摘要

在 Spotify 运营20年、将活跃用户做到了超过7亿、付费订阅用户超过3亿后，Daniel Ek 于1月1日转任执行董事长，并重新投入创业。 Spotify 于2006年成立，2008年末在瑞典上线，2011年进入美国；Neko Health 同样花了5年研发，2023年在瑞典上线，随后进入英国，如今进入美国。“也许只是我的疼痛耐受度比较高。”
Neko 的切入口是一项垂直整合、定价499美元且单位经济效益为正的预防性医疗服务。 一次约1小时的检查会测量53项血液指标，采集超过6,000张高分辨率身体图像，评估心血管及其他已有循证依据的指标，并由临床医生解读结果。Ek 称这是“你能为健康投入的最有价值的1小时”。Neko 联合创始人 Hjalmar Nilsonne 是这一构想的核心提出者，负责大部分工作；Ek 并不担任公司的日常 CEO。
超过100,000次扫描已经释放出一个早期健康信号：约1%的会员被发现患有此前未确诊的严重疾病。 Ek 表示，初始健康状况最差的会员改善幅度最大，但明确不把这一结果说成已经证明了人群层面的结论。Neko 建议每年检查一次，但他认为，现在判断大范围普及将如何影响医疗预算还为时过早。
皮肤科说明了为什么 Neko 把多模态、纵向数据视为产品本身，而不是一次性体检。 Neko 用户平均有约950颗痣；Neko 会把它们全部编目，用 AI 标记风险，再叠加临床医生和专科医生的复核，随后比较每次检查中每个病灶的变化。即便是极其优秀的医生，也“不可能记住”一个人几百颗痣在1年前的样子。
Ek 对美国医疗体系失灵的初步判断，是激励机制与回报周期错配。 雇主绑定的保险可能只会覆盖同一名会员2年或3年，而预防性投入可能需要10–20年才能收回成本；因此，体系仍然围绕急性症状运转。他的应对方案并不宏大：降低诊断成本，并积累足够的结果数据，让长期投资回报变得可见。
这套数据策略不止覆盖 Neko 自有传感器，还延伸到可穿戴设备、科研以及持续升级的诊断能力。 Neko 已经支持导入 Apple Health 数据，完成了4项临床试验，另有2项正在进行、4项计划开展；Ek 预计 Gen 2 会持续扩展，而不会在10年间停留在静态产品状态。他认为，如果医疗数据的可用规模增加10x或100x，就可能得出今天规模相对有限的数据集无法支持的结论。
谈到 AI，Ek 同时看好开放模型和闭源模型，不愿对发展节奏采取强硬立场，并提出算力是静态模型分类之外的另一项风险变量。 Spotify 会根据任务不同使用前沿模型和微调模型，因为成本、效率与控制能力各不相同；与此同时，一个使用100,000块 GPU 的系统，可能远强于一台家用电脑上运行的开放模型。他更大的不满是，行业没有充分传达 AI “疯狂积极的一面”：从个性化音乐到更早发现疾病，AI 的应用潜力远未被讲清楚。

精读

1. Spotify靠为在位者的下行风险兜底赢得市场

访谈从 Spotify 的规模讲起：在 Ek 运营公司20年后，活跃用户已超过7亿，付费订阅用户超过3亿；1月1日，他转任执行董事长。Ek 23岁时创办 Spotify，那时 iPhone 和 YouTube 尚未出现，Facebook 仍只面向大学生。面对猖獗的盗版和针对个人消费者的诉讼，他得出的结论很直接：“不可能把精灵重新塞回瓶子里”（There’s no way to put the genie back in the bottle）。因此，产品必须让用户感觉自己拥有“触手可及的全世界音乐”（all the world’s music at your fingertips）。
瑞典陷入困境的音乐市场提供了切入口。高速宽带让盗版变得毫不费力，iTunes 又尚未进入，当地音乐行业的收入据 Ek 回忆缩水了约80%；这让瑞典既成为全球最糟糕的音乐市场之一，也成为对合法替代方案异常开放的试验场。
Ek 和联合创始人 Martin 把上一家创业公司的收益全部投入，用来保证唱片公司能够获得足够收入，以守住下一年的预算和奖金。Spotify 如果失败，高管仍然能拿到报酬；如果成功，他们则共同分享上行空间。经过多年谈判，Spotify 于2008年末上线，随后扩张至英国，并于2011年进入美国。
Stardoll 是 Ek 的运营预演。该网站的平均页面加载时间约为4分钟；他重新设计架构、组建新的技术团队，把加载时间压到1秒以内，随后流量“爆炸式增长”。他原本答应帮忙6–12个月，部分原因是希望 Danny Rimer 能为 Spotify 提供资金——这并没有发生——但他最终还是离开，自己把 Spotify 做了起来。

2. 离开 Spotify 后，Ek 要的是再次做产品，而非只做投资

在 Spotify 上市前后、约2018年之前，Ek 几乎没有多少可投资财富，因为此前12–13年几乎全部精力都放在公司上。开始投资后，他很快确认了自己的偏好：“相比投资，我更喜欢做产品。”在没有实际运营权的情况下给创始人提供建议，不如亲自解决一个问题让他满足。
至少从2012年或2013年的一次访谈开始，医疗就一直占据他的注意力。他最初困惑的是：医疗支出为何持续上升，结果却在恶化。Ek 没有找到单一原因，但把重点放在慢性病上，包括心脏健康和皮肤癌，因为在他看来，及早发现可以让这些疾病变得可预防，同时把治疗成本和患者痛苦维持在较低水平。
Neko 联合创始人 Hjalmar Nilsonne 是公司的核心构想提出者，也负责大部分工作；Ek 仍然深度参与，但不担任日常 CEO。Neko 的判断是，预防始于“多得多的数据”（a lot more data）：每一种测量都要更深入，覆盖更多模态，并且持续纵向采集。Ek 明确把这套飞轮与 Spotify 联系起来：更多听歌数据提升了下一首歌的预测能力；更丰富的健康历史，或许同样能提升对未来疾病的预测能力。

