tempus ai还可以

大家好，今天我们来聊一个特别有意思的话题，在 ai 制药这个赛道上，现在有两个超级玩家，京泰科技和 tempers ai， 他们的目标一致，但打法可以说是天差地别。那今天咱们就通过他们最新的财报来好好扒一扒，看看这场未来的巅峰对决，到底谁的赢面更大。你看这两家公司，就像是两种完全不同类型的天才， 一边是精态科举，一个典型的技术宅，每天琢磨的就是怎么样算法和机器人把工具做得更牛。另一边呢是 tempest ai 更像一个情报商，手里握着海量的病人数据，靠这个来做生意。 所以问题就来了，到底哪种玩法才是通往未来的正确答案？好在啊，他们的最新成绩单都已经出来了，那到底谁才是 ai 制药领域的那个天选巨子呢？咱们也别猜了，直接上干货，从最实在的数字看起。 首先我们来看第一个也是最吓人的一个点，就是营收，两家公司的差距啊，真的不是异形斑点，可以说是一道巨大的鸿沟。 你看这个图，简直了， tempos ai 一个季度的收入就达到了一点八一亿美元，而京泰科技呢，半年加起来大概是一万四千万美元。这哪是差距啊，这根本就不是一个量级的，完全是碾压。 我给你换个更直接的说法，你感受一下 tempos ai 一个季度赚的钱，京泰科技得吭哧吭哧地干上整整六年才能挣到。我的天，这到底是怎么回事呢？ 秘密啊，就在商业模式里， tempest 它本质上玩的是数据，你想想它先给医院和病人做基因测序，拿到第一手临床数据，然后再把这些超级宝贵的数据打包授权给药厂。 这个雪球可不就越滚越大吗？那精泰科技呢？它更像一个手艺高超的技术专家，或者说是个高科技的装修队。 药厂有个难题，找到他，他就用自己的 ai 算法和机器人实验室帮你解决，然后收一笔项目费，干一代算一代。 所以你看，有个说法总结得特别到位，简直是一针见血。 tempus 在 做流量生意，精泰在做手艺活，一个呢，追求的是规模和网络效应，另一个追求的是技术本身的精湛和单点的突破。 好，你可能会问，既然营收差这么多，那利润呢？ ai 公司嘛，不都应该是那种坐着就把钱挣了的高利润生意？嗯，现实可能要让你失望了， 因为财报告诉我们一个残酷的真相，所谓的 ai 制药，说白了限剧断，还是个不折不扣的辛苦活，甚至可以说是体力活。 你看看这个表啊，两家的毛利率其实都不错，都在百分之五十上下，但问题是，背后的成本太高了， tempus 要花大价钱建实验室、卖设备， 京泰呢，也得靠那些昂贵的自动化机器人和一堆博士来干活儿，这钱呢，省不下来。 这就让人想不通了对吧？不是说 ai 喊什么都能预测了，怎么还得要这么多机器人和实验室来干脏活累活呢？ 原因很简单，因为今天的 ai， 它更像一个超级加速器，一个效率工具，它能帮你更快地做实验，筛选结果，但还不能完完全全地替代你下场去做实验这个环节。 那既然两家公司都这么烧钱，而且都还在亏钱，那他们的钱到底都花在哪了呢？这就有讲究了，因为他们烧钱的方向也完全不一样。 简单来说，京泰花的钱主要是在练内功，拼命投研发，买设备，养团队，把自己的技术基础设施搞的越来越牛。 而 tempus 呢，他的钱更多是花在圈地上，也就是建他的护城河，拼命地去获得更多的数据，扩大市场，好让别人追不上。 你看 tempus 这个商业闭环多漂亮，他通过基因检测拿到数据，用数据训练 ai 模型，然后把模型分析的结果卖给药企赚钱。 这个轮子一旦转起来，服务的人越多，数据就越深，别人就越难进了。京泰的逻辑也通，但路子完全不一样， 它是从算法和自动化平台出发，目标是直接搞出有价值的药物资产，然后拿去说权。赚钱 这条路啊，相当于从零开始，创造一个东西肯定要花更长的时间，风险也更大。所以说到家，这就是两种大战略的对决。 tempus 的 目标是成为这个行业离不开的数据标准，而京泰呢，它的野心是直接创造出能改变行业的重磅资产。好了，分析到这儿，我们该怎么看这两家公司未来的走向呢？