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　　来源：野马财经

　　机构关注稳居榜首，AI医疗龙头华大基因凭什么？

　　Deepseek的横空出世 ，让世界看到了中国公司在人工智能领域的崛起。作为极具创新性的技术
，其进一步推动了各行各业对于大模型的应用 。

　　作为AI技术与民生紧密结合的关键方向，AI医疗近年来成为市场新热点
。“弗若斯特沙利文 ”数据显示 ，中国AI医疗行业的市场规模显著增长，中国AI医疗市场规模预计将由2023年的88亿元增加至2033年的3157亿元
，2023年至2033年的复合年增长率为43.1%。

　　3月4日，国内医疗龙头华大基因接受了多家头部投资机构密集调研 。另根据Wind数据显示 ，2025年2月
，华大基因共接受机构调研3次，累计接待超过200家机构 ，调研次数在医疗服务行业（申万二级）公司中位居首位
。

　　据悉
，2025年，华大基因将围绕“ALL计划”的核心战略目标 ，推动业务模式从生产型服务全面转向智能型服务。这引发外界对其AI技术布局与业务模式转型的关注
，而在行业人士看来，通过数据 、算法
、算力的“三角协同
” ，华大基因已形成独特的技术“护城河” 。

　　自主生成基因数据

　　成本可控

　　基因数据是精准医疗的基石
，作为中国基因行业的龙头公司，华大基因拥有全国产化的基因数据产出能力 ，基因检测过程能够自主、可靠地生成基因数据，成本可控
。

　　在2月7日的投资者关系活动中
，华大基因公开表示，公司在数据积累和数据分析上具有较大的先发优势 ，基于过去二十余年积累的数据及算法研发能力
，使公司在通用模型基础上能够更好地结合专业知识，尤其在将多种健康管理检查数据融合并进行自动化 、智能化分析方面 ，极大提升了检测效率。

　　此外
，华大基因还提到，大规模的真实世界的数据来源多样性
、真实案例库的全面性是将模型的准确率提升到临床级别可用的关键 。公司通过上万个样本的实际验证 ，确保了极高的准确性以及稳定性。

　　图源：罐头图库

　　在对外合作方面
，华大基因通过与顶级医院的合作，构建了百万病例训练数据集 ，包含公开数据和商业合作数据
，数据获取和预处理的高成本构成了较高的技术壁垒
。

　　华大基因通过信息化建设和数据对齐，确保数据结构化、来源可靠稳定以及对齐性 ，从而输出高质量数据。这种数据处理不仅满足了当前需求，也考虑了用户未来反复使用数据的需求
，从而实现标准化，便于获取 、存储和挖掘 。

　　业内人士表示 ，随着全基因组检测成本降至千元级
，数据量将呈指数级增长
。凭借百万级基因组数据库和自主测序技术（DNBSEQ平台），华大基因在生育健康、肿瘤防控等核心领域将保持技术壁垒。

　　面向医疗机构和公众

　　GBI ALL计划已建立完整商业闭环

　　2024年9月 ，华大基因发布“生成式生物智能范式GBI ALL ”
，其核心是多模态大模型GeneT（Genetic Transformer） 。该模型基于Transformer架构，结合百万级高质量数据与专家经验 ，实现了全基因组数据的智能化解读
，大幅提升基因组数据分析效率
、降低成本
。

　　据了解，华大基因目前的客户结构以B端（企业及机构客户）为主 ，主要包括医疗机构、科研院所 、公共卫生部门及生物医药企业。在自主研发的GeneT基础上
，华大基因的算法能力可以通过这种模式变现：通过B端技术授权，利用AI大模型技术 ，结合百万级高质量数据和专家经验，实现全基因组数据的精准解读
，显著提升数据分析的效率和准确性，为B端客户提供更高质量的服务 。

