在6个月内，超过千个医疗垂直模型涌现后，市场逐渐步入冷静期。算力供应商如NVIDIA和云服务商成为主要受益者，而应用层面的开发者却面临高投入低回报的问题。

开发者需决定研发方向、竞争壁垒及商业模式。目前，国内288个医疗大模型的功能集中在医疗服务领域，占比超50%，包括问诊、导诊等场景。这类场景因用户基数大、数据易获取而受到青睐。

医学科研相关的大模型也较容易建立，得益于公开的科研成果和已有知识图谱。相比之下，临床领域的垂直模型较少，因其需要处理复杂的影像数据，技术要求较高。病理领域因数据标准化程度高而成为研发热点，但影像数据由于差异性大，模型规模受限。

临床垂直模型多由医院主导，聚焦医生需求，功能相对集中。生物领域的大模型数量稀少，主要受制于数据分散且缺乏共享机制。

用户规模和数据获取难度显著影响模型分布。短期内，企业倾向于选择用户体量大的场景，如信息化相关模型可通过HIS系统切入，逐步发展专科模型。

商业化路径呈现“B端先行、C端渗透”特征，辅助诊疗、健康管理等有望率先实现商业化。对于药械研发等场景，传统SaaS或买断模式效果有限，“卖结果”模式更具吸引力，即以最终价值衡量付费额。

以深智透医为例，其产品按提升患者人数等ROI参数定价，已部署全球700多家医疗机构，并与多家药剂公司合作，推广AI生成模型至临床药剂应用场景。

大模型的出现使医疗软件商业化进入多元化时代，结合多种模式可更贴近真实价值。此外，当医生成为研发主力，大模型可能快速实现临床应用与商业价值的突破，重构医疗体系。

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