3. Neko把预防性医疗压缩进1小时的全套检测

499美元的 Gen 2 检查在设施、护士、医生、诊断设备和软件之间实现垂直整合。会员提供血液样本，检测53项指标；随后进入一套相机设备，采集超过6,000张高分辨率图像；同时接受心脏、血液循环、握力以及其他有循证依据的测量。
包括血液检测在内的结果会在同一次访问中提供，医生可以连续、不间断地完成解读。完整体验约需1小时，但如果受检者问题较少，30–40分钟也能完成。Ek 希望它最终像每年看一次牙医一样成为常规安排，同时承认“500美元仍然是一大笔钱”。
美国业务将从纽约 300 Lafayette 开始。讨论中还提到迈阿密和华盛顿特区是计划中的地点，未来12–24个月将扩大美国覆盖范围。
主持人追问，Neko 与此前的综合医疗概念究竟有何实质区别。Ek 强调的是公司的运营积累：8年产品开发、超过100,000次扫描，以及近期发布的第3年数据调查，而不是刚刚提出一个预防医疗概念并包装上市。
约1%的会员被发现存在严重且此前未确诊的医疗问题，许多人还会获得关于压力、饮食、睡眠及其他生活方式变量的建议。尽管仍处于早期阶段，最让 Ek 感到鼓舞的是，起始健康状况最差的会员改善幅度最大；他提到，有人正是在看到并讨论自己的健康状况后戒了烟。

4. 纵向皮肤科数据，展示 AI 真正创造价值的地方

Neko 用户平均有约950颗痣，有些人甚至有几千颗，远远超出普通门诊能够持续、完整检查的范围。Neko 会将每颗痣、每个病灶、皮疹和发红区域全部编目，而不是只检查患者或医生碰巧注意到的部位。
AI 系统会标记潜在风险，临床医生进行复核，仍然令人担忧的部位则交由多名皮肤科专科医生检查。Ek 设计的是一种有意保持混合形态的模式：“它应该在优秀的整体体验中，无缝结合 AI 和出色的临床医生”（It should seamlessly be both AI and amazing clinicians in a great packaged experience），而不是让自主算法取代医学判断。
更大的优势会在下一次检查时显现。由于每个病灶都已经完成编目，系统可以识别一年之间的异常变化；即便是“世界上最好的医生”，也不可能可靠地记住950颗痣之前分别是什么样子。

5. 预防的障碍是回报周期错配，而非缺少意愿

当被问及美国医院就诊和药物为何可能达到其表面投入成本数倍时，Ek 没有顺势把自己塑造成能提出3项宏大改革方案的专家。他给出的狭义判断是：“给我看结果，我就给你看激励”（show me the outcome, I’ll show you the incentive）：医疗体系诞生于传染病是主要威胁的时代，至今仍然奖励在明确症状出现后进行干预。
雇主绑定的保险让这种错配更加严重。一个人可能只在同一雇主及其保险公司处停留2年或3年，但预防性投入可能需要10年、15年或20年才能收回成本。Ek 设想的切入口，是把一次假设需要100万美元的干预降到数万美元，从而提高有人愿意为其买单的可能性。
Neko 表示，499美元的定价已经能够实现正向单位经济效益，部分现有诊所也已实现盈利。但 Ek 不愿据此推导出全国性节省：普遍开展年度筛查究竟会如何影响医疗预算，“我认为现在还无法判断”。
更好的测量最终可能厘清这笔投资的回报。按科技行业标准看，Ek 认为医疗数据集小得出人意料；如果能让可用数据增加10x或100x，就可能得出有用结论。Neko 已完成4项临床试验，2项正在进行，另有4项计划开展，并且每年发布汇总结果。

6. Ek希望用应用、开放程度和实际算力来评判 AI

对前沿 AI 的发展节奏，Ek 没有表达明确支持或反对。更广泛的争论是由主持人提出的，他举例说，危机发生时会让所有人瞬间变成专家；Ek 则转而强调，技术都会带来极端的正面和负面影响，应当把技术引向希望实现的结果。
他的正面案例很具体。Spotify 最终或许可以“为你生命中的每个时刻配上音乐”（soundtrack every moment of your life），让音乐让用户“感受更多”；Neko 则可以持续监测数百个病灶。Ek 认为，科技行业没有把这些具有广泛益处的应用放在台前，已经“造成了极大的伤害”（a terrible disservice）。
在模型结构上，Ek 预计开放系统和闭源系统会长期共存。Spotify 同时使用前沿模型和内部微调模型，因为有些任务需要更低成本、更高效率，或者需要前沿模型提供商无法提供的定制能力；主持人则用每100万 tokens 约0.13美元对比30美元的输出成本，说明了其中的差距。
Ek 认为，算力可能是另一项值得纳入考量的安全变量：一个使用100,000块 GPU 的系统，可能远强于一台家用电脑上运行的开放模型。主持人进一步将其延伸为基于算力的访问权限和认证机制，但 Ek 仍将其视为一个未完成的想法——“也许是我遗漏了什么”（maybe it’s something I’m missing）——而不是已经成形的监管方案。

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