模型收入占比87%，德适成为未来医疗模型“发源地”

2026下半年，全球AI资产的资本叙事重塑，从“跑分时代”进入“结果时代”。

港股大模型“德智米三杰”（德适、智谱、MiniMax）崛起，英伟达“AI Factory”概念兴起，Palantir财报日大涨近30%，市场关注点从有没有模型，转向AI应用与生态的商业价值。

今年以来，全球顶尖大模型企业纷纷重注医疗，OpenAI for Healthcare，Anthropic的Claude for Healthcare，Google更新开源医疗大模型MedGemma，在医疗基准测试、场景渗透上持续突破。

然而，医疗机构不同科室和科研项目的需求与隐私差异较大，通用大模型确实难以完全满足，而定制化开发专属大模型又费时费力。

市场能否打造一套“交钥匙”式的全栈解决方案，高效、低成本自研专属模型？

德适以87%的模型收入占比，展现了医疗AI生产力落地的确定性，并指明了下一阶段价值飞跃的方向： 规模化复制“智能生产力” 。

从iMedImage®医疗影像基座大模型，到iMedLoop™医疗影像AI“研究与生产加速平台”，医疗AI工业化的未来已来。

这份中报最醒目的变化，是德适的资产属性质变。

传统医疗服务模式卖设备及软件项目，产品交付即结束，收入高度依赖单次销售。

而德适成长为跑通“基座模型（iMedImage®）+数据平台（iMedLoop™）+临床交付（AI AutoVision®获批NMPA三类证）”全链路的科技公司，交付的本质从“产品”升级为“可复用、可规模化、可持续迭代的模型能力与平台服务”。

这套模式可跨影像类型、器官、疾病复用，边际交付效率与盈利弹性显著提升。具体来看：

· iMedImage®提供技术底座，累计启动158个模型项目，与99家医院合作，覆盖43个人体器官和61个疾病方向；同时与顶尖机构的合作成果已投稿至《Cell》期刊，验证了模型在复杂临床和科研任务中的真实价值。

· iMedLoop™整合数据治理、智能标注（iMedStudio™）、模型训练与部署（iMedMaaS®）及评测（DoctorBench®）等功能，已沉淀2895万条高质量医疗影像数据集，拥有超3000名专业标注人员，持续推动模型迭代。

· 在应用与临床交付上，德适把医院影像数据和医生专业经验转化为一整套生产服务，提供三种相互补充的交付模式：模型及技术授权、iMedMaaS®云端服务，以及SCTI本地化存算训推一体机，分别适配不同医疗机构对数据安全、私有化部署、模型训练和算力资源的需求。

2026年上半年，公司实现营业收入约1.09亿元；其中模型服务收入达9454万元，同比增长101.1%，占总收入比重约86.9%；整体毛利率维持在74.1%的高位。

医疗AI从成本中心向收入中心跃迁，意味着德适向着“输出模型能力，提供平台服务”的平台化增长逻辑转变。

比如，以基因组学检测为入口的Tempus，以aiOS平台整合多类AI工具的Aidoc，数据是持续增值的核心资产，平台是串联商业化的基础设施。

值得关注的是，德适争夺医疗AI产业链核心平台位置的目标。

6月，国家医保局发布《“医保影像云” 基础规范》，国内医疗影像AI正在由单院试点走向更加系统化的基础设施建设阶段，而从研发投入看，德适加大模型能力、数据资产与平台效率升级的底层投入。

上半年，公司研发成本达到6411.8万元，同比增长67.4%，相当于同期收入的约59%。其中，算力服务开支 4579.2 万元，占研发成本约 71.4%，主要投向基座模型升级、数据治理、专业工作流建设、统一评测以及核心产品研发。

随着模型服务收入占比接近九成，德适已经跨过一个关键节点，医疗影像大模型成为驱动收入增长的核心业务。下一阶段的任务，是通过基础设施投入，加速平台化扩张。

从“超级模型”到“超级平台”，医疗AI迈向规模智能阶段

2026年中报还有一个细节，释放出德适战略重心跃迁的信号。

德适将核心平台iMedLoop™明确定义为“医疗影像AI研究与生产加速平台”。

这标志着公司目标不止于增强医疗模型，而是要解决医疗AI行业更大的瓶颈：模型生产的工业化。

从“手工作坊”向“工业流水线”转变，是AI产业的大势。

英伟达通过“AI Factory”从芯片供应商向AI基础设施运营商，打通英伟达CUDA软件生态、参考架构（DSX）和开发者生态，实现“交钥匙”全栈解决方案，标志着AI开发从“项目制”到“全天候生产”。

然而，相比一般企业项目，医疗AI模型生产工业化，麻烦程度远超外界想象。

真正的壁垒在于医疗甚至比工业世界复杂得多。

CT、MRI、病理、超声、内镜、眼底等多种影像模态，检查、诊断、医生、患者、科室、疾病、模型、器械、药品、监管要求和临床责任，环环相扣。

不同模态、器官、病种和检查序列对应大量专业任务，数据分散在不同机构和系统中，格式不一，标注高度依赖医生，模型训练完成后还要面对评测、临床验证、部署以及持续迭代。

医疗客户希望打造专有、专用模型，也是情理之中。但“持续、高效、低成本地生产大量高质量专科模型”过去一直是行业难题。

中期业绩说明会上，德适创始人、董事长宋宁说，医疗影像行业需求是非常独特的，人体影像异常情况是可以无穷尽的，不能像自动驾驶等标准化场景去做数据标注。

传统医疗影像AI往往遵循“一病一模型”的开发方式，这种模式研发周期长、专业人员投入大，而且不同项目之间难以充分复用。

iMedLoop™正在改变这一“生产函数”，将AI研发从科研项目制转变为生产系统制，持续生产、评价、部署和迭代大量专科模型。

具体而言，iMedLoop™贯通了从数据到应用的全流程：

· iMedStudio™为医学专家提供海量医疗影像数据的AI辅助处理和标注；

· iMedMaaS®帮助专家更快将临床问题、研究构想及专业经验转化为可实际应用的模型，为医学专家提供更低门槛、更容易落地的AI能力；

· DoctorBench®覆盖语言模型、多模态模型及临床任务智能体三类赛道、25个医疗场景和任务，以及约12920个测试项目，用于评价模型能力、安全性和适用边界。

通过上述模块的闭环整合，医院能将沉睡的海量影像数据，系统性地转化为专科AI模型。