140 億美元湧入醫療 AI：頂級創投 Bessemer 眼中的 2026 產業全貌

本文整理自 Bessemer Venture Partners（BVP）於 2026 年 1 月發布的〈State of Health AI 2026〉產業報告。

一家你該認識的創投，和一份值得讀的報告

Bessemer Venture Partners（BVP）是矽谷歷史最悠久的創投之一，成立超過一百年。在科技投資圈，BVP 以兩件事聞名：一是投資眼光精準，投資組合中包括 Shopify、Twilio、LinkedIn、Pinterest 等數十家成功 IPO 的公司；二是它的「反向投資組合」（Anti-Portfolio），公開列出所有它曾經有機會投資卻錯過的公司，包括 Apple、Google、Facebook 等，這種自嘲式的透明度在創投圈非常少見。

BVP 長年追蹤雲端軟體產業，其 EMCLOUD 指數（Emerging Cloud Index）是衡量雲端類股表現的重要基準。近年來，BVP 將同樣的研究方法論應用到醫療科技（Health Tech）領域，定期發布深度產業報告。這份 2026 年的醫療 AI 報告，是 BVP 合夥人 Steve Kraus 與研究團隊的最新成果，涵蓋公開市場、私募市場、臨床應用與產業預測四大面向。

這份報告揭示了一個正在發生的結構性轉變：AI 不只在改變科技業，也在徹底改寫醫療產業的投資邏輯、商業模式和臨床實務。對關注 AI 產業的讀者來說，醫療可能是目前 AI 落地速度最快、商業驗證最明確的垂直領域。

Health Tech 2.0：這一代醫療科技公司和上一代有什麼不同

要理解 BVP 這份報告在講什麼，得先理解一個關鍵分類：Health Tech 1.0 和 Health Tech 2.0。

Health Tech 1.0 指的是 2008 至 2010 年間，受美國兩項重大政策推動而誕生的第一代醫療科技公司。這兩項政策分別是 2008 年的 HITECH 法案（Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act，醫療資訊科技法案）和 2010 年的 PPACA（Patient Protection and Affordable Care Act，也就是俗稱的「歐巴馬健保」）。HITECH 法案強制要求醫療機構採用電子健康紀錄系統（EHR，Electronic Health Record），PPACA 則推動了遠距醫療和數位健康平台的發展。

這一波催生了 Teladoc、Accolade、Phreesia 等公司，它們在 2020 至 2021 年的疫情紅利期間紛紛上市，估值一度飆升。但問題是，這些公司的基本面其實不夠扎實。當疫情紅利退去、利率上升，它們的股價普遍崩跌，讓公開市場投資人對「醫療科技股」產生了深刻的不信任。

Health Tech 2.0 是完全不同的物種。BVP 的報告指出，2024 至 2025 年間上市的六家醫療科技公司，帶著「截然不同的體質」進入公開市場：已經盈利或接近盈利、淨收入留存率（net retention）強勁、客戶投資報酬率經過驗證，而且商業模式不依賴宏觀經濟條件。換句話說，不管景氣好壞，醫院和保險公司都得用它們的產品。

六家 IPO 公司：366 億美元的新市值

2024 到 2025 年間，六家 Health Tech 2.0 公司成功 IPO，合計為公開市場增添了 366 億美元的新鮮市值。這六家公司各自代表了醫療 AI 的不同應用方向。

Waystar 在 2024 年 6 月上市，做的是醫療機構的營收週期管理（Revenue Cycle Management）。簡單講，就是幫醫院處理帳單、保險理賠、付款追蹤這些繁瑣但關鍵的行政流程。它的營收成長率是六家中最低的（12%），但自由現金流利潤率高達 27%，是一家穩健獲利的公司。

Tempus AI 是精準醫療領域的代表，利用 AI 分析臨床和分子數據，協助醫師做出更精準的診斷和治療決策。它的營收成長率高達 85%，是六家中的高成長股，但現金流仍為負（-22%）。

Hinge Health 在 2025 年 5 月上市，估值 26 億美元，是數位肌骨治療（digital musculoskeletal therapy）的領導者。它透過手機 App 和穿戴裝置，讓慢性疼痛患者在家就能進行物理治療。更令人印象深刻的是它的 Rule of 40 分數達到 98 分，在六家中遙遙領先。

這裡需要解釋一下 Rule of 40。這是軟體產業常用的健康度指標，算法是：營收成長率 + 自由現金流利潤率。得分超過 40 就被認為是健康的公司，Hinge Health 的 72% 營收成長加上 26% 的現金流利潤，加總 98 分，代表它同時實現了高速成長和穩健獲利，這在 SaaS 公司中是頂級水準。

Omada Health 做的是慢性病管理（糖尿病、高血壓等），透過 AI 驅動的行為改變計畫幫助患者控制病情。Caris Life Sciences 是癌症基因檢測公司，營收成長率高達 117%，是六家中最猛的成長股。HeartFlow 則專注心血管疾病，用 AI 將 CT 影像轉化為心臟血管的 3D 模型，幫助醫師判斷是否需要侵入性手術。

