2026下半年，全球AI资产的资本叙事重塑，从“跑分时代”进入“结果时代”。

港股大模型“德智米三杰”（德适、智谱、MiniMax）崛起，英伟达“AI Factory”概念兴起，Palantir财报日大涨近30%，市场关注点从有没有模型，转向AI应用与生态的商业价值。

医疗行业是最适合观察这一变化的行业之一。

今年以来，全球顶尖大模型企业纷纷重注医疗，OpenAI for Healthcare，Anthropic的Claude for Healthcare，Google更新开源医疗大模型MedGemma，在医疗基准测试、场景渗透上持续突破。

然而，医疗机构不同科室和科研项目的需求与隐私差异较大，通用大模型确实难以完全满足，而定制化开发专属大模型又费时费力。

市场能否打造一套“交钥匙”式的全栈解决方案，高效、低成本自研专属模型？

德适用中报给出了肯定答案。

德适以87%的模型收入占比，展现了医疗AI生产力落地的确定性，并指明了下一阶段价值飞跃的方向：规模化复制“智能生产力”。

从iMedImage®医疗影像基座大模型，到iMedLoop™医疗影像AI“研究与生产加速平台”，医疗AI工业化的未来已来。

兑现真金白银，收入结构向AI生产力转变

这份中报最醒目的变化，是德适的资产属性质变。

传统医疗服务模式卖设备及软件项目，产品交付即结束，收入高度依赖单次销售。

而德适成长为跑通“基座模型（iMedImage®）+数据平台（iMedLoop™）+临床交付（AI AutoVision®获批NMPA三类证）”全链路的科技公司，交付的本质从“产品”升级为“可复用、可规模化、可持续迭代的模型能力与平台服务”。

这套模式可跨影像类型、器官、疾病复用，边际交付效率与盈利弹性显著提升。具体来看：

· iMedImage®提供技术底座，累计启动158个模型项目，与99家医院合作，覆盖43个人体器官和61个疾病方向；同时与顶尖机构的合作成果已投稿至《Cell》期刊，验证了模型在复杂临床和科研任务中的真实价值。

· iMedLoop™整合数据治理、智能标注（iMedStudio™）、模型训练与部署（iMedMaaS®）及评测（DoctorBench®）等功能，已沉淀2895万条高质量医疗影像数据集，拥有超3000名专业标注人员，持续推动模型迭代。

· 在应用与临床交付上，德适把医院影像数据和医生专业经验转化为一整套生产服务，提供三种相互补充的交付模式：模型及技术授权、iMedMaaS®云端服务，以及SCTI本地化存算训推一体机，分别适配不同医疗机构对数据安全、私有化部署、模型训练和算力资源的需求。

2026年上半年，公司实现营业收入约1.09亿元；其中模型服务收入达9454万元，同比增长101.1%，占总收入比重约86.9%；整体毛利率维持在74.1%的高位。

医疗AI从成本中心向收入中心跃迁，意味着德适向着“输出模型能力，提供平台服务”的平台化增长逻辑转变。

这符合头部企业的成功路径。

比如，以基因组学检测为入口的Tempus，以aiOS平台整合多类AI工具的Aidoc，数据是持续增值的核心资产，平台是串联商业化的基础设施。

值得关注的是，德适争夺医疗AI产业链核心平台位置的目标。

6月，国家医保局发布《“医保影像云” 基础规范》，国内医疗影像AI正在由单院试点走向更加系统化的基础设施建设阶段，而从研发投入看，德适加大模型能力、数据资产与平台效率升级的底层投入。

上半年，公司研发成本达到6411.8万元，同比增长67.4%，相当于同期收入的约59%。其中，算力服务开支 4579.2 万元，占研发成本约 71.4%，主要投向基座模型升级、数据治理、专业工作流建设、统一评测以及核心产品研发。

随着模型服务收入占比接近九成，德适已经跨过一个关键节点，医疗影像大模型成为驱动收入增长的核心业务。下一阶段的任务，是通过基础设施投入，加速平台化扩张。

从“超级模型”到“超级平台”，医疗AI迈向规模智能阶段

2026年中报还有一个细节，释放出德适战略重心跃迁的信号。

德适将核心平台iMedLoop™明确定义为“医疗影像AI研究与生产加速平台”。

这标志着公司目标不止于增强医疗模型，而是要解决医疗AI行业更大的瓶颈：模型生产的工业化。

从“手工作坊”向“工业流水线”转变，是AI产业的大势。

英伟达通过“AI Factory”从芯片供应商向AI基础设施运营商，打通英伟达CUDA软件生态、参考架构（DSX）和开发者生态，实现“交钥匙”全栈解决方案，标志着AI开发从“项目制”到“全天候生产”。