或者说，这场对决的结局会是怎样？ 我觉得最重要的一点是， ai 制药那个光靠讲故事画大饼的 ppt 时代是真的过去了。现在不管是投资人还是市场，要看的是你到底能拿出什么真东西来，能不能实实在在地交付成果。 所以你看两家公司面临的考验其实很清楚，对金派来说，他必须得证明，他这套昂贵的机器人平台不只是个高级的项目外包，而是能真正实现规模化，能滚雪球的。 而对贪铺子来说呢，他得不断证明他手里海量的数据真的值那么多钱，能持续的创造价值，承得起他的高估值。 所以啊，这最后就留下一个特别有意思的问题，可能也决定了这个行业的终局未来到底是一个全新的、更好的药物分子更值钱，还是一份精准无比的数据报告更有价值呢？这个问题我们留给大家一起思考。

大家好，今天呢，我们聚焦 ai 医疗黄金赛道，聊木头姐重仓的全球龙头啊，腾普斯、 ai， 还有本土黑马麻衣阿福，吃透啊！赛道机会和核心逻辑首先明确， ai 医疗啊，已是全球风口。全球啊，二零二三年五百亿美元，二零二七年超两千亿，年增百分之三十。 中国呀，二零二三年破一百亿，二零二五年达八百亿，年增百分之五十八点三，肿瘤早筛，药物研发呀，全落地，有数据技术的企业稳赢。先看全球龙头 tempos。 ai 核心呢，靠三大逻辑 手握全美最大肿瘤数据库啊，覆盖百分之四十的癌症患者体量啊，至同行的数倍，打造基因检测加数据加 ai 闭环影像准确率百分之九十三二百七十一项专利啊，顶级药企扎堆合作， b to b， b to c 模式打通医疗生态 营收啊，年增百分之三十。木头姐重仓逻辑很清晰啊，他认定医疗是 ai 最低估的赛道， ai 能让药物研发周期大减，早衰效率暴增，而 tumos 是 全方位领跑者，有望成医疗 ai 界的特斯拉。二零二五年呢，他操作堪称范本，一月低估 增持六十万股重仓，九月涨超百分之六十，获利了结所收益降风险。未来一年呢，短期有波动，二零二六年初财报或项目落地啊，就能触发估值修复。 我们再看本土黑马蚂蚁阿福，国内健康 ai 头牌，底层是蚂蚁百零大模型叠加医保七亿用户啊，百分之九十的试战率，好大夫，四十万问诊医疗数据，打造玛雅垂直模型， 精准不跑篇，独立 app 用户领跑同类核心壁垒就是医保数据合规可用且管控严格，壁垒能纹三到五年呢，还叠加商保直接年庆拉满。 和腾讯健康比啊，赢在数据和阿里健康互补，主攻 c 端，健康陪伴，从工具升级为定健康目标定健康数据留存拉满。 总结下来呀， ai 医疗投资核心就三点，数据为王，技术为基，闭环为要。不管是全球的龙头 tempus， 还是本土黑马蚂蚁阿福，都踩中赛道的红利，后续就看业绩落地了。

二零二四年最强 ai 公司是 apple loving， apple loving 的股价二零二四年涨了八倍左右，它的涨幅大概是英伟达的四倍，像微软、迈塔这些 ai 公司更是被他甩的连车尾灯都看不见。 今年一开年更是不得了。 apploating 他的营收和净利润再次超出了一线投行的预测，这两天他的股价再度跳涨了百分之三十五。 如果说去年四季度博通的跳涨，他预告了 vi 运力的行情，春节期间中心的上涨，他映射到的是华为算力， 金山云映射到的是云端侧这两天的 tampers， ai 映射到 ai 加医疗，那么同属于 vi 大背景下的 app loving， 他映射到的方向就非常值得研究了。其实 app loving 从三年前就开始打到自己的 vi 广告 到生态系统了，现在他的日活用户已经达到了十四亿，也就是说他用了三年时间就完成了微信十几年才拥有的用户体谅 iploeing， 他的商业模式其实就是 vi 加广告技术加应用生态。 在很多 ai 公司还在烧钱跑马圈地的这个阶段， app loving 他已经率先找到了自己成熟稳定的一个变现方式。大白话来说一下 app loving 他的商业模式，其实他是利用 ai 技术帮助广告商去精准的投放，寻找客户。 