六家公司的平均 EV/Revenue 倍數（企業價值對營收比）為 7.2 倍，平均營收成長率 67%，Rule of 40 平均分數 65。作為對比，BVP 追蹤的 EMCLOUD 雲端指數中，一般雲端公司的平均倍數是 8.0 倍，但營收成長率只有 19%，Rule of 40 分數只有 38。也就是說，Health Tech 2.0 的成長速度是一般雲端公司的三倍多，但估值倍數反而更低。

BVP 把這個現象稱為「信任落差」（Trust Gap）。公開市場投資人因為被第一代醫療科技股傷過，對整個領域仍然抱持懷疑。但報告認為，這恰恰創造了投資機會。

私募市場：140 億美元與一個驚人的佔比數字

公開市場的「信任落差」並沒有影響私募市場的熱情。2025 年，醫療科技領域的創投交易共 527 筆，總額約 140 億美元。相比 2024 年的 350 筆併購交易，2025 年增加到 400 筆。平均每筆交易的規模也從 2024 年的 2,070 萬美元跳升到 2,930 萬美元，增幅達 42%。

但最值得關注的數字是這個：AI 公司拿到的資金佔整體醫療科技創投的 55%。這個比例在 2022 年只有 29%，2023 年是 33%，2024 年 37%，到 2025 年直接跳到 55%。換句話說，在短短三年內，醫療 AI 從「創投在醫療領域的一個子類別」變成了「超過半數資金的去處」。

另一個有意思的數據是：每投入整體 AI 領域 1 美元，就有 0.22 美元流向醫療 AI。考慮到 AI 投資的大部分都被基礎模型公司（OpenAI、Anthropic 等）吸走，醫療 AI 能拿到超過五分之一的份額，代表投資人對這個垂直領域的信心非常強。

幾筆大型融資案進一步說明了這股熱潮。Abridge 以 50 億美元估值完成 3 億美元 E 輪融資，這家公司做的是 AI 臨床文件記錄，也就是所謂的「AI scribe」（AI 文書助手），幫醫師自動將看診對話轉化為結構化的醫療紀錄。Ambiance 以 10.4 億美元估值完成 2.43 億美元 C 輪，同樣在 AI 文書助手領域。Function Health 以 22 億美元估值完成 3 億美元 C 輪，做的是消費者端的 AI 健康檢測服務。市場也傳出 OpenEvidence 以 117.5 億美元估值完成 2.5 億美元融資的消息，這家公司將大型語言模型應用於臨床決策支持。

D 輪以上的融資案估值年增 63%，代表晚期投資人願意為醫療 AI 公司支付越來越高的溢價。

營收速度的震撼：不到五年破一億美元

BVP 報告中最讓人停下來思考的數據之一，是關於營收成長速度的比較。

傳統醫療軟體公司從零到 1 億美元年度經常性營收（ARR，Annual Recurring Revenue），通常需要十年以上。一般雲端 SaaS 公司大約需要七年。但新一代醫療 AI 公司正在不到五年內突破這個門檻。BVP 投資組合中的 Function Health 更誇張，不到兩年就達到 1 億美元以上的 ARR。

這種速度差異不只是「快一點」的問題，而是從根本上改變了創投的投資邏輯。傳統醫療科技投資的回收期很長，這是許多投資人不願碰這個領域的原因之一。但如果一家公司五年就能達到 1 億美元 ARR，整個風險報酬計算就完全不同了。

另一個反映效率提升的指標是每位全職員工創造的 ARR（ARR per FTE）。傳統醫療服務公司的水準大約是每人 10 萬到 20 萬美元。進入 SaaS 時代後，這個數字提升到 20 萬到 40 萬美元。但 AI 原生的醫療公司正在達到每人 50 萬到 100 萬美元以上。

這意味著什麼？這意味著 AI 正在讓醫療科技公司從「半軟體半服務」的混合模式，轉型為真正的「軟體即服務」模式，毛利率可以達到 70% 到 80% 以上。BVP 甚至創造了一個新詞彙叫「AI-services-as-software」（AI 服務即軟體），意思是過去需要大量人力交付的服務，現在可以用 AI 以軟體的成本結構來提供。

Health AI X Factor：BVP 評估醫療 AI 公司的四支柱

BVP 在這份報告中提出了一個名為「Health AI X Factor」的評估框架，用四個支柱來判斷一家醫療 AI 公司是否具有持久的競爭優勢。

第一個支柱是「持續的超高速成長」（Continuous Hyper-Growth Velocity）。BVP 的標準是年營收成長率至少 6 倍以上，而且不是單次爆發而是持續性的。光是某一年成長快不夠，必須有經過驗證的銷售管道（validated pipeline）和可持續的成長軌道。這一點把很多只靠單一客戶或單一事件衝高營收的公司過濾掉了。

