最賺錢AI Agent的“第一性原理”？醫藥領域還有機會么？

引言：過去的大半年，全球AI敘事從“大模型”迅速切換到“Agent”。

大模型解決了“認知與生成”的能力邊界，Agent則把能力嵌入到真實業務中，讓AI從“能回答問題”的搜索引擎變成“會辦事”的app。

只要“能辦事兒”就有商業價值。

有新的商業價值就會有新的造富神話，有不少 AI Agent公司已經率先開始大規模的商業化，以及搞了好多波的小錢錢～

胖貓早就開始為醫藥領域的AI “搖旗吶喊”了，但到目前為止，總覺得咱們這個行業在 AI 領域還是略欠火候。

乘著這股東風，何時能產生一批Biotech 新貴？

今天這篇繼續搖旗吶喊，斗膽分析下變現 AI Agent 搞錢的“第一性原理”。

那些最能變現的 AI Agent！

有“好事兒”的人對全球最會變現的AI Agent公司進行了盤點，頭部玩家不僅收入擴張迅猛、估值高，且資本效率直逼甚至超越大型科技公司。

首先是變現速度。這個要先談，貌似胖貓的讀者老爺們都有“一夜暴富”的需求，誰看了這個誰能暴富！

高創收的AI Agent初創公司平均成立不到五年，有一半是在過去三年內成立的。

這其中，Cursor（AI編碼，成立于2022年）年收入已達約5億美元；Mercor（HR Agent，成立于2023年）約1億美元；Lovable（2023年）也在高速增長。

這些頭部Agent產品形態，已跨過了“演示—試點”的早期鴻溝，進入規模化的商業落地階段。

背后的邏輯是，Agent在“有錢可賺、有人可省”的關鍵流程中有了存在感。如編碼、招聘、客服與運營等，通過模型能力滿足 實際商業場景的需求，直接給Boss們一根 經營的杠桿。

AI agent 也難逃商業的樸素命題：商業閉環！

應用面廣、替代人工明確、數據回路完善的場景，最容易形成“收入加速—數據反饋—體驗提升—再加速”的正循環。

能形成“商業閉環”的底層能力有三點：一是專有數據與知識庫優勢，這決定了質量與安全的差異化；二是深度垂直化能力，把通用大模型變成“專有知識”；三是與系統-of-record深度集成（如IDE、EHR、CRM、ERP），在客戶關鍵工作流中高效降本。

AI 在醫藥領域的應用

其實AI在制藥價值鏈上的存在已經被“喊了很久”。

如今隨著數據成熟、算力成本下降、系統標準化推進以及Agentic形態的到來，AI 在醫藥領域的是不是很快就能開花結果了？

可能形成“商業閉環”的場景包括：

藥物發現與開發環節借助多模態數據與知識圖譜加速先導篩選與靶點驗證；

臨床試驗通過智能招募與流程編排縮短周期、壓降成本；

制造端引入預測性維護與質量控制優化，提高良率與一致性；商業化階段在市場洞察、定價準入、個性化觸達與供應鏈優化上實現“更快、更準”的交付。

雖然在醫藥領域，找到一個商業閉環的場景很容易，但是商業閉環滾動的效率非常低。

這個和創新藥研發本身的特點密不可分。

就像上文提到的幾個場景，其實是用 AI agent 充當藥物研發過程中可以 paper work 的工作模塊的CRO。

理想很美好，黨史這部分的商業化變現周期實在是太長了。

零敲碎打的 CRO 工作，支付意愿差，商業機會也是寥寥無幾～

不過可能有一種的場景，那就是醫療服務交付，是把Agent直接塞進EHR與臨床工作流。

不僅聽寫與生成文檔，還能主動編碼、下達醫囑、跨角色協同，最終把“省時省力”快速的轉化為“可計量ROI”，商業閉環時間短，復購率高。

在這個場景下，Nabla AI 率先實現了商業化。

Nabla 唯一上榜的醫藥健康領域的 AI Agent

Nabla Agent臨床AI從環境監聽與聽寫，走向主動執行與EHR命令，已在130多家機構、8.5萬名臨床醫生中使用，每年支持約2000萬次就診。

量化結果顯示，文檔時間顯著縮短，醫生的臨床“疲倦”下降，患者滿意度提升約15個百分點，且公司在半年內實現5倍收入增長。

Nabla的策略并不神秘：以大模型為核，內生合規與隱私治理，深度集成Epic、Cerner、athenahealth等主流EHR，圍繞“主動編碼代理”、“上下文感知代理”、“定制護理設置代理”等功能在醫療場景形成剛性價值，進而建立高采納率與高留存。

對資源緊張的基層醫療（鄉村醫院、兒科醫院）而言，多語言與輕量部署進一步降低優質醫療的可及門檻。

醫療Agent的可復制模板：專有數據—場景深耕—系統集成—合規可信—可量化ROI。

但是，醫療場景下的 AI 可靠性一直是該類公司頭上的達摩克利斯之劍，AI稍有差池，后果不堪設想。

能賺錢的 AI Agent的第一性原理

回到榜單中的代表型 AI公司，可以看到不同賽道的共通機制。

Cursor把Agent嵌入碼農們的日常工作流，自動補全、重構、測試與PR生成，直接影響研發效率與開發節奏。

Glean則在企業層面打通知識庫與SaaS系統，把“找信息”與“做動作”合在一個界面里，成為組織級工作流的“統一入口”。

Mercor用Agent重構招聘漏斗，把搜尋、篩選、互動與評估自動化，以“少人做多事”的方式顯著提升人均產出；

客服Agent則以24/7、多渠道、低延遲的能力替代座席，實現降本增效和質量穩定。

這些模式的共同點在于，都直擊利潤池或剛性成本中心，并且能夠持續捕獲過程數據反哺模型，使產品與體驗越用越好。

還有就這些Agent普遍采用“訂閱+用量計費”作為底盤，再疊加結果導向的分成機制。如，按席位或團隊；按tokens、API調用、任務量或通話分鐘計量。

展望未來，哪類AI Agent能搞到小錢錢？

從上文分析看，所謂“從大模型到Agent”的真正意義，不在于換了一個名詞，而是讓AI的價值從“玄幻的概念”下沉到接地氣的“業務執行層”。

編碼與客戶服務仍是收入與估值的“雙高地”，其價值主張清晰、ROI驗證快、數據閉環完整；

醫療（尤其臨床文檔、編碼與醫囑執行）、金融運營與合規自動化、企業知識與工作流編排將成為未來的新爆發點。

發現場景、解決問題，收費，齊活！