马克·库班谈AI为何可能让独立创始人成为万亿富豪

摘要

• Cost Plus Drugs通过公开定价和消费者信任，在信息不透明的市场引入竞争。 Cuban说，业务从2022年1月的111种仿制药发展到约4,000个SKU，统一加价15%，不投广告。Julie Yoo说，Cost Plus的出现迫使老牌企业改变，而数十年的政策和其他压力都未能做到这一点。公开定价API也为大型买家增加了议价筹码：“信任仍是我们的核心产品。”
• Cuban认为，垂直整合让大型保险机构既能推高成本、把患者导向关联业务，也能掩盖医疗服务提供方实际收到的款项。 他以UnitedHealth为例，称其拥有3,000多家子公司，年度内部交易额达1,500亿美元。Yoo认为AI将催生新的健康计划；Cuban则指出，更好的技术无法推翻不利合同，也绕不开由谁承担风险的问题。
• Cuban给出的近期AI建议，是在签约前先审查福利合同。 Dallas的PBM合同长达1,335页，说明人工审查为何难以胜任。他说，员工或成员超过1,500人的机构，节省金额可能达到数百万美元，具体取决于现有的超额收费；他建议直接问AI：“他们到底在哪儿坑我，我该怎么做？”
• 制造舱是Cuban最大的商业野心，目标销量激进，监管成本也不低。 每个制造舱约2,000万美元，他预计2年内年销量可达200个左右，5年内达到2,000个左右。他说，美国本土生产仿制药的成本可能低于Cost Plus向印度供应商支付的价格，但每种仿制药的ANDA申请费就要36.5万美元，另有其他费用；仅1,000份申请就需3.65亿美元，还不包括制造投资。
• 个性化医疗可能成为AI订阅服务的一项功能，但Cuban对落地时间并未设限。 无论是5年、10年还是20年后，他都预计个性化药物设计成本会接近零，并建议将这项服务纳入20美元或200美元的订阅。Yoo预计，更好的药物会改变医疗服务的交付方式；两人都认为医生需求仍会很大，Cuban的说法是：“新数据，就是一个人。”
• Cuban面向消费者的主张，既包括让人们用上现有的医院援助，也包括提出一种替代传统保费的方案。 他说，一些非营利医院的援助项目覆盖联邦贫困线600%以内的人群，在部分州，一些家庭的收入门槛可能超过10万美元。他提出，将相当于保费的存款留在个人名下账户，以政府担保贷款和止损保障作后盾；账户结余和利息可在65岁后支取。
• 他认为，AI落地既是管理和分发问题，也是技术问题。 雇主需要懂工具的高管，也需要能积累组织背景知识的初级员工。与此同时，前沿实验室必须进入个性化社交信息流：Cuban说，立场文件没有分发渠道就“毫无用处”，创业者则应借助AI学习，而不是逃避学习。

精读

1. 透明定价让Cost Plus的影响力超出自身销售

• Cuban说，Cost Plus于2022年1月19日上线，当时有111种仿制药；如今产品组合约有4,000个SKU。销量增长吸引了更多制造商和产品。他说，公司在营销和广告上的支出为零，靠节省开支带动转介绍。即使有人提出“成本加1%”的价格，他的底气仍是“信任仍是我们的核心产品”（Trust is still our primary product），并以透明定价和固定加价15%作为支撑。
• 线下购买可通过teamcubancard.com和约17,000家合作药房实现。每笔12美元的配药费能支持独立药房，却让5美元的他汀类药物缺乏价格竞争力。对于昂贵的专科仿制药、生物类似药和胰岛素，Cuban说，线下取药可能更便宜，尤其是能避免冷链运输时。另一边，Cost Plus Marketplace以“成本加10%或12%”的价格销售医院用注射剂；即便CEO支持，采购部门有时仍会抵触。
• Yoo说，Cost Plus的出现迫使老牌企业改变，而政策和其他力量数十年来都没能做到这一点。Cuban认为，公开API能成为议价基准：大型买家可以要求对方“必须给出比这个更低的价格”。他还说，至少有一家公司告诉他，一家三大保险机构之一曾声称Cost Plus在其网络内，但Cost Plus与三大机构中的任何一家都没有协议。