同时呢，他也帮助应用开发商，也就是流量平台去更加精准的把自己的广告位去卖给广告商。所以其实他是同时赚了广告商和流量平台两头的钱，他呢，同时还拥有百分之八十以上的毛利率，非常高的毛利率加上在广告行业赚两头的钱，所以 这家公司不牛叉。谁牛叉呢？那个罗宾，他在微股有哪些对标公司？第一类， vi 营销平台和技术提供商。第二类，应用开发与数据服务商。第三类是踢媒与锤类的营销龙头。那这些方向到目前为止，其实我还一分钱都没有参与， 最主要是因为我忽略了 apple loving 这家非常优秀的公司。那目前我关注到的三家公司是？商业模式和 app loving 高度相似，同时已经进入 dipsec 这种大模型的三家公司， 特别是其中的一家，被称为是中国版的 apple loving。 呃，在 diversic 调整的阶段，我会关注这家公司能不能更多的受到主力资金的呵护，但这家公司的基本面说实话确实稍微差了一点。

各位老铁， manas 被收购，大家争议很多呀，但是 manas 的 案例实践告诉我们，在这个 ai 大 背景下，巨头血拼最容易赚钱的已经不是造火箭的人了，而是补螺丝的人。听起来是不是不太性感，但这就是事实啊。 最近有家医疗领域的 ai 公司在硅谷也非常的火，它叫 tempress。 tempress 是 干什么呢？它没有做模型，也没有去做创新药，没有自称要颠覆医疗呀，他干的是这些医疗巨头最不想碰的那一块拼图。 他把医疗领域的数据给清洗干净，让 ai 终于能看懂现实的医疗世界。因为在医疗区域里，问题从来就不是 ai 够不够聪明，而是连最基本的数据都得不到。病历是 pdf， 影像是 dcon， 手写处、方向天书，数据散落在各个系统里边，根本无法计算。你问 ai 一 句最朴素的问题，这种普遍的病人，适不适合用这个东西治疗？他沉默了，因为底层没有结构化的数据啊。于是 tempress 站了出来， 把医院和检测中心当成矿山，把数据呢当成煤，把清洗当成采矿。他们自建实验室，接入医院和检测中心啊。雇人做脏活，把非结构化的病历、基因影像、病例一点点清洗成模型可吃的数据， 再把这些数据卖回给辉瑞、阿斯利康和诺华。别人追着技术做梦啊，他把现实世界整理成 ai 能理解的数据，最后的结果就是， tennvis 用了九年就登上了纳斯达克，估值八十一亿美金啊。 所以他赢啊，就是赢在补拼图。他不是奔着造宇宙飞船去的，而是补上飞船漏风的那块钢板，你接着返回头看 minnes， 所有人都在争模型，谁最强，谁最聪明。 minus 看见的却是另一个缺口啊，大部分人啊，根本就不会提问，不仅仅是普通人，不会写提示词呀，你大多数的企业也不会拆流程，不会写提示词，不会让 ai 执行结构化的任务。 大模型再聪明，你落到企业端，还是那一句，你想要我干嘛呀？所以， minus 不 去造更强的大脑，而是补上这个行动的拼图呀，它把浏览器、 api、 虚拟电脑多 a 帧的全部串成流水线， 让人说一句，需求， ai 就 可以自己去拆解、执行收尾，然后把结果放回到你的桌上，而不是告诉你啊，你要这么做，你要那么做，直接就给你做完了。 曾经呢，也有很多的调研报告都这么写啊。未来最值钱的职业，是会给 ai 问问题的那个职位。现在这个职位没了，因为 manage 直接就帮你干了。 很多创业者一上来最容易犯的错啊，就是想做马斯克，想做自己的 groc， 自己的 x a i， 自己的 x space。 但在这个巨头林立的世界里啊，最后活下来的公司，常常反而是那些不做全图的，而是补税片的 campus， 辅数据的入口。 minus 呢？辅执行闭环都是在巨头拼图的漏洞位置凿出了一条路啊。所以，回到商业的本质，最性感的技术反而经常赚不到钱，因为大家都想做，大家都想站在风口浪尖嘛。 最土的活，反而最像生意，因为大家都不愿意做这个大模型时代，反而是这些大家都不愿意做的事情更有计。