第二個支柱是「透過防禦性實現營收持久性」（Revenue Durability Through Defensibility）。具體來說，公司需要有經常性營收模式（而非一次性的專案收入）、高客戶轉換成本（讓客戶想走也走不掉）、以及定價權（能夠隨著提供更多價值而提高價格）。在醫療領域，一旦 AI 系統深度整合進醫院的工作流程，轉換成本會非常高，因為涉及資料遷移、人員重新訓練、合規性重新驗證等。

第三個支柱是「AI 生產力搭配軟體級利潤」（AI Productivity with Software Margins）。前面提到的每人 ARR 50 萬到 100 萬美元以上，以及 70% 到 80% 以上的毛利率，就是這個支柱的具體衡量標準。這一點之所以重要，是因為很多醫療 AI 公司表面上看起來是科技公司，但實際上高度依賴人工標註、人工審核、人工交付，利潤結構更像服務公司而非軟體公司。

第四個支柱是「從單點到平台的擴張」（Point-to-Platform Expansion）。最有價值的醫療 AI 公司不會只解決一個問題，而是以一個「楔子」切入市場，然後擴展成為一個系統性平台。BVP 用「系統行動」（systems of action）來描述這個願景，也就是從被動的資料記錄工具，變成主動推動決策和行動的平台。隨著平台功能越來越多，客戶的轉換成本也越來越高，形成正向循環。

BVP 投資組合中的 SmarterDx 是這個框架的典型案例，從臨床 AI 切入，沿著營收成長軌道快速擴張。Abridge 則是從 AI 文書助手起步，逐步擴展到更廣泛的臨床文件管理平台。

公開市場的「信任落差」與隱藏的投資機會

回到前面提到的「信任落差」。BVP 認為，公開市場投資人目前對醫療科技股的估值折扣是不合理的。

數據很明顯：Health Tech 2.0 的平均 EV/Revenue 倍數是 7.2 倍，低於 EMCLOUD 雲端指數的 8.0 倍。但 Health Tech 2.0 的營收成長率是 67%，EMCLOUD 只有 19%。Rule of 40 分數 Health Tech 2.0 是 65，EMCLOUD 是 38。不管用什麼指標，Health Tech 2.0 的基本面都優於一般雲端公司，但市場給的估值卻更低。

BVP 認為造成這種折扣的原因有四個：法規環境的複雜性和不確定性、醫療商業模式被認為較難理解、投資人對 2020 至 2021 年那一波醫療科技股崩盤的記憶猶新、以及醫療領域的合約規模和潛在買家數量被認為比科技業小。

但報告也指出，這些擔憂有一部分已經過時了。新一代醫療 AI 公司的合約規模正在快速成長，因為它們取代的不只是軟體預算，還有人力預算。當一個 AI 系統能取代一整個行政團隊的工作時，單一客戶願意支付的金額會遠高於傳統的軟體訂閱費。

BVP 報告的潛台詞很清楚：當市場因為過去的傷痛而低估一個正在發生根本性轉變的產業，這個落差本身就是機會。

2026 年的三個市場面關鍵預測

BVP 在報告中提出了七項 2026 年預測，其中有三項與資本市場和商業模式直接相關。

第一，保險公司將被迫加速採用行政端 AI。過去幾年，醫療服務提供者（醫院、診所）大量導入 AI，但保險公司（payer）的腳步明顯慢很多。BVP 認為 2026 年會出現轉折，因為當醫療端的效率大幅提升後，保險公司如果不跟進，就會在競爭中落後。這類似於供應鏈中的「牛鞭效應」，一端的變革最終會傳導到另一端。

第二，價值導向醫療（VBC，Value-Based Care）將出現 AI 原生的復興。VBC 是一種支付模式，醫療機構的收入不是根據「做了多少檢查和手術」（論量計酬），而是根據「病人的健康結果有多好」（論質計酬）。這個概念已經推動了十幾年，但一直沒有大規模成功，因為人力成本太高。傳統的 VBC 模式需要一位護理師或照護協調員（care coordinator）管理 50 到 75 位病人。BVP 認為，AI 可以讓一位護理師管理 200 到 300 位病人，從根本上改變 VBC 的經濟模型。

第三，醫療 AI 資料基礎設施將成為新的投資熱點。目前大多數醫療 AI 公司聚焦在應用層，但底層的資料基礎設施（如何整合、清洗、標準化來自不同醫療系統的資料）仍然是一個巨大的未解問題。BVP 認為 2026 年會有更多資金流入這個類別，因為沒有好的資料基礎設施，上層的 AI 應用就無法充分發揮效果。

這三個預測有一個共同的邏輯：醫療 AI 正在從「錦上添花的工具」變成「不用就會落後的基礎設施」。這是一個產業成熟的訊號，也是資本持續大量流入的根本原因。