（本文作者为 破茧Bio，钛媒体经授权发布）

胰岛素集采已有五年。对于中国药企而言，它到底意味着什么？或许上市公司的业绩最能说明问题。

但五年前，没有人能预判这个答案。

2021年秋天，胰岛素专项集采的消息传出时，市场上弥漫的是一种近乎悲观的情绪。当时的主流叙事是：中国胰岛素企业的好日子到头了。长期以来，甘李药业和通化东宝享受着90%以上的毛利率，这个数字在制药行业堪称暴利。而集采的刀刃，首先指向的就是这种高毛利。

有人断言国产胰岛素将重蹈仿制药的覆辙——价格腰斩、利润崩塌、行业萎缩。争议的核心其实是一个哲学问题：当一种商品从高利润回归合理利润，这个行业究竟是走向衰亡，还是走向成熟？

答案藏在两家公司的财务轨迹里。

01 两种策略，两种命运

2021年11月，胰岛素专项集采正式开标。摆在所有企业面前的是一道选择题：是激进降价死守市场份额，还是温和报价保住利润基本盘？

甘李药业选择了前者。这家以三代胰岛素为主的企业，几乎是以“清盘”的姿态参与竞标，核心产品甘精胰岛素直接打出了地板价。这场豪赌的逻辑很清晰：让利空间换取进院资格，用量的增长对冲价的损失。甘李赌的是中国胰岛素市场的长期渗透率，赌的是国产替代的巨大空间。

2022年5月，集采中选结果在全国落地。市场的反应比任何模型预测的都更为剧烈。

甘李药业的营收几乎是瞬间崩塌，从34.76亿元骤降至14.84亿元，跌幅超过57%。价格降幅远远超出了销量增长的补偿能力，即便市场占有率在快速攀升，但体现在财务报表上，仍然是触目惊心的数字。激进策略的代价在第一时间就兑现了，甘李药业的经营逻辑由此改写。

通化东宝则呈现出截然不同的面貌。温和的报价让它在2022年和2023年仍然保持了营收的相对稳定，甚至还有小幅增长。市场一度认为通化东宝已经成功“软着陆”，躲过了集采的致命一击。

但平静只是表象。通化东宝的困境在于产品结构的老化。二代胰岛素的增长天花板早已显现，而集采加速了三代胰岛素对二代的市场替代。当三代胰岛素的价格被打到与二代几乎持平时，医生和患者自然会选择效果更好、使用更方便的三代产品

通化东宝的三代产品布局相对滞后，这意味着它在享受温和降价红利的同时，也错过了三代胰岛素放量的窗口期。

2024年4月，胰岛素集采接续采购启动。这一次，通化东宝的业绩终于撑不住了。

接续采购的逻辑比首次集采更为复杂。一方面，首次集采中部分温和报价的企业需要在续约中补上降价的功课；另一方面，三代胰岛素的普及已经形成了不可逆转的趋势，守成策略不再有效。通化东宝既要在二代胰岛素的存量市场应对集采的降价压力，又要在三代胰岛素的增量市场面对甘李等对手的挤压，内外交困之下，营收出现了二次探底。

回头看，甘李的激进策略反而显现出后发优势。早在一轮集采中就把价格打到最低，到接续采购时已经没有多少降价空间，反而可以安心消化市场份额的增长。而通化东宝的温和报价只是延缓了阵痛的到来，并没有真正消解阵痛本身。

两条路径，两种阵痛的节奏，指向同一个真相：集采的冲击不可抗拒，区别只在于你是主动拥抱它，还是被动承受它。

02 今天的答卷

胰岛素集采，究竟给中国药企带来了怎样的影响呢？两大龙头公司2025年的业绩或许是最直接的答卷。

甘李药业2025年胰岛素营收达38.01亿元，已经超越集采前34.76亿元的峰值；通化东宝在经历二次探底后也强势反弹，在2025年创造26.08亿元的胰岛素销售成绩。在胰岛素单价下降的情况下，营收规模的提升意味着它们的市场占有率大幅提升。

