疗保健的交汇点正经历着深刻的范式转移。多年来,市场的注意力一直被 AI 赋能的药物研发和面向消费者的数字健康应用所吸引。然而,随着我们进入 2026 年下半年,真正的投资叙事正转向更基础的层面:健康数据基础设施。医疗保健 AI 面临的根本挑战不再是算法本身,而是医疗数据庞大的规模、碎片化现状以及隐私限制。解决这一数据基础设施难题的公司正在精准医疗领域构建最持久的经济护城河。

数字健康融资已强劲反弹,仅 2026 年上半年,美国初创企业就筹集了 74 亿美元,比 2025 年同期增加了 10 亿美元。然而,在这些头条数字背后,资本配置正朝着具有结构性意义的方向转变。预计到 2026 年底,近一半的新医疗 IT 投资将流向数据架构、AI 基础设施和高级分析,逐渐远离传统的 SaaS 许可。这一转变反映出人们日益意识到,生成式 AI 和临床基础模型的预测能力从根本上受限于训练数据的质量和可访问性。世界上最好的模型也仅与其学习的数据一样好——而在医疗保健领域,大规模获取这些数据异常困难。价值正向那些能够在不违反严格患者隐私法规的情况下,聚合、协调并部署临床和基因组数据的实体聚集。这种动态催生了多组学数据平台和新型去中心化架构的兴起,为那些超越最初 AI 炒作周期的医疗投资者提供了一个极具吸引力的论点。全球精准医疗市场在 2025 年的估值为 1,166 亿美元,预计到 2033 年将达到 4,050 亿美元,而仅多组学市场预计就将从 2026 年的 37 亿美元增长到 2035 年的 130 亿美元以上。这些都是向数据驱动的个性化医疗发生不可逆转转变的后续结果。

现有的数据垄断者:Tempus AI 和 Veeva Systems

在公开市场中,数据基础设施这一论点在 Tempus AI (NASDAQ: TEM) 和 Veeva Systems (NYSE: VEEV) 身上得到了最好的体现。Tempus AI 已迅速确立了自己在 AI 与精准医疗融合领域的领先地位。该公司的核心优势在于其专有的多模态数据库,该库结合了临床记录、基因组测序和影像数据,其规模目前尚无竞争对手能够企及。这一数据集构成了强大的准入门槛,为其 Insights 业务提供动力,该业务向寻求药物开发真实世界证据的制药公司授权数据和 AI 模型。

Tempus AI 2026 年第一季度业绩表现异常强劲,实现营收 3.481 亿美元,同比增长 36.1%。更重要的是,其数据与应用部门激增 40.5%,其中 Insights 子部门增长 44.1%,凸显了对结构化临床数据的巨大且加速增长的需求。管理层随后将 2026 全年营收指引上调至约 16 亿美元,代表约 25% 的年度增长。近期业务亮点包括:与默克(Merck)开展多年战略合作以加速生物标志物发现;扩大与吉利德(Gilead)的合作,使其能够全企业范围访问其 Lens 平台;以及与纽约大学朗格尼医学中心(NYU Langone Health)建立里程碑式的伙伴关系,重点是通过连续分子分析来追踪癌症演变。这些合作伙伴关系是数据网络效应的体现——每一次新的合作都会丰富底层数据集并拓宽护城河。

对 Tempus AI (TEM) 的评级:买入。 该股目前交易价格在 47 美元附近,近期面临了一些大盘波动。然而,其潜在的业务增长势头依然卓越。华尔街共识维持平均目标价 68.92 美元,意味着超过 46% 的上涨空间,最看好的分析师甚至将目标价设定为 100 美元。主要风险在于公司持续的净亏损和较高的估值倍数,但对于拥有两到三年投资期限的投资者来说,其数据网络效应和不断扩大的制药合作伙伴关系足以支撑其持有重要仓位。

Veeva Systems (NYSE: VEEV) 继续作为生命科学云基础设施的基石。虽然传统上以其在 CRM 领域的统治地位而闻名,但 Veeva 正通过其 Vault 平台引导客户转向数据架构和 AI 就绪的基础设施。随着制药公司竞相在临床试验和商业运营中实施 AI,Veeva 成为了它们最敏感运营数据的可信、合规存储库。它深度集成到几乎所有主要制药商的监管和商业工作流中,创造了在企业软件领域几乎无与伦比的转换成本优势。

对 Veeva Systems (VEEV) 的评级:持有。 该股在 185-195 美元左右交易,反映了已计入其大部分近期增长的高估值。分析师平均目标价为 247.74 美元,但该股已从 310 美元的 52 周高点大幅回落。已经持有 VEEV 的投资者应维持仓位;新投资者可能需要等待更大的安全边际。

