段永平为什么也要投资AI医疗？

大道（段永平）一直是我非常欣赏的企业家。

在人生抉择与商业投资的知行合一上，他在我心中的地位比肩查理·芒格。

两人都追求极简的长期主义：做对的事情，把事情做对。

马年伊始，就传来段永平的H&H International Investment在2025年Q4建仓AI医疗企业Tempus AI的消息。

一时间，众多医疗媒体接踵发文，休假结束后我赶紧做了深入调研。

这是一次对AI垂直应用层的低成本试水，绝非全盘押注。

这更不意味着AI医疗已经成为下一个人人都能无脑追逐的风口。

但本次押注的Tempus是一家尚有数十亿美元累计亏损、市销率高昂、深陷专利诉讼且创始人饱受争议的年轻医疗软件公司。

01

Tempus的商业双循环

Tempus AI 来源：silicon angle

观察段永平的Q4动作：减持苹果，增持英伟达超11倍。

一方面重仓AI计算的底层基础设施，另一方面战术性建仓Tempus，探索具有极高壁垒的垂直应用领域。

段永平不是只看某个终端产品，而是看整个系统中哪些环节有长期刚性需求和一定护城河，再挑其中更清晰的点下注。

Tempus具备少见的双向抓手，一段2H，面向临床检测，打造实验室数据入口；一段2B，推动与药企科研付费合作。中间还用AI把数据变现。

很多人把Tempus简化成AI医疗公司，这并不准确。

它做的其实是临床检测/诊断服务 + 数据/软件平台，用检测持续输入真实世界数据，再把数据能力卖给药企研发与临床试验。

通过组织、液体活检、RNA全转录组、全外显子、遗传风险等多类检测组合，覆盖实体瘤与血液肿瘤场景，从而切入临床。

创始人Eric Lefkofsky（ Groupon联合创始人）在2015年因妻子确诊乳腺癌而深受触动。

他发现，当时医生面对海量的基因测序数据却缺乏有效的解读工具，治疗决策往往基于经验而非精准数据。

这种数据丰富但信息贫乏的痛点，促使他创立Tempus。

结构化数据采集后，每一份报告都包含基因组数据、临床病史、治疗方案、疗效反馈等多维度信息，形成"分子+临床"的匹配数据库。

当大多数AI医疗公司还在纠结于如何向医院收费时，Tempus已经构建起更高效的变现路径：

向制药巨头出售去标识化的真实世界数据（RWD）和AI驱动的药物发现服务。

目前，Tempus与全球95%的顶级药企（包括辉瑞、阿斯利康、GSK等）建立合作。

这种B2B模式的核心在于网络效应：

检测量越大→数据库越丰富→AI模型预测越准确→对药企研发价值越高→愿意支付更高溢价→反哺检测技术升级。

而连接双循环的，是Tempus的AI应用层。

Tempus的AI工具不仅帮助医生解读基因组数据，还能为药企提供患者招募、临床试验设计、伴随诊断开发等服务。

Tempus不是在卖一次性的检测服务，而是在构建一个自我强化的平台网络。

转换成本极高，一旦医院的诊疗流程和药企的研发管线深度嵌入Tempus的数据生态，迁移成本将呈指数级上升。

但建立壁垒并不简单，Tempus在早期承担了极高的基因测序亏损。

这在国内医保控费和院内数据孤岛的现实下，其实极难被复制。

02

为什么医疗是首投AI落地场景？

段永平在雪球平台的言论 来源：雪球

段永平此次新建仓的三家公司——CoreWeave（算力租赁）、Credo（高速连接）、Tempus（AI医疗）。

恰好构成了AI产业链的三角：基础设施、数据传输、终端应用。

而在这三者中，Tempus的仓位最轻却意义最重，因为它代表了AI从技术到生产力的终极落点。

段永平曾言："投资就是买公司，买公司就是买未来现金流。

而医疗，特别是肿瘤治疗，是一个确定性增长的刚性需求市场。

全球每年新增癌症病例接近2000万，且发病率随老龄化持续上升。

与传统消费互联网不同，医疗AI解决的是生死攸关的复杂决策问题，这种需求不会因为经济周期而萎缩。

更重要的是，医疗行业具有天然的数据壁垒和监管护城河。

根据 S-1 文件披露，截至 2024-03-31，其服务已覆盖美国超过 65% 的学术医疗中心，并在某种程度上连接到超过 50% 的美国肿瘤科医生。

官网最新材料提到数据规模已达 450+PB，Lens 可访问 8.5M+ 去标识化研究记录。

这种数据不是通过爬虫或公开渠道可以获取的，而是需要多年临床合作、FDA认证、CLIA实验室资质等合规积累。