　　在2月10日的投资者交流会中 ，华大基因首次披露
，其GBI ALL（生成式生物智能范式）计划已建立覆盖“数据生产-算法训练-临床验证
”的完整闭环
。这种闭环的颠覆性在于，通过全国产化测序平台 ，公司每年自主生成大量高质量原始数据
，GeneT（基因检测多模态大模型）将其转化为结构化知识，并通过ChatGeneT（面向公众的基因组咨询系统）平台实现商业闭环。

　　众所周知 ，高质量数据集的获取量和获取成本对于模型训练的性价比具有举足轻重的影响
，华大基因这种模式打破了传统基因企业依赖第三方测序仪和数据平台的困境 。DeepSeek-V3及DeepSeek-R1的技术优化，有望使得数据清洗成本大幅下降
。

　　另一方面 ，华大基因将依托“火眼”实验室网络及消费级检测产品
，通过线上线下融合提升C端市场渗透率。

　　今年，华大基因已对华大互联网医院系统进行数据重构 ，打通了用户管理与服务流通环节，为C端提供以健康为中心的便捷式多组学医学检测服务及遗传咨询服务 。未来公司将大力拓展自营商城等私域渠道
，推动公域与私域业务场景的深度联动。此外，公司开发的ChatBGI也将为C端用户提供快速
、精准的基因数据解读 ，进一步增强用户体验和扩大品牌认知度
。

　　基于Deepseek算力

　　基因检测效能进一步提升

　　DeepSeek以低成本、高性能著称
，DeepSeek的推理模型R1在基座模型V3的基础上，大规模使用了全自动的强化学习 ，取代了对过往需要大量人工反馈的监督微调和RLHF的依赖程度大幅降低。

　　按照官方提供的数据
，每个H800节点上每秒有73.7k/14.8k个输入/输出tokens，理论单日总收入562027美元 ，成本利润率545%
，其“中国式创新 ”激活了国产算力生态 。

　　从算力角度看，测序设备的效率与成本是基因科技行业的核心变量
。

　　华大基因在回答投资者问时表示 ，随着测序成本降低
，如何进一步降低数据分析及解读成本并提升效率变得至关重要。目前的技术进步，如基于开源模型DeepSeek-V3及 DeepSeek-R1的技术优化 ，有助于进一步降低数据分析成本，提升整体基因检测效能 。

　　此外
，华大基因在算力部署上有长期积累和合作伙伴关系，包括与超算中心和GPU卡供应商的合作 ，可以满足临时大规模训练和日常研发需求
。

　　“ALL计划
”（Generative Bio-Intelligent）的核心在于以智能科技为引擎
，通过前端样本处理自动化 、短读长与长读长测序技术平台协同升级，以及百万级数据库的扩容 ，构建“精准防控+有效干预”的13311i99模式。这一模式不仅强化了公司在基因检测领域的效率优势
，更通过AI大模型
、真实世界数据（RWD）的规模化应用，加速向智能医疗生态的跨越 。

　　华大基因通过数据、算法 、算力的“三角协同 ” ，正从基因检测服务商向智能医疗生态平台跨越
。“ALL计划
”的战略转型不仅体现了技术驱动的增长逻辑
，更凸显了公司在AI+生命科学领域的卡位优势。

　　高盛预计，在AI应用逐渐成熟的背景下 ，非技术领域对AI服务的投入预期不断增加
，未来几年，与AI相关的支出可能接近年GDP的1% 。AI医疗领域的发展前景不容小觑
。

　　这一战略转型 ，既是华大基因从“基因检测服务商”向“智能医疗生态平台 ”跃迁的关键一步，更是中国AI医疗企业立足全球竞争的缩影。行业人士指出
，在“健康中国2030
”与数字经济战略的双重驱动下，华大基因以技术护城河与商业化闭环 ，为行业树立了“数据驱动
、智能赋能”的标杆 。未来
，随着AI+生命科学的深度融合，华大基因或将成为重塑全球医疗格局的“中国力量 ” ，让精准医疗的曙光照亮每一个生命的健康未来。