6月14日,就在晶泰科技上市的第二天,Tempus AI 在纳斯达克上市,股票代码为“TEM”,首日最高上涨15%。


Tempus AI以每股37美元的价格发行了 1100 万股股票,处于其最初 35 至 37 美元的目标区间的最高位。


这使得原本只想募集1亿美元左右的Tempus,超出预期筹集了4.107 亿美元


这一番上涨,让这家AI+医疗健康独角兽Tempus AI的市值直接飙上60亿美元。


晶泰科技和Tempus AI相继超预期上市,意味着IPO市场正在强劲复苏?


赶上创业风口


有意思的是,Tempus AI创办者并不是医学专业出身,而是跨界来到医疗赛道。


公司创始人Eric Lefkofsky曾经是著名的团购网站鼻祖Groupon的联合创始人兼投资人,Groupon上市后他成为一名亿万富翁。


:Eric Lefkofsky


作为一名连续创业者,他还在广告、医疗、物流等多个行业创办公司。


2015年,因为其妻子身患乳腺癌,Eric Lefkofsky选择创办了AI医疗公司Tempus。


正巧在同一年,美国高调启动了“精准医疗计划”,成为全球关注的医疗发展新方向。


Tempus是一家通过人工智能收集、分析分子生物学和临床数据,致力于改善癌症疗法的精准医疗科技公司。



Tempus以提供低价测序服务为切口,自建了CLIA认证的自动化实验室,每年能接待超过10万个病人。但在硬件方面,公司和测序巨头Illumina合作,并运用机器学习和AI建立了自己的生物信息学通道。


Tempus开发了一个数据网络,该平台包括专有软件和专用数据管道,通过覆盖 2,000 多个医疗机构的约450个独特数据库。


由此,Tempus掌握了AI时代的核心生产资料:数据。


迄今为止,Tempus搭建了低成本、高质量的临床和基因组数据库,公司称世界上最大、最全面的癌症患者分子库之一。


已经积累了超过 9 亿份文档,涵盖超过 560 万份匿名患者记录,其中包括约 13 亿页丰富的临床文档。


Tempus还包括1百万条带有图像数据的记录、超过90万条带有与基因组信息相关的匹配临床记录,以及超过22万条带有完整转录组谱的记录。


Tempus正在用这些数据训练大语言模型,并且面向市场提供各种支持AI的解决方案。


而无论是对于药物研发还是精准诊断,对于患者全方面的数据都是稀缺资源。


这也让公司从基因组学拓展到数据和服务业务,而药企们愿意花费高价钱获得Tempus去识别的数据库。


例如GSK与Tempus续签了3年的合作协议,使用其人工智能平台改进临床试验设计、加快临床注册并确定药物靶点。为此,Tempus收获了7000万美元首付款。


根据2023年的收入计算,其产品已被约95%的最大上市制药公司采用,客户包括辉瑞、阿斯利康等。


公司累计亏损15亿美元


强大的商业模式下,Tempus在上市之前已经累计获得九轮总计 13亿美元 的融资,其中包括软银2亿美元的融资。


2022 年,Tempus 的收入为 3.21 亿美元,并在 2023 年增长至 5.32 亿美元。2024年Q1,该公司实现了 1.46 亿美元的收入。


Tempus的主要商业模式有三种:基因组学、数据和服务以及AI应用。


2023年,Tempus在这三项业务的收入分别为:3.63 亿美元(基因组学)、1.688 亿美元(数据和服务), 550 万美元(AI应用)。


也就是说,尽管Tempus宣称自己是人工智能+精准医学公司,但单纯的AI产品收入占比不超过1.5%。


图:Tempus招股书


目前,该公司尚未盈利,2022年和2023年分别亏损2.9亿美元和2.14亿美元。截至 2024 年 3 月 31 日,Tempus 累计赤字为 15 亿美元。


不过首席执行官Eric Lefkofsky在上市时表示:“由于收入增长迅速,我们不会将所有的毛利润增长重新投入到业务中。我们每个季度的杠杆率都在提高,”


他表示,预计该公司明年的现金流和 EBITDA 都将为正值。


截至 2023 年 12 月 31 日,公司已签署合同,剩余总合同价值超过 9.2 亿美元,其中包括约 3 亿美元的额外潜在未来合同选择权。


Tempus已经拥有约 2300 名员工,招股书显示,未来公司的战略重点是将其能力和商业吸引力扩展到肿瘤学以外的其他疾病类别。


例如扩大癌症、心脏病学、神经心理学和放射学的人工智能诊断和个性化医疗。


可以说,得益于创始人在商业领域的深厚积累,Tempus从一开始就找准了痛点和商业模式。


公司在2022年拿到软银融资时就预备上市,但Eric Lefkofsky认为IPO市场不佳,而选择今年美国IPO市场复苏后超额募资上市。


对于Tempus而言,其他商业模式已经打通,但AI应用还有很长的路要走。


—The End—


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