2. 既有巨头的控制力限制技术能解决的问题

• Yoo描述了雇主健康计划可能出现的替代周期，一些初创公司每年面临60%的保费涨幅。Cuban说，垂直整合让问题更加严重：据他所说，UnitedHealth拥有3,000多家子公司，年度内部交易额达1,500亿美元。雇主可能面对更高的保费和免赔额，患者则被导向关联企业，却未必知道这些企业归谁所有。
• Cuban说，享有雇主医疗保障的人中，60%由自保型雇主承保。保险机构旗下的管理公司可能掩盖雇主付出金额与医院实际收到金额之间的差额。雇主可能拿不到自己的理赔数据，也可能缺少对账所需的835和837文件。他认为，医疗领域的价差收费比药品领域更严重，涉及的支出规模也大得多。
• Yoo认为，AI能让全栈式健康计划更容易搭建。Cuban反驳道：“归根结底，问题在于谁来承担风险。”他预计，支付方和医疗服务提供方之间围绕编码展开的“机器人大战”最终会相互抵消，不过早期采用者可能暂时占优。通过并购形成的数据孤岛，也可能拖慢大型保险机构转型为AI原生企业。
• 被问到电子病历系统会否被颠覆时，Cuban回答：“说实话，我不知道。”Epic占据主导地位；他目前关注的是通过合作，让临床医生开药时能看到药价。Yoo欢迎相关公告，但指出要等到“明年5月”才能使用。Cuban认同，这种延迟在医疗行业很常见。

3. 运营自动化之前，先审合同

• Cuban认为，合同分析是AI近期在医疗领域最重要的应用。Dallas的PBM合同长达1,335页：“地球上没有哪群人喝足够多的咖啡就能把所有问题都找出来。”他认为，一旦签下不利条款，运营层面的AI就无法保护雇主；审查必须发生在承诺签约之前。
• 他的代理会寻找公共记录申请机会、定位合同和RFP，并起草申请文件，再由他个性化修改后发出。收到的文件进入Google Drive，由多个模型识别有利条款、问题、补救办法，并用通俗语言解释。他还会让不同模型相互核验：“你的一个同行对这份合同说了这些，你怎么看？”
• Cuban把条件表述为“代表1.6亿多美国人的雇主中，有67%……”——这句话本身含义不清；他称，如果这些雇主都这样审查和谈判合同，整个体系就会崩溃。他建议机构设立专门负责医疗事务的CEO或CFO。对于员工或成员超过1,500人的机构，节省金额可能达到数百万美元，具体取决于被多收了多少钱。他说，一些上市公司私下承认存在问题，却担心在财报电话会上谈起此事。
• 直接签约方案以行政流程简单换取更好的价格和合同公开权。原则上信任医生，除非遇到特殊情况，否则避免事前授权和拒赔；按时支付合同约定金额，并承担患者付款责任或信用风险。这样一来，医疗服务提供方就不必充当“次级贷款机构”。发布在costpluswellness.com上的合同，可成为其他雇主复用的协议或谈判模板。

4. 制造舱承载更大的营收野心

• 联合创始人Dr. Alex Oshmyansky最初提出生产FDA短缺名单上的仿制药，包括医院用药和儿科癌症药物。Cuban说，AI和机器人技术把原本需要一个足球场大小的生产作业压缩到5,000平方英尺内，还能每4小时切换一次药品生产；完成6个月的供应量后，就可以转产另一种药物。
• 这些设备后来进一步缩小，变成拖车大小、可生产不同药物的“制造舱”，也能部署到灾区或军事场景。多个制造舱可以连接起来，分别运行无菌制剂和片剂生产线。Cuban说，政府是第一个客户，首个制造舱最近已经发货，第二个也已下单。技术细节他交由Oshmyansky说明，但特别强调了研究型医院用于N-of-1疗法的配置；Dallas已经在生产ASO药物。
• Cuban说，每个制造舱约2,000万美元，利润率有吸引力。他预计2年内年销量可达200个左右，5年内达到2,000个左右。按每个2,000万美元计算，每年卖出1,000个就意味着200亿美元销售额：“如果我们一年能卖出价值200亿美元的制造舱，Elon，你就等着看吧。”
• Cuban说，在Dallas生产仿制药的成本可能低于Cost Plus支付给印度制造商的价格。制约因素在于审批经济性：他估算，每份ANDA申请要36.5万美元，另有其他费用；1,000份申请就要3.65亿美元，还没算制造舱成本。零售网站上为自家美国制造药品标注美国国旗，“可能还要等2年”，因为仍需完成FDA相关工作。

5. AI落地仍取决于懂业务的人

• Cuban反对取消初级岗位招聘。模型跟不上新事件，因此员工必须补充背景信息、解读后果，并积累实施过程中的历史经验。他对就业的判断很明确：“懂得使用AI的人，会取代不懂得使用AI的人的工作。”高管必须先理解模型和代理，再推动组织采用。
• 他举例说，一位消费食品公司的高管正在讨论由GLP-1药物带动的收购。Cuban让ChatGPT设计一款更便宜、也更适合GLP-1使用者的产品，去挑战这家公司销量最高的饼干，并列出完整物料清单、供应来源和生产方案。大约3分钟后，这位高管回应：“哦，天啊。”Cuban想说明的是，管理层若不知道哪些问题可以这样提问，就无法推动有效试验。
• 代理式商业同样需要代理能够读取的信息。Cuban说，代理在处理社交帖文和广告时仍有困难。他试验中的agentfeeds.dev“还没有真正上线”，会把帖文转录成信息流，供用户提供给自己的代理。他预计类似服务会大量出现，同时也承认信任问题仍未解决。