集采对行业的深层改变，不仅在于营收规模的短期波动，还在于毛利率的永久性下移。

胰岛素行业的暴利时代一去不返。90%以上的毛利率曾是国产胰岛素企业最耀眼的标签，而如今，这个数字已经集体滑落至70%-80%的区间。这不是周期性的调整，而是结构性的重置——集采从根本上改变了胰岛素的市场定价机制，高毛利时代宣告终结。

但毛利率的下滑并不意味着竞争力的削弱。恰恰相反，正是通过集采的价格重塑，国产胰岛素企业才真正获得了与外资巨头争夺市场的资格。当诺和诺德、赛诺菲、礼来的溢价优势被集采抹平，中国企业凭借更低的成本和更灵活的渠道，开始大规模抢占此前由外资把持的医院终端。

这才是集采最深刻的产业意义：它不是简单的降价工具，而是产业格局的重塑器。它打破了外资药企在中国市场长达二十年的定价权和渠道壁垒，为中国企业开辟了一条从跟随到竞争的快速通道。

这些数据揭示了一个被市场错估的事实：集采并没有摧毁国产胰岛素企业，反而倒逼它们完成了从“高毛利依赖”到“规模竞争”的转型。那些在集采中活下来的企业，不仅市场份额更大，成本控制能力更强，更重要的是，它们已经具备了与外资巨头正面竞争的实力。

国产替代从来不是一个温情脉脉的故事。它需要政策的外力打破既有格局，需要企业承受转型的阵痛，需要在价格与销量之间找到新的平衡点。胰岛素集采的五年历程，正是这个故事在中国医药行业最典型的注脚。

03 集采的意义

尼采曾经说过：“凡不能毁灭我的，必使我更强大。”

甘李的激进策略像一次有计划的手术，在最短时间内切除价格泡沫，然后等待肌体的自我修复。通化东宝的温和策略则像慢性病治疗，症状不那么剧烈，但病程更长，并发症更多。两种策略没有绝对的对错，它们只是在不同产品结构、不同市场定位下的理性选择。

那么，集采究竟改变了什么？

它改变了胰岛素的市场定价机制：外资巨头长期垄断、信息不对称、医保控费能力不足。集采不是摧毁了这个行业，而是把这个行业从温室推向了旷野。在旷野中，唯有真正具备成本优势和规模效应的企业才能生存。甘李和通化东宝活下来了，而且活得比之前更健康。毛利率虽然永久性下移，但市场份额的扩张和销量的增长弥补了单价的损失。

它倒逼了产品结构的升级。集采之前，通化东宝守着二代胰岛素的存量市场，缺乏主动向三代升级的动力。集采之后，三代胰岛素的价格被打到与二代几乎持平，患者和医生的选择偏好瞬间倒向效果更好的三代产品。通化东宝不得不加速三代产品的布局和放量，这正是它2024年阵痛的深层原因，也是它2025年反弹的根基。集采用市场的方式，完成了一场本该由企业自发完成的产业升级。

它重塑了竞争格局。集采抹平了外资药企的溢价优势，诺和诺德、赛诺菲、礼来的专利护城河在中国市场突然失去了效力。国产胰岛素企业第一次站在了同一起跑线上，甚至凭借更低的成本和更灵活的渠道占据了上风。国产替代从口号变成了现实——这恰恰是集采政策最核心的产业逻辑。

五年过后，我们终于可以看清这场改革的本质：

集采从来不是为了杀死谁，而是为了打破一种固化的利益格局，让竞争重新流动起来。它没有摧毁国产胰岛素行业，而是在烈火中淬炼出了真正具备全球竞争力的企业。甘李和通化东宝的业绩曲线，就是这场淬炼最直观的证明。

04 集采不是终点

对于企业而言，集采的洗礼并不是终点。

虽然集采的阶段性任务已经完成，价格重塑告一段落，但真正的竞争才刚刚开始。

一方面，GLP-1类药物的崛起、双靶点激动剂的突破、口服胰岛素的研发，这些才是决定下一个五年的关键变量。集采为企业赢得了市场份额，但能否守住并扩大这个份额，取决于它们能否在创新药领域拿出有说服力的产品。

