OpenAI砸一億美金收購一家成立僅一年、團隊只有4人的醫療數據公司——這個數字差異本身就很能說明問題。

看似不合理的估值背後，其實藏著AI應用落地最關鍵的那一環。

這家叫Torch的公司做的事兒看似簡單：醫療數據的清理、標準化、整合。但恰恰就是這種"髒活累活"，成了2026年AI應用爆發的臨界點。

為什麼？因為現在的LLM再強，也扛不住數據質量不行這個致命傷。真正的瓶頸根本不在模型本身，而在context engineering——也就是怎麼給AI喂最有用、最乾淨、最相關的數據。

醫療這個行業數據特別複雜，格式五花八門，標準化難度大，這正是Torch擅長的。而一旦這個問題被解決，不僅是醫療領域，其他行業的AI應用都能跟著受益。

換句話說，OpenAI不是在買一家公司，而是在補齊AI應用鏈條上最後那塊拼圖。數據整合做好了，LLM的潛力才能真正釋放出來。