然而，相比一般企业项目，医疗AI模型生产工业化，麻烦程度远超外界想象。

真正的壁垒在于医疗甚至比工业世界复杂得多。

CT、MRI、病理、超声、内镜、眼底等多种影像模态，检查、诊断、医生、患者、科室、疾病、模型、器械、药品、监管要求和临床责任，环环相扣。

不同模态、器官、病种和检查序列对应大量专业任务，数据分散在不同机构和系统中，格式不一，标注高度依赖医生，模型训练完成后还要面对评测、临床验证、部署以及持续迭代。

医疗客户希望打造专有、专用模型，也是情理之中。但“持续、高效、低成本地生产大量高质量专科模型”过去一直是行业难题。

中期业绩说明会上，德适创始人、董事长宋宁说，医疗影像行业需求是非常独特的，人体影像异常情况是可以无穷尽的，不能像自动驾驶等标准化场景去做数据标注。

传统医疗影像AI往往遵循“一病一模型”的开发方式，这种模式研发周期长、专业人员投入大，而且不同项目之间难以充分复用。

iMedLoop™正在改变这一“生产函数”，将AI研发从科研项目制转变为生产系统制，持续生产、评价、部署和迭代大量专科模型。

具体而言，iMedLoop™贯通了从数据到应用的全流程：

· iMedStudio™为医学专家提供海量医疗影像数据的AI辅助处理和标注；

· iMedMaaS®帮助专家更快将临床问题、研究构想及专业经验转化为可实际应用的模型，为医学专家提供更低门槛、更容易落地的AI能力；

· DoctorBench®覆盖语言模型、多模态模型及临床任务智能体三类赛道、25个医疗场景和任务，以及约12920个测试项目，用于评价模型能力、安全性和适用边界。

通过上述模块的闭环整合，医院能将沉睡的海量影像数据，系统性地转化为专科AI模型。

这套模型及平台能力既帮助医学专家拓展医疗影像诊疗与科研能力的上限，也推动普惠医疗影像诊疗服务质量与效率基线的提升。

一方面，想真正打破临床诊疗与科研探索的既有上限，仅靠通用大模型的“微调”远远不够，必须依靠AI for Science，iMedLoop™作为研究加速平台，正在把医学研究从“假设驱动”推向“数据+AI驱动”的新阶段。

另一方面，效率基线提升，原来只存在于少数专家头脑中的经验，有机会被验证、沉淀和推广，对于肺部、心血管、神经系统等具体影像任务，AI可以帮助基层医生更快发现问题、减少遗漏，并获得更一致的辅助判断。

类似英伟达解决了如何实现通用智能的“规模化生产”的问题，德适解决了在高壁垒医疗行业，机构如何生产医疗AI的疑难。

可复用的平台资产将转动一个“基座模型－专科模型－服务及产品－实际应用反馈－模型迭代”的飞轮。

由此，德适从“AI产品公司”向“AI生产力平台”飞跃。

基础设施重估：未来医疗模型发源地

经历平台经济发展的投资者都知道，能够满足产业底层需求的平台，拥有巨大成长潜力。

对于德适，iMedLoop™平台价值能否飞跃，关键在于“边际成本是否下降”，形成平台型资产特有的飞轮效应。

即，生产第100个专科模型的效率、成本与稳定性，是否显著优于第1个。

目前，德适已经给出了一些早期信号。

跨医院、跨器官、跨疾病的158个项目经验，初步证明了该生产体系的可迁移性。这些项目协作并不等同于158款商业产品或99家付费客户，更深层的价值，在于持续沉淀不同专科的任务定义、标注标准、评测方法、部署流程和临床反馈。

更重要的是，158这个数字不是重点，而是生产体系已经运行的证据。德适已经建立了围绕医疗影像任务持续生产的组织和工具基础。

这份财报后，德适的估值想象力被打开了，从医疗大模型与应用公司，转向医疗AI规模化生产的平台型核心资产。

今年以来，类似互联网经济时代围绕用户价值的估值创新，市场对上市大模型资产提出了很多的新估值逻辑，比如智谱、MiniMax等通用大模型公司侧重ARR的“Token消耗量×智能上限”，这本质是“智能流量”的估值逻辑。

相比之下，德适构建了一个完整的医疗AI生产与生态体系，使医疗机构和科研单位能快速开发专科AI模型，估值还应该乘上“边际成本递减率×专科模型网络效应”，本质是“生产力经济”，或者说“智能产能”。

展望未来，德适正站在平台型AI基础设施的大扩张前夜。

权威市场研究机构Technavio预测，2025—2029年，全球医疗AI市场五年增量市场空间578.06亿美元，整体复合增速CAGR高达32.6%。

其中，医疗影像技术成熟度高、临床需求明确，有望加速渗透。按照公开口径，中国医学影像诊断项目约有3285项，全球相关技术任务超过14000项，有望由人类专家独立完成向AI辅助诊断模式过渡。

德适先发优势明确，核心产品已获得美国FDA注册及欧盟CE认证，产品与服务已覆盖全球六大洲70余国客户，iMedLoop™平台定位为开放的全球协同平台，凭借全链路闭环和工业化平台优势，加速全球医疗影像AI项目落地。

平台飞轮转动，德适有望成为全球医疗AI大模型的“发源地”，长期想象空间随着海量医疗模型的诞生而拓宽。

来源：港股研究社