另一方面，出海是中国胰岛素的“新蓝海”。2026年5月4日，东阳光药的长效甘精胰岛素注射液正式获得美国FDA批准，成为首个登陆美国市场的中国胰岛素产品。这证明在全球市场中，胰岛素仍有巨大的需求，即使是美国也需进口胰岛素。

从这个意义上说，胰岛素集采的故事，只是中国医药产业转型的第一章。它证明了国产替代的可行性，证明了降价不降竞争力的可能性。但产业的终极命题从来不是”如何在降价中生存”，而是”如何在创新中超越”。集采改了价格，改不了商业世界的铁律——能够在周期中活下来的，永远是那些把不确定性当作常态、把竞争当作养分的物种。

甘李和通化东宝都明白这个道理。它们的业绩已经证明了自己在价格战中的生存能力，但下一场战争，打的是出海，打的是创新。

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（本文作者为 硅谷Tech news，钛媒体经授权发布）

7月的某一天，一个人走在山路上，手机揣在口袋里，屏幕没有亮过。他用语音给ChatGPT布置了一个任务：整理上个月的产品数据，生成一份董事会报告。AI在后台拉取数据、生成图表、写完全文，然后读给他听。他口述修改意见，三个来回，定稿。全程40分钟，屏幕使用时间为零。

据公开报道，一位创业者曾在LinkedIn上记录过类似经历，一次两小时的步行中，他用纯语音交互写完了整个网站的文案。

当大多数人还在争论大模型参数高低的时候，人机交互的方式正在发生一次结构性变化。屏幕正在从“操作的入口”退化为“结果的展示窗口”，语音正在从“辅助输入”升级为“计算的主交互通道”。

GPT-Live：全双工语音的技术突破

喊一声“Hey Siri”设闹钟，问一句“小爱同学”放首歌。过去十年，人们习惯的“语音助手”本质上是一问一答的单次服务。你说一句，它做一件事，交互结束。它不记得上下文，不会在你沉默后主动推进任务，更不会在后台持续运行一段工作流。

2026年的ChatGPT Voice改变了这种交流方式。全双工语音架构意味着AI可以同时听和说，可以被随时打断，可以在你思考的间隙等待而不是超时退出。更重要的是，它支持持续后台执行。你口述一个复杂任务，AI在云端拆解、执行、等待中间结果、汇总，最后汇报。期间你可以继续走路、开车、做咖啡，不需要盯着进度条。

这个变化放在具体场景里，对比足够直观。过去，你要完成一份报告，需要打开电脑、登录系统、打开浏览器和Excel、筛选数据、打开PPT、粘贴图表、写文字、排版、导出。一套流程下来，你实际在“操作工具”而非“思考内容”。现在，你只需要口述任务，AI在云端执行工具链，汇报结果，你口述修改，定稿。屏幕是可选项，不是必选项。

支撑这一变化的，是7月OpenAI发布的两项关键技术更新。

在全双工语音赛道上，OpenAI并非先行者，谷歌Gemini Live和字节跳动豆包此前已实现实时语音对话。GPT-Live的意义在于，它将语音能力与Codex Agent工作流深度绑定，让语音从“聊天”升级为“指挥”。

OpenAI发布的新一代语音模型GPT-Live，基于全双工架构构建，每秒可以做出多次交互决策，实现了更自然的对话节奏，让交流更接近真人对话。同月，OpenAI将GPT-Live语音能力集成到ChatGPT桌面应用中，用户可以通过语音直接控制桌面端的Codex编程Agent和ChatGPT Work工作流Agent。你对着电脑说一句话，AI就能理解意图、调用工具、执行任务。

