OpenAI亿级收购Torch：ChatGPT布局医疗与国内使用指南

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1亿美元买4个人：天价收购的幕后细节

OpenAI 对 Torch 的收购并非一时冲动。据披露，这笔约 1 亿美元的交易中，包含 6000 万美元的现金，其余部分则是用于留住这 4 位核心人才的股权激励。

Torch 的背景颇具传奇色彩。其创始团队并非初出茅庐的新手，而是来自曾经融资超过 6 亿美元的连锁诊所公司 Forward。尽管 Forward 在 2024 年底遗憾关门，但其创始人 Adrian Aoun 和 Ilya Abyzov 迅速转型，成立了 Torch。他们从线下重资产模式转向了线上数据整合的轻资产模式，并在短短 14 个月后被 OpenAI 收入囊中。

这一转变证明了在 AI 时代，核心技术与行业经验的结合具有极高的溢价。对于希望体验最前沿 AI 技术的用户，通过 ChatGPT镜像站 或访问 https://chat.aigc.bar 获取 ChatGPT不降智 的服务，是紧跟这一技术浪潮的最佳方式。

补齐短板：Torch 如何赋能 ChatGPT Health

OpenAI 收购 Torch 的核心目的非常明确：补齐 ChatGPT Health 在医疗数据整合方面的短板。

就在收购消息公布的 5 天前，OpenAI 刚刚发布了 ChatGPT Health，这是一个专门的健康功能标签。虽然 GPT官网 显示每周有 2.3 亿用户在 ChatGPT 上咨询健康问题，每天产生 4000 万次相关查询，但 OpenAI 面临着一个巨大的技术痛点——多源数据的整合与冲突处理。

Torch 的核心能力恰恰在于此。它能够将 Kaiser Permanente 的病历、Prenuvo 的影像报告以及 Apple Health 的运动数据拉通在一起。更重要的是，Torch 具备处理格式不同、来源不同甚至相互冲突的数据的能力。例如，当运动手环显示心率正常，而医院报告显示有心律问题时，Torch 的算法能判断哪个数据源更可信。这种能力对于打造一个可靠的 ChatGPT官方中文版 医疗助手至关重要。

从模型之争到数据之争：AI 医疗的新战场

这次收购也标志着 AI 医疗领域的竞争焦点发生了转移。过去，各家大模型公司比拼的是“谁的模型更准”，而现在，竞争已经演变为“谁能拿到更多、更精准的数据”。

就在 OpenAI 动作频频的同一周，其主要竞争对手 Anthropic 也在 J.P. Morgan 医疗大会上发布了 Claude for Healthcare。这比 OpenAI 晚了 4 天，但同样来势汹汹。Claude 医疗版接入了庞大的 CMS 数据库和 PubMed 文献库。

面对激烈的国际竞争，国内用户更需要稳定、高效的访问渠道。通过 ChatGPT国内如何使用 的相关教程，或者直接使用 https://chat.aigc.bar 提供的 ChatGPT镜像站 服务，用户可以无障碍地体验到这些顶尖 AI 模型在处理复杂任务时的强大能力。

人才为王：实战经验的稀缺性

OpenAI 选择直接收购而非内部招聘，充分说明了具备医疗数据整合实战经验的人才在市场上的极度稀缺。

Torch 的 4 名员工在 Forward 期间积累了处理真实临床数据、保险数据和穿戴设备数据的宝贵经验。这种“脏活累活”积累下来的 Know-how，是无法通过单纯训练模型获得的。OpenAI 用 1 亿美元买的不是 Torch 尚未公测的产品，而是这 4 个人的大脑和经验。

这也提醒我们，无论技术如何迭代，深耕垂直领域的行业经验依然是 AI 时代的核心竞争力。对于普通用户而言，利用 ChatGPT官方 工具来辅助学习和工作，正是提升自身竞争力的有效途径。

结论与展望

OpenAI 收购 Torch 是 AI 深入垂直行业的一个缩影。它预示着未来的 AI 助手将不再仅仅是一个聊天机器人，而是能够深度理解个人数据、提供专业建议的智能管家。随着 ChatGPT Health 能力的增强，我们可以期待 AI 在健康管理、疾病预防等方面发挥更大的作用。

对于国内用户来说，虽然直接访问国际版存在一定门槛，但通过优质的 ChatGPT镜像站 如 https://chat.aigc.bar，依然可以同步享受到 ChatGPT不降智 的顶级服务。无论是为了探索 ChatGPT国内如何使用，还是为了在工作生活中利用 AI 提效，保持对这些前沿动态的关注都是必不可少的。未来已来，AI 医疗的变革才刚刚开始。