新进入者难以在短期内复制这种时间累积优势。

段永平对AI的态度经历了从看不懂到必须参与的演进。

2025年初，他承认很难看懂10年后的英伟达，但通过卖出看跌期权（Put option）的方式，小仓位、试探性地参与英伟达这只股票。；

到2025年Q4，大幅加仓英伟达、台积电、微软的同时，选择Tempus作为唯一的AI垂直应用层标的。

不懂不做，但能通过小仓位学习逐步扩展能力圈。

买股票就是买公司，但看懂公司很难。

对于纯粹的AI算法公司（如OpenAI），段永平可能承认自己看不懂技术路线；

但Tempus本质上是一家数据服务公司——通过检测服务获取数据，通过数据授权变现，AI只是提升效率的工具。

用实业思维看AI的角度，不追逐概念，只看商业模式是否可持续、护城河是否足够深。

Tempus的护城河不在于某个AI模型，而在于其独家拥有的、经过验证的、与临床结果挂钩的基因组数据库。

段永平偏爱卖水人（如英伟达、台积电），而Tempus在AI医疗中扮演的正是基础设施角色。

它不为某一特定药物押注（高风险），而为所有药企提供数据基础设施（低风险、高粘性）。

这类似于投资苹果不是赌iPhone某一代的销量，而是赌iOS生态的持续性。

03

本分投资的哲学映射

段永平和巴菲特 来源：cnBETA.com

段永平常说："做对的事情，把事情做对。"

在AI浪潮中，"做对的事情"意味着认清技术革命的本质：

数据才是AI时代的石油，而医疗是难开采但价值高的油田。

AI医疗领域存在大量伪需求和概念炒作，但Tempus的双循环模式响应了两个根本问题：

数据从哪里来的问题（2H检测），以及数据如何变现的问题（2B授权）。

段永平早期承认过自己对AI没完全看懂，但也知道这轮技术革命不能缺席，所以用极小仓位参与 AI 医疗这个场景，一边控制风险，一边在真实资金博弈中学习。

段永平对Tempus仅配置0.04%的仓位，恰恰体现了其风险控制的极致。

他曾说：不做空，不借钱，不做不懂的东西。

对于Tempus这类尚未盈利、创始人Lefkofsky被质疑有套现历史、且面临专利诉讼的公司，段永平选择了在场观察而非重注押宝。

2001 年网易股价跌到 1 美元以下、最低约 0.8 美元时，段永平在做完充分尽调后，于2002年2-5月间分批买入网易股票，最终用当时几乎全部可动用资金，逐步建成重仓头寸。

对于Tempus，这可能是一次学习性投资。

通过实际持仓倒逼自己深入研究AI医疗的数据壁垒、监管路径和商业化节奏，为未来可能的看懂后重注积累认知。

Tempus目前仍面临诸多不确定性：AI收入占比过低（约1%）、累计亏损巨大（2025年净亏损2.45亿美元，虽同比收窄65%）、医疗AI监管政策变动风险。

但从10年维度看，Tempus的数据飞轮一旦完全启动，其网络效应将难以撼动。

短期波动不重要，重要的是商业模式的可持续性。

我发现大佬们都有成熟的逆向思维，放弃短期诱惑来确保长期正确。

【不为清单】Stop Doing List的核心价值在于用价值观而非技巧驱动决策

在AI投资中，段永平避开了纯技术驱动的公司（如某些AI制药初创企业），选择了Tempus这种数据+服务的重资产模式。

因为纯粹的AI算法容易被颠覆，但积累了高质量临床数据且持续产生新数据的公司，其护城河是时间铸就的。

写在最后

段永平浙大回校见面会 来源：LieYunpro

智能手机和传统移动互联网生态的资本回报率正在见顶。

而以大语言模型LLM和生成式AI为代表的算力基础设施建设周期正处于超高速扩张的拐点。

AI无形，医疗有型。段永平选择在一个刚性需求、强监管、高门槛、商业模式验证路径清晰的医疗场景里，看AI如何真正变成生产力。

投资苹果、伯克希尔是高胜率、中赔率的确定性游戏。

而投资Tempus是典型的极低试错成本、极高远期赔率的非对称博弈。

在这个象限里，哪怕Tempus最后破产了，损失的也只是0.04%；但如果它真的垄断了未来的医疗数据入口，收益将是百倍的。

正如段永平所言："10年后再看，所有的波动都是小问题。"

对于Tempus，时间将证明，数据飞轮是否能转出真正的价值。

而对于当下正在AI医疗赛道的从业者，我们应该不断思考：

你的产品，是在做锦上添花的代码外包？还是在想方设法切入真实诊疗流获取不可替代的独家数据？

如果今天断开大模型的API，你的公司还剩什么资产？