基因组基础设施层:Illumina

如果不提及基础数据生成层,关于精准医疗基础设施的讨论就不完整,而 Illumina (NASDAQ: ILMN) 在该领域仍是主导力量。Illumina 的测序平台是产生原始生物学数据的主要引擎,而下游 AI 平台正依赖于这些数据。在经历了因 GRAIL 收购风波及随后剥离而导致的挑战期后,Illumina 正重新专注于其核心测序业务和利润率扩张。该股在 2026 年中期趋于稳定,交易价格接近 192 美元,近期分析师的评级上调(包括 Leerink Partners 设定 210 美元的目标价)表明市场对该公司反转论点的信心正在提升。

对 Illumina (ILMN) 的评级:持有。 该公司仍是下一代测序领域无可争议的领导者,但面临着日益激烈的竞争,且仍处于业务反转的执行阶段。共识目标价为 156.88 美元,尽管近期的评级上调表明底部可能正在稳固。随着反转叙事的展开,请关注更明确的入场点。

去中心化的未来:联邦学习与信任架构

在像 Tempus 这样的中心化数据聚合商蓬勃发展的同时,一种并行且极具颠覆性的趋势正在兴起,旨在解决研究人员所称的“医疗隐私悖论”。这个悖论很简单:AI 模型需要海量、多样化的数据集来提高诊断准确性并减少算法偏见,但医疗数据却分散在数千家机构中,受到隐私法规的严密保护,并作为专有的竞争资产被严格看守。随着全球对数据主权的关注日益增加,将这些数据中心化不仅成本高昂、法律复杂,而且在政治上的争议也越来越大。

解决这一僵局的方法是联邦学习——一种去中心化的方法,让算法走向数据,而不是让数据走向中心化服务器。通过在各个医院或研究中心进行本地模型训练,并仅将学习到的参数传回全球网络,患者隐私在设计之初就得到了保护。2026 年一项针对 80 项研究的综合调查证实,联邦学习方法在诊断、药物研发和临床决策支持方面的可行性日益增强。医疗保健领域的联邦学习市场尚处于起步阶段,但随着监管框架的成熟,正在迅速增长。

这正是下一代基础设施公司构建未来的地方。一个典型的例子是 BioLayer,这是一家去中心化生物智能基础设施公司,正在构建专门为健康数据和多组学分析设计的联邦学习系统。BioLayer 的基础设施实现了保护隐私的跨机构研究,敏感的患者数据永远不会离开其原始环境,而全球 AI 模型却可以在不同的临床环境中持续学习和改进。他们的方法解决了中心化平台的一个结构性限制:无法访问那些无论提供多少经济激励,都绝不会放弃患者记录监管权的机构所持有的数据。

在这种联邦范式下运营的公司代表了医疗数据论点的下一个进化阶段。它们绕过了成本高昂且法律复杂的数据聚合过程,使碎片化的医疗系统、学术医学中心以及保留自身生物数据主权的个体患者之间能够进行无摩擦的协作。随着监管审查的收紧和数据主权成为地缘政治的优先事项,去中心化智能网络很可能成为训练下一代临床 AI 模型的标准架构。

投资的必然性

受人工智能融入临床实践和药物研发核心的驱动,医疗保健行业正在经历一场结构性的重新定价。真正的价值获取将不会发生在应用层,随着基础模型变得越来越容易获得,应用层正日益商品化。价值将集中在基础设施层面——包括像 Tempus AI 这样的中心化数据垄断者、像 Veeva 这样的生命科学云现有巨头、像 Illumina 这样的基因组数据生成者,以及由 BioLayer 等公司构建的去中心化联邦网络。

对于投资者来说,任务很明确:寻找精准医疗时代的“收费站”。那些控制医疗数据流动、安全和效用的平台将定义医疗创新的下一个十年。炒作周期已经成熟;剩下的是基础设施的建设,而这种建设才刚刚开始。


本文提供的信息仅供参考和教育目的,不构成财务建议。读者在做出任何投资决定前应进行自己的尽职调查。过往业绩不代表未来结果。

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Cassian Vance

Cassian Vance

Cassian Vance brings a sharp, forward-looking perspective to the rapidly evolving technology and AI sectors. Before joining EquitiesOrbis, Cassian spent nearly a decade in Silicon Valley, initially as a systems architect before transitioning into venture capital. This dual background allows him to evaluate tech equities not just through financial metrics, but by dissecting the underlying technology and assessing its true market viability. Cassian holds a dual degree in Computer Science and Economics from Stanford University, and later earned his MBA from the Wharton School.