2025年9月11日，医疗科技公司Penguin Ai宣布完成2970万美元融资，其中2500万美元来自新一轮A轮融资，由Greycroft领投，UPMC Enterprises、Snowflake Ventures等多家机构跟投。公司创始人Fawad Butt，此前曾担任联合健康（UnitedHealthcare）、凯撒医疗（Kaiser Permanente）、Optum的数据官。

这条融资新闻单看金额并不算特别大，但投资人和创始人背景，却让它具备了行业“风向标”的意味。投资方既有传统风险投资基金，也有医疗服务体系内部的创新部门，还有云计算与数据平台的代表。换句话说，资本正在押注一个方向：通过AI来解决医疗体系长期存在的“后台负担”。

对于大多数医生与患者来说，这类AI平台并不会直接出现在临床操作或治疗环节。但它的意义在于，能否真正释放出更多的资源，让医生有更多时间去看病，让医院能够以更低成本运营，让医保和保险机构在支付环节更高效、更透明。

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医疗行业的“1万亿美元负担”

如果要理解为什么资本愿意在这个方向下注，就必须先回到一个冷冰冰的数字：在美国，医疗体系每年约有1万亿美元花在行政管理环节。

这些支出并不是“浪费”，它们对应的是繁复的操作：病历信息整理、保险报销、事前授权、理赔审核、医疗编码、支付稽核……几乎所有环节都离不开庞大的人工文书与系统操作。很多医生在诊室之外，需要花费相当时间在电脑前完成病历录入与保险资料提交。护士、财务、后台审核人员的工作压力，也往往源自这些看似“隐形”的流程。

这意味着什么？对医疗体系来说，这部分成本正在吞噬大量资源。对医生来说，它直接影响到临床时间分配。对患者来说，它可能表现为就诊流程冗长、费用结算缓慢，甚至医疗可及性的降低。

在这个背景下，Penguin Ai的目标并不是做一款“炫目的AI诊断工具”，而是去直击这个庞大而隐性的市场空白：如何用AI，把行政环节的成本和时间压缩下来。

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Penguin Ai的路径：平台化 + 专用语言模型

Penguin Ai选择的切口并非“单点突破”，而是平台化思路。公司并不满足于做一个“自动化理赔助手”或“病历摘要工具”，而是试图打造一个覆盖后台多环节的全栈AI平台。

从目前披露的信息来看，它的路径有三个关键特征：

专用语言模型(SLM):相比通用大模型，Penguin Ai更强调针对医疗支付与服务体系的“小而专”模型。例如，针对医疗编码、医保理赔、事前授权等场景，训练出具备行业语言和规则理解能力的SLM。这意味着模型不只是“会生成文字”，而是能够在专业语境下准确执行。

数字化AI代理(Digital Workers):公司将这些语言模型封装成“数字化代理”，可以直接嵌入到医院信息系统或保险后台，承担具体的操作流程。它们就像虚拟员工，可以完成病历总结、表单填写、理赔审核等任务。

治理与合规机制:AI进入医疗管理环节，最重要的就是“安全”和“公平”。Penguin Ai强调自己在平台中内置了偏差修正与治理机制，能够让医疗机构在应用AI时更符合监管要求。这一设计既回应了行业顾虑，也为平台推广扫清了部分障碍。

这种平台化策略，和过去很多AI创业公司只针对单一环节切入的思路不同。它试图让客户“一次性买断后台效率提升”，而不是零散地采购多款AI软件。这也是为什么投资方会看重：在冗杂的后台管理流程中，平台化才有可能真正释放规模效应。

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资本与生态的加持

这笔2970万美元融资里，投资方的构成本身就是一个信号。

Greycroft:一家在消费科技和企业软件上颇具影响力的VC，代表资本市场的敏锐度。O

UPMC Enterprises:美国知名大型医疗体系UPMC的创新和风险投资部门。它的出现，意0味着Penguin Ai的产品有机会在真实医疗体系里直接落地，而不仅仅停留在技术实验室。

Snowflake Ventures:全球知名的数据云平台。Penguin Ai未来的应用，势必与数据存储.
清洗和分析深度绑定，这类战略投资者的加入，能够加速产品与生态平台的融合。

这种“风投 + 医疗体系 + 科技平台”的投资组合，几乎是当前医疗AI公司最理想的状态。风投带来资本和市场化经验，医疗体系带来真实的应用场景，科技平台提供底层数据和算力支持。对Penguin Ai来说，这意味着不仅有资金加速扩张，更有渠道与生态资源。

从另一个角度看，这样的融资故事也在提醒业界：医疗AI要真正走出实验室，资本和生态的绑定不可或缺。尤其是在后台管理这样缺乏“短期显效”的领域，只有站在大型医疗体系和产业平台的肩膀上，才有可能把创新真正转化为规模化应用。

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观察与中国市场对照

把目光转向中国，情况与美国既有差异，也有相似之处。

在美国，庞大的保险体系和复杂的医疗支付结构，造就了那1万亿美元的行政负担。而在中国，虽然绝对金额没有那么夸张，但随着医保控费、DRG/DIP支付改革、分级诊疗与医院信息化持续推进，后台管理的复杂度正在急速上升。医院财务科、医保办、信息科，几乎都面临着数据量爆炸、规则快速迭代、人工审核压力过大的问题。

这意味着什么？一方面，中国的行政成本总量没有美国高，但随着制度精细化和监管强化，“后台痛点”正在显性化。另一方面，这里可能也孕育了类似Penguin Ai的市场空间。

值得注意的是，中国的数字化基础与美国不同：医院端的信息化水平参差不齐，医保和商保的数据互联互通尚在起步阶段。但也正因如此，如果有企业能够结合AI，帮助医院更快完成数据结构化、审核自动化、费用合规化，那么在政策推动下，落地速度可能比美国更快。

换句话说，Penguin Ai代表的模式，对中国来说既是一种参照，也可能是一种倒逼：在手术机器人、影像AI之外，医疗AI的另一条路，也许正是从后台出发。

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结语

Penguin Ai的融资，并非单纯的一条资本新闻。它让我们看到了一个长期被忽视却体量庞大的赛道：医疗体系的“后台负担”。

当我们谈论AI在医疗中的应用时，往往想到的是“看病更快”“诊断更准”。但或许真正能撬动效率的，并不是直接面对病人的前端，而是隐藏在医生和护士背后的成堆文书、复杂审核和无休止的报销。

从这个意义上说，Penguin Ai所代表的路径，值得我们关注。它提醒我们：医疗AI的价值，并不止于“做得更聪明”，更在于让系统运转得更轻。

而对中国市场来说，这或许也是一个信号。随着医保控费与医院管理改革深入，AI能否成为后台提效的“减负工具”，将决定这一赛道能否真正走出规模化。

参考链接:
1.Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS). National Health Expenditure Data: Historical andProjected.Accessed 2024.
2.Himmelstein, D.U., Campbell, T., Woolhandler, S. Health Care Administrative Costs in the United Statesand Canada, 2017.Annals of Internal Medicine. 2020;172(2):134-142.
3.U.S. Surgeon General. Our Epidemic of Loneliness and Isolation: The U.s. Surgeon Generals Advisory.
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4.JASON Report. Artificial Intelligence for Health and Health Care. U.S. Department of Health andHuman Services, 2017.
5.PwC Health Research Institute. Top Health Industry Issues 2025: The New Digital Health Landscape.
PwC, 2025.