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王小川：30億現金在手，明年IPO，toC產品馬上就發

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王小川：30億現金在手，明年IPO，toC產品馬上就發

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王小川：30億現金在手，明年IPO，toC產品馬上就發

衡宇 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
“我們沒有能力一會兒金融、一會兒娛樂、一會兒醫療 ， 只能深耕一條主線 。 ”
百川智能CEO王小川用這樣一句話 ， 給過去兩年被外界不斷拉扯的路線畫下一條清晰的邊界 。
與此同時 ， 百川發布并開源新一代醫療大模型Baichuan-M3 。
在OpenAI推出的醫療AI評測HealthBench上 ， Baichuan-M3以65.1分位列第一；在不依賴工具或檢索增強的純模型設置下 ， 其醫療幻覺率降至3.5 ， 達到當前世界最低 。
王小川表明公司賬上有約30億元資金 ， 意味著百川可以在一條賽道里持續投入 。
他說 ， 百川智能成立那天起 ， 他就已經在全員信中寫道：
立志往后二十年 ， 為生命科學和醫學的發展盡一份力 ， 為大眾健康做出一點貢獻 ， 核心路徑是構建生命健康數學模型 ， 并已經付諸行動 。
談及近期備受關注的AI大模型企業上市 ， 王小川表示“他們主要還是踩在通用模型技術紅利和政策支持的基礎上” ， 醫療AI成熟會晚一點 ， 還有一、兩年的時間 。
“百川預計在2027年啟動IPO上市 。 ”

百川智能模型技術負責人鞠強透露 ， 百川目前約80%的算力都投入到強化學習相關訓練 ， M3正是在這一訓練策略下成型的階段性成果 。
除了強推理和低幻覺 ， 端到端的問診能力是M3另一項突出能力 。
模型之外 ， 百川也同步給出了產品側的時間表——
今年上半年 ， 百川將陸續發布兩款to C的醫療產品 。 初期免費開放 ， 后續可按模塊引入付費能力 ， 重點服務于患者的輔助決策與居家健康看護場景 。
“和最近市面上大家看到很多的泛健康醫療AI產品不一樣 。 ”王小川說 。
80%的算力投入強化學習 ， 有了M3模型和去年5月發布的Baichuan-M2相比 ， Baichuan-M3在模型的訓練重心發生了根本變化 。
其核心關鍵詞可以用一句話概括：fact-aware的強化學習 。
鞠強表示 ， 醫療大模型普遍面臨一個難以回避的問題：推理能力越強的模型 ， 越容易在醫療場景中產生幻覺；而一味壓制幻覺 ， 又會讓模型在復雜問題面前變得過于保守 。
Baichuan-M2時期 ， 百川更多依賴工具鏈和后處理方式來兜底 ， Baichuan-M3則選擇了把幻覺問題前移到訓練階段解決 。
【王小川：30億現金在手，明年IPO，toC產品馬上就發】鞠強進一步解釋：
M3的訓練并不是簡單提高強化學習的比例 ， 而是重新定義了“什么是錯誤” 。
當模型給出看似合理、但缺乏事實依據的醫療判斷時 ， 這類輸出會在訓練中被明確懲罰；與此同時 ， 模型在推理鏈條中的探索空間并沒有被壓縮 。
這種對事實一致性的感知能力 ， 是fact-aware強化學習的關鍵所在 。

圍繞這一目標 ， Baichuan-M3在訓練和算法層面做了幾處關鍵調整 。
第一項變化發生在強化學習的動態性上 。
Baichuan-M2階段 ， 患者狀態是動態的 ， 但負責打分的“醫生評價模型”相對固定；到了Baichuan-M3這里 ， 評價模型本身也會隨主模型能力提升而迭代 ， 避免模型在后期訓練中提前撞上能力天花板 。
第二項升級體現在幻覺控制方式的轉變 。
Baichuan-M3不再依賴外部循證工具去修正輸出 ， 而是在模型內部完成幻覺壓制 ， 這使得問診過程可以保持連續性 ， 而不會頻繁被工具調用打斷 。
第三項變化針對的是醫療場景特有的長對話結構 。
鞠強提到 ， 現有通用強化學習算法在多輪問診中容易不穩定 ， 百川為此專門對算法結構做了改造 ， 使模型能夠在較長對話中保持目標一致性 。
以上技術調整讓Baichuan-M3具備了“原生的、端到端的嚴肅問診能力” 。 王小川強調 ， 這和通過prompt讓大模型扮演醫生完全不一樣 。

明確“嚴肅醫療” ， 重視“院外需求”聊完技術后 ， 王小川花了相當多時間講“為什么醫療必須重做一遍” 。
在他看來 ， 當下國內醫療方面有四個長期的結構性不足 。
首先是醫生數量始終無法匹配需求；其次 ， 醫患關系高度不對等 ， 患者是信息最少的一方 ， 卻要承擔決策后果；第三 ， 國內沒有家庭醫生體系 ， 大量病人被動涌向三甲醫院；最后 ， 醫學本身仍然存在認知盲區 ， 醫生也有不確定和不了解的情況 。
基于此 ， 百川想讓普通人都明明白白地看病 。
知道自己在經歷什么、為什么要這樣做、下一步有哪些選擇 。 你能理解醫生在判斷什么 ， 你能把這些話復述給另一個醫生聽 ， 你也知道如果選擇A或B ， 大概會發生什么 。
因此 ， 百川選擇把更多精力放在院外診療場景 ， 尤其是患者在家中面對不確定癥狀時的輔助決策能力 。
在王小川的敘述里 ， 百川這么做的重要原因是團隊相信：未來真正的醫療增量本來就不在醫院里 。
在王小川看來 ， 醫院更多承擔的是執行功能 。
“你已經決定要做什么了 ， 來醫院 ， 是做檢查、做手術、用藥、監護 。 真正影響患者路徑的判斷往往發生在更早的時候 。 癥狀出現時要不要重視？先去哪里？是否需要再確認一次？這些決定 ， 很多時候是在醫生不在場的情況下完成的 。 ”
這一選擇也直接決定了其商業化方向——是“嚴肅醫療” ， 是“院外需求” 。
雖然產品還未亮相 ， 但根據其回應 ， 所推出的產品不會越過監管邊界給出診斷或處方 ， 主要功能還是幫助用戶理解信息、整理癥狀 ， 并明確下一步行動 。
王小川表示 ， 在能力層面 ， Baichuan-M3已經足夠發揮這樣的作用 ， 但不意味著百川會急于把模型推向所有場景 。
One More Thing百川的醫療AI產品理念上覆蓋全病種 ， 但也給了明確重點：
第一步 ， 兒科和腫瘤 。
目前 ， 已與北京兒童醫院和中國醫學科學院腫瘤醫院合作 ， 推進真實場景驗證 。
— 完 —
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