Nabla
赢在架构，不靠模型

医生的工作日里，30%–40% 的时间花在写文档上——不是诊断，不是治疗，而是逐字记录这次就诊的主诉、客观检查、评估和计划（SOAP Note）。这是医疗体系的行政税，也是医生职业倦怠的主要来源之一。

2018 年，Alex LeBrun 在巴黎创立 Nabla 来解决这个问题。这不是他第一次创业：2009 年他创立对话 AI 公司 VirtuOz，2012 年卖给 Nuance Communications；2013 年创立开发者 NLP 平台 Wit.ai，2015 年以约 $40M 卖给 Facebook，随后主导 Facebook（现 Meta）Messenger 的 NLP 平台。两次退出之后再做第三次创业，这条路径在法国 AI 圈几乎独一无二。

Nabla Copilot 的使用方式很直接：医生戴上耳机或打开手机 App，全程录音问诊过程。关键的技术决策是——语音数据在设备本地处理，不上传服务器。On-device ASR 实时转录，AI 随后生成结构化 SOAP Note，医生只需约 30 秒确认或微调。

这个架构选择不是为了炫技。医疗数据在美国受 HIPAA 约束，在欧洲受 GDPR 约束，违规罚款可达年营收的 4%。On-device 处理意味着患者音频根本不进入 Nabla 的服务器，天然满足两套监管框架里最严格的要求，而大多数云端处理的竞争对手每进入一个新市场都要重新做合规评估。

截至 2024 年，Nabla 已被 85,000+ 名医生每天使用，部署于 350+ 家医疗机构，覆盖美国、法国、英国的主要医院系统——美国是主力市场，法国是本土起点，英国正在扩张中。每月生成的结构化 SOAP Note 超过 600 万份。

融资节奏分三个阶段：2018–2020 年种子阶段融资约 $20M；2022 年 9 月完成 $30M Series B，由 Cathay Innovation 和 Headline 领投；2024 年完成 $70M Series C，同样由 Cathay Innovation 领投，Serena、Bpifrance 跟投。累计融资达到 $120M。

产品深度集成 Epic、Cerner、athenahealth 等主流电子病历系统（EHR），医生生成的笔记可直接写入 EHR，不需要复制粘贴。2025 年推出的 Nabla Care Intelligence 把产品线从"笔记生成"扩展到患者追踪、复诊提醒等后台分析能力。

在一个演示效果远多于真实用户的赛道里，85,000 名医生的日活数字是少见的、可验证的采纳率证明。

Nabla 真正的护城河，不是生成 SOAP Note 的 AI 能力本身——这项能力会随着基础模型持续变强而被逐渐追平，OpenAI 已经在试验医疗方向的产品，Apple 也在健康 AI 上加大投入。

护城河来自两个更难复制的东西：一是 EHR 深度集成——每家医院的电子病历系统配置不同，完成一次集成往往需要数月的销售和技术对接，Nabla 已经完成了 350+ 家机构的集成，替换成本极高；二是 on-device 合规架构——这个设计选择让 Nabla 在每个新市场的合规门槛显著低于云端处理的竞争对手，而且大平台反而更难复制这套架构，因为它们承担的数据隐私责任更大。

但这也意味着 Nabla 的竞争风险不完全在自己手里：一旦基础模型厂商把"语音转结构化病历"这类能力做成通用底层功能并大幅降低成本，Nabla 能守住的就只剩 EHR 集成和合规架构这两道壁垒——它们很难被抄，但也需要持续的销售周期去扩大，时间窗口有限。

Nabla 因为规模（约 100 人团队、$120M 累计融资）超出 NeoLab 主系列的典型范围，被归入 Appendix 分类，但它作为医疗 AI 领域少见的真实规模化样本，价值并不打折。