从使用规模看，据OpenAI官方数据，目前每周有超过1.5亿人使用ChatGPT的语音和听写功能，应用场景涵盖免提日常帮助、语言练习、通勤途中的闲聊陪伴。其2026年发表的论文《The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex》披露了内部使用数据，从2025年11月到2026年6月的半年间，OpenAI员工使用Codex的中位数token消耗量呈现爆发式增长。97.9%的员工已在日常工作中使用Agent模式。这家公司自己的员工，正在从“跟AI聊天”切换到“让AI干活”。

交互范式每一次迭代都遵循一条规律，交互成本的降低会创造新的使用场景，而新场景的总量远超旧场景。键鼠让专业工作数字化，创造了电子表格和代码编辑器；触屏让数字交互随身化，创造了短视频、移动支付和打车软件。语音让计算变成无感化的背景服务。写文档、盯数据、查信息，甚至做创作，这些场景叠加在一起，总量将远超“打开一个App完成一件事”的手机范式。

问题是，谁来决定语音入口的归属？

Altman的硬件棋局

OpenAI做硬件这件事，如果只看表面，一家模型公司跑去造耳机，确实容易让人困惑。但把时间线拉长看，Altman在执行一条清晰的商业路径，而且这条路径有迹可循。

2001年，苹果发布了iPod。在那之前，苹果是一家电脑公司，iPod是一个音乐播放器，看起来像“不务正业”。iPod的真正使命不是卖设备，而是培育用户用iTunes管理音乐的习惯。等到2007年iPhone发布时，用户已经习惯了苹果的软件生态，硬件只是水到渠成的最后一块拼图。iPod用了6年才等到iPhone问世。

Altman的路径有相似之处，但差异同样明显。从ChatGPT Voice上线到Sweet Pea量产，不到两年，节奏远快于苹果。更重要的是，2026年的市场环境与2001年截然不同。数十亿台智能手机已经在用户口袋里，Sweet Pea面对的是一个设备饱和的市场，它要做的是在已有生态中插入一个新的交互层。

三步走的逻辑是清晰的。

第一步，用ChatGPT Voice培育语音交互习惯。从2024年Advanced Voice Mode上线，到2025年11月语音与文本界面融合，到7月GPT-Live发布，每一步都在降低用户从“打字”切换到“说话”的心理门槛。截至7月，ChatGPT的周活跃用户已接近10亿，是全球增长最快的互联网应用之一。不过，增速相较年初有所放缓。Gemini Live的分流、GPT-5发布后的口碑争议、Claude在编程场景的蚕食，都在影响着增长曲线。

第二步，锁定工业设计能力。2025年5月，OpenAI以约65亿美元收购了io Products，由Jony Ive联合创立的AI硬件公司，55名员工。Ive主导设计了苹果从iMac到iPhone、iPad、AirPods的几乎每一代标志性产品，他懂得如何把消费电子产品做得让人爱不释手。这是AI模型厂商自己很难具备的能力。

第三步，用硬件完成生态闭环。2026年下半年，内部代号“Sweet Pea”的AI耳机将面世，由LoveFrom设计工作室操刀，采用耳后挂戴或开放式音频结构，强调“技术隐形”与全天候佩戴。

据供应链消息，首年产量目标在4000万到5000万台之间，由富士康代工。作为参照，iPhone上市首年实际销量约610万台。一个是产能规划，一个是市场出货，口径不同，但量级差距仍能说明OpenAI对这个品类的押注力度。不过，受存储芯片涨价影响，首批产品可能缩减为基础耳机形态，完整算力版本或将延后。

AI硬件赛道不乏前车之鉴。Humane AI Pin售价699美元，上市后因交互反人类（以手势操作替代触控，学习成本极高）、续航崩盘（数小时一充）、核心功能依赖手机热点等问题迅速遇冷，最终被惠普收购。Rabbit R1同样因响应延迟、功能与手机App高度重叠、缺乏独立生态而后续乏力。

这两款产品的共同教训是，硬件形态和AI能力之间需要找到平衡，单靠一个新设备无法创造新交互习惯。Sweet Pea能否打破这一局面，取决于它能否回答几个问题：能否在不深度依赖手机系统权限的前提下提供完整体验？续航和佩戴舒适度能否支撑全天候使用？语音交互是否足够好，好到让用户愿意从已经习惯的手机屏幕上移开注意力？这些问题目前没有答案。

