正文
相比之下，海外 SaaS 市场更注重专业化分工，企业专注于特定领域，提供深度服务，以大中型企业客户为主，付费意愿更强。
大模型领域也正呈现这样的特点，我们可以参考近期海外 SaaS 市场的重要事件：
这些初创公司都通过专注大模型技术的一个细分领域获得了资本成功或企业发展。
但在国内，这种事例几乎为零。据知危了解，不少中小型企业在发展自身技术和业务时，甚至还要时刻提防大厂也来 “ 抢肉吃 ”。
基于自身在 To B 市场多年的行业经验，王文广向知危描述了这个市场的残酷性：“
一站式平台产品肯定有市场，而且市场还很大，但是会非常碎片化。
我合作的这些小公司规模都不大，他们的运营成本相比中大型公司是更低的，
可以把价格定在 30 到 50 万之间，即便这样也可以赚钱。
因为他们不需要考虑研发成本，只负责实施，能够覆盖人力成本就行。如此一来，就会把整个 To B 场景的应用服务价格压的很低，何况我参与的市场肯定不只有我在做。中大型创企参与的市场可能只能做大型的企业客户，那也会面临其它创企、传统集成商等竞争对手。即便是大厂，在 To B 市场的业务策略也都差不多，大厂还能有自己的大模型和品牌优势。”
“ 我也在用 DeepSeek，还有大量其他企业也在用 DeepSeek，那就没有任何差异化的地方。国内有多少云厂商，就至少会有多少个竞争对手。国内 To B 市场一直是这样，想要活下去，要么关系硬，要么服务好，要么价格低。”
梁贺向知危简要地评估了零一万物的当下选择和未来可能性：
-
李开复目前将零一万物的业务完全转向To B应用，主推企业大模型一站式平台，这个做法在商业上肯定是没有问题的，但是市场会很卷。
-
零一万物要做出比大厂更低价的大模型产品，其实也是没办法的事情，因为应用层面没有什么能够保持独特优势的地方。
-
零一万物转向To B，说明它未来的想象力也就没了，做的事情不够性感了。这跟2017年以来的上一波CV浪潮的视觉公司后来的结果很类似。
-
如果零一万物也做海外的市场，或许还有机会。
相比之下，业内对百川智能的未来，虽不算乐观，但也没那么悲观。
一方面，百川智能进军医疗，没有其独特的优势，特别是在数据方面。
姜绍告诉知危：“ 百川转向医疗，只是给自己找一条活路。但相比零一万物，百川至少是在尝试做一个细分市场。”
张森森表示：“
相比科技公司，我更看好拥有医疗数据的公司做医疗大模型。
这个对于任何想做行业大模型的公司都是同样的道理。因为做医疗大模型的关键难点不在于大模型，而在于数据。中国有那么多好的医院，医院也可以自己用 DeepSeek 微调出一个大模型出来自己用。”
如何有效地获取医疗数据？姜绍表示：“
AI
技术创业公司在数据上没有优势，如果想做医疗大模型，可能需要和原本就在帮医院做信息化的公司去合作才行。”
而据知危所知，六小虎中已有公司跟国内大型医生交流论坛进行独家合作，利用该论坛中医生交流产生的大量案例对模型进行训练。
除了对细分市场相对乐观，另一方面，业内对百川创始人王小川本人抱有希望。
梁贺认为：“ 王小川要专攻医疗，成不成，要看他是要做理想还是要赚钱。如果是要做理想，做出有突破性的医疗
AI
研究成果，那我更看好。从我对王小川的理解来看，他应该更倾向前者。”
王文广则强调了这个市场陈旧的一面：“
如果是想短期内做商业化，那其实医疗这个赛道也是很卷的，和 To B 市场整体的情况没什么本质区别。
商业化层面，用
知识图谱
、向量搜索加大模型来做医疗，很多公司都能做。”
据知危与医疗 AI 专家的沟通，医疗本身还有巨大的知识盲区，新知识在快速增长。因此基于大模型做医疗基础研究，有很大想象空间。以蛋白质结构预测的 AlphaFold 模型为例，据梅斯医学报道，截至 2024 年 5 月，全球已经有 180+ 万的科学家使用 AlphaFold 加速研究，包括开发生物可再生材料，或推进基因研究等。
除了理想和赚钱，
医疗 AI 创业还有一个主要争议点是：要不要、能不能做出通用医疗大模型。
对此，张森森表示：
“
通用医疗大模型目前在国内市场尚无明显突破，主要原因在于大规模数据的收集和应用依赖于强大的医疗设备支持。
国内许多医疗设备还没有广泛普及，因此
AI
难以进行精准诊断。但一些综合实力强的医院，如海外的梅森医疗中心等，已经开始探索推出自己的大模型。尽管短期内很难看到盈利机会，但从长远来看，这类大模型有可能对医疗行业产生深远影响。”
“ 医疗行业还面临全自动诊断的挑战，尤其是在国内设备不足的情况下，
AI
无法完全替代传统诊断方式。部分医疗设备尚未普及，尤其在边远地区，医疗技术难以全面覆盖，因此全自动诊断仍然存在较大的难度。”
“
由于医疗行业具有严格的牌照和合规要求，大模型在进入医疗领域时必须解决合规问题。
未来的 C 端医疗服务可能通过结合医生技术和
AI
技术来提升诊疗效率，尤其是面向 80 后、90 后、00 后等年轻群体。”
最后，即便抛开国内 To B 市场本身的特点，单从大模型应用竞争的角度，To B 市场的存活难度也相当大。王文广表示：“ 虽然整体上大模型 To B 产品的设计模式还在摸索中，但最终还是会趋同的。这方面不仅是国内，就连硅谷科技公司也类似，比如 OpenAI、Anthropic、谷歌等，