6. 消费者代理可揭示现有医疗援助

• Cuban援引一种说法：40%的美国人付不起400美元的紧急账单。他建议第一步先用AI查找附近的非营利医院，并在紧急情况发生前了解医院的财务援助项目。他说，一些项目覆盖联邦贫困线600%以内的人群；在部分州，一些家庭的收入门槛可能超过10万美元。
• 他提出一个有条件的例子：有人已经充分了解当地医院的援助项目，正在考虑是否把相当于保费的钱存入货币市场基金。他特别强调：“我不想替别人做决定。”他看重的机会在于，帮助家庭弄清资格、可选方案以及如何申请援助。
• 如果要在这个领域创业，Cuban会通过消费者代理，让非营利医院的援助项目更容易被找到和使用。他说，医院“营销做得很差”，过度依赖保险网络为其带来患者。即使合同更好、网络价格更低，患者在不知道如何使用之前，采用仍会受阻。减少人们对医疗财务危机的恐惧，是他认为推动AI被接受的一条路径。

7. 个性化药物可能成为订阅服务，但不会取代医生

• 被问到前沿实验室最终会带来什么影响时，Cuban预测，随着算法进步，个性化药物设计的成本会接近零。他对时间的判断仍是“5年、10年、20年”。他从非处方药谈起：与其让每个人自行摸索标准布洛芬的效果，不如让模型为个人调整剂量或配方，再逐步扩展到其他个性化药物。
• 他曾告诉2个前沿模型，等这项服务可用时，可以把它纳入20美元或200美元的订阅。采集DNA可能需要先付一笔费用，而参与条件可能是愿意分享敏感信息。他承认，初期成本会非常高，随后才会下降。“我这是在给自己的书做宣传”：Cost Plus希望让自己的制造舱成为生产这些个性化治疗的设备。
• Yoo认为，个性化医疗可能减少医生在药物问题排查和剂量调整上花的时间，同时提升对实际医疗服务的需求，并推动医生转向“医师科学家”。Cuban表示认同：“新数据，就是一个人”（Novel data equals person）。如果个性化药物让他呕吐，他希望有一位能调动五感观察、并纳入家庭背景的真人在场。他不认为医生会被取代，而是医生的训练方式会改变；他还预计会出现“AI翻译”相关岗位。
• 知识产权让“药物趋于充裕”的设想更复杂。临床医生可能把有用的操作限定在专有模型里，并对“每次访问收取9,999美元”。Cuban认为，如果关键知识无法用于训练、后训练或检索，仅仅选择最便宜的模型并不够。“信息也许想要自由，但拥有知识产权的人另有想法。”

8. Cuban拟将保费转为储蓄和政府担保信贷

• 他的政策主张包括：公开所有由纳税人出资的合同且不作删节；披露非营利医院的详细总账和采购记录；将更便宜的采购计入保险免赔额。他说，已有8个州在一定程度上允许最后一项做法。他还说，大型保险机构72%的收入来自纳税人，并认为它们把风险转嫁出去。虽然他支持全民医疗保障，但他主张应先拿到可靠的经济数据。
• 他提出的传统保费替代方案，是强制存入个人名下账户。举例而言，在指定收入水平下，德州一个5口之家每月存入2,100美元。若账户余额不足，银行可以提供贷款，由政府担保；部分存款用于购买止损保障，保障额度可能从40,000美元以上开始。贷款通过工资扣款偿还。他认为，政府本来就为教育、住房和商业信贷提供担保。
• 参与者65岁转入Medicare时，可拿到未使用的储蓄和累积利息，并通过支出限制防止资金被挪作他用。另一边，Erik Torenberg问，即使技术改善，医疗支出在10年后是否仍可能占GDP约五分之一。Cuban回答会；进步应体现为人们更健康、更有生产力，医疗支出带来更高价值，而不一定是医疗占经济的比例下降。

9. AI的公众叙事必须进入个人信息流

• Cuban建议前沿实验室用自己的工具理解社交算法、划分受众，并进入个性化信息流。传统广告和立场文件无法触及人们形成观点的方式。他的指示很直白：“照俄罗斯人的方式做。”他认为，人们已不再处于同一个信息环境，广泛传播的信息不能假设受众共享同一套认知。
• 他把社区对数据中心的敌意视为人们不了解AI的表征，同时也批评社区谈判时接受了不利交易。这里与医疗问题相通的，是合同：社区和雇主一样，可能在不了解条款的情况下接受交易。他说，立法者也低估了每个人收到不同社交信息流会带来的后果。
• 被问到哪些创业机会遭到忽视时，Cuban回答：“所有机会。”他区分了两类人：一类用AI“学会任何东西”，另一类用AI“好让自己不用学东西”。他的结语是：去试验、核验输出，并接受过程中的不自在：“这种不自在，很可能就是通向突破性、改变游戏规则之物的道路。”