7月，OpenAI还推出了Codex Micro联名键盘，一款13键可编程机械键盘，售价230美元，定位为“智能体工作指挥中心”。虽然面向开发者，但它释放了一个信号，OpenAI正在从纯软件公司转向“软件加硬件加生态”的全栈计算平台。

真正的对手

OpenAI如果把硬件、云端Agent和ChatGPT订阅捆绑在一起，意图构建一条完整的商业链条。但语音入口之争的真正对手，不在端侧，而在系统层。

Google有搜索引擎、Android系统、Pixel硬件和Gemini的全栈能力。Gemini Live已率先实现实时语音对话。更关键的是，Android设备全球月活超过30亿台，Google有能力把语音交互能力直接植入系统层，不需要另造硬件。

Apple掌握着AirPods，全球TWS耳机市场份额第一的产品，加上iOS生态和自研芯片。苹果一直在推进Siri的大模型化重构，虽然进度落后于OpenAI，但一旦AirPods配上真正能干的Siri，OpenAI的Sweet Pea面对的将是一个已经占据用户耳朵的对手。

这里有一个OpenAI绕不开的结构性短板，它没有自己的操作系统。苹果用iPhone把用户锁进iOS生态，靠的是操作系统、App Store、芯片和硬件一体化控制力。OpenAI目前只有模型和硬件，缺了中间最关键的一层。Sweet Pea要真正发挥作用，需要深度调用智能手机的系统级权限，包括日程、通讯录、智能家居控制，乃至微信这样的第三方应用。

而这些权限，分别掌握在Apple和Google手中。如果不能深度调用这些权限，Sweet Pea的体验会大打折扣。这正是Humane AI Pin和Rabbit R1踩过的坑。

换言之，OpenAI的硬件闭环，是建在别人地基上的。

范式切换意味着产业链重排。当一个首年产能目标近5000万台的新品类诞生，且底层逻辑是“算力在云端、交互在语音、感知在端侧”，至少三个方向会出现明确机会。

最关键的是端侧语音硬件。要做到“永远在听但从不误触发”，需要的不仅是一颗麦克风，而是一整条信号处理链路：多麦克风阵列、波束成形、自适应降噪、回声消除、语音活动检测。在此基础上，还需要一颗低功耗离线语音预处理芯片，能在毫瓦级功耗下完成唤醒词检测和基础指令识别。

这是端侧AI芯片公司的机会窗口。科大讯飞的AIUI平台已经把语音交互跑到了100MHz主频、140KB存储的RTOS设备上，降噪耳机、智能眼镜，甚至一个领夹大小的设备，都能承载完整的语音前端处理能力。

另一个方向是多设备协同与跨端调度。语音全域交互的隐含前提是，你不会只用一个设备。你可能戴着耳机跟AI说话，AI需要把生成的文件发到笔记本上，把图表投到最近的屏幕上，把提醒同步到手表上。这需要AI在云端判断当前的最佳输出通道，自动路由。这个方向在架构层面不直接面向消费者，但它是整个语音计算生态的底层基础设施。

还有一块是常驻Agent后台，也就是个人云端AI工作站。

全双工语音交互如果只是“更快地回答你的问题”，那它最多取代搜索引擎。真正的商业价值在于让AI在你没看屏幕的时候持续工作。你早上口述三个任务，然后去开会，AI在云端一个接一个执行，开完会回来，三件事都做完了。这背后需要的是一个常驻Agent后台，持久化的云端工作环境，保留文件系统状态、浏览器会话、工具链和调度系统。Manus等产品已在这一方向探索。

中国企业的路径选择

中国在端侧语音AI上的积累，走了一条和OpenAI几乎正交的路径。

科大讯飞做了27年语音技术，在中文语音领域有着难以复制的数据壁垒。7月，讯飞发布了AIUI多模态交互平台升级，融合语音、视觉、Agent与具身智能，支持100多种拟人音色，覆盖100MHz主频、140KB存储的RTOS极限低功耗方案。其策略是把AI语音能力植入已有的硬件，比如智能音箱、汽车座舱、教育平板，而不是另起炉灶做新硬件。这个策略起量快、成本低、不需要教育市场，但碎片化严重，体验参差不齐。

面壁智能在端侧模型领域同样进展迅速，其MiniCPM系列开源模型在GitHub和Hugging Face上的累计下载量已突破3800万（据面壁智能官方数据，截至2026年7月）。5月25日，面壁发布了MiniCPM5-1B端侧文本大模型；7月WAIC大会上，又发布了参数更大的MiniCPM5-2B以及一个VLA具身模型。以豆包App月活计，字节跳动在端侧AI用户规模上居国内前列；小米的AIoT端侧设备搭载量全球领先。

还有一种路径介于纯云端和纯端侧之间。WAIC期间，腾讯云WorkBuddy与李未可科技宣布战略生态合作，发布首款接入WorkBuddy的X-AI记忆眼镜。眼镜整机主体26克，搭载多麦克风阵列与自研WakeeMemory OS，能自动识别会议、商务拜访等场景并启停录音，将音频整理为人物、事件、时间、任务等结构化信息，再同步至WorkBuddy云端，由后者生成文稿、PPT和日程安排，完成任务跟进与跨系统流转。这条从感知到记忆再到执行的链路，把硬件入口和云端Agent连在一起，既不像OpenAI那样从零造新硬件品类，也不像纯端侧方案那样受限于设备算力。6月腾讯云发布Buddy AI共创生态计划后，这是硬件生态首个落地成果。

中国企业的打法并不唯一。讯飞和面壁走端侧路线，让模型直接在设备上跑，用存量设备规模对冲新硬件品类的不确定性。WorkBuddy与李未可的合作走的是中间路线，硬件负责感知和记忆，云端Agent负责执行和交付。端侧路线的优势在隐私保护和离线可用性，在中国数据合规框架下具有适配性。中间路线的优势在算力不受限，能完成更复杂的工作流，但依赖网络连接。

但端侧路线的短板同样明显。模型能力的天花板受限于设备算力，很难与云端大模型正面竞争；跨设备协同缺乏统一标准，不同厂商的设备之间难以无缝衔接；生态碎片化导致开发者适配成本高企。这些短板如果持续存在，所谓“正交路径”的竞争力就需要重新审视。

全双工语音交互面临一个共同的结构性风险，它在物理上等效于“一个永远开着的麦克风”。中国《个人信息保护法》对生物识别信息和声纹数据的采集有着严格的单独同意要求。GDPR将语音生物识别列为“特殊类别数据”，违规罚款上限为全球营收的4%。这些规则表面上是法律问题，实质上决定的是产品形态。

一个需要你每次使用前手动授权的“全时AI助理”，等于废掉了“全时”二字。谁能设计出一套既合规又无感的用户同意机制，比如声纹本地识别不上传、差分隐私处理后的模糊化音频、硬件级的物理麦克风开关，谁就可能在这个赛道上拿到最大的一张合规牌照。

计算机的历史，是一部交互成本不断降低的历史。从打孔纸带到命令行，从图形界面到多点触控，现在轮到声音。每一次交互成本大幅下降，旧秩序中最大的公司都觉得自己准备好了，但没有一家真正准备好过。2007年iPhone发布时，Nokia还是全球手机霸主；BlackBerry直到2013年仍在坚持全键盘设计。

就像今天走在山路上完成报告的那个人一样，我们正在经历的，是一个“屏幕可选项化”的起点。真正的变量不是语音能不能取代屏幕。屏幕不会消失，只是不再是唯一选项。变量在于，当语音成为计算的新入口之一，谁占据了这个入口，谁就在下一代计算的版图中拿到了一个关键位置。

（本文首发钛媒体APP，作者 | 硅谷Tech-news，编辑 | 焦燕）

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