赛道领头羊。Marketplace 模式——患者约 RD 问诊,软件接管 credentialing/排班/账单/保险,保险付钱。据说 ARR 已过亿。每个新玩家都拿它做对标。
Nourish 一年融 3500 万美元,做的不是 AI 营养建议——做的是「AI 让营养师每周多看十倍病人」
AI 营养教练是卡路里追踪的反面:决定胜负的不是技术而是监管。Nourish 在 2024 年初拿了 3500 万美元 A 轮,2026 年中 ARR 据说过亿美元,业务模式完全是「医保报销的注册营养师(RD)问诊 + AI 工具放大单 RD 单周接诊量」。Fay 同样路数,2024 年底 Forerunner 领投 5000 万 A 轮。Foodsmart 走的是更老的 B2B2C 路线,把营养项目卖给 Cigna、Humana、雇主和 Medicaid。Berry Street 给独立 RD 卖软件。这条赛道的真相是:「AI 直接给消费者出营养建议」是死路——美国 47 个州对 dietetics 有执照管控,2023 年起 Academy of Nutrition and Dietetics 一直在向无执照 AI 营养 App 发警告函;FTC 也在 2024 年明确表态会对 AI 健康宣传执法。资本要求中高(A 轮起步 200 万美元 +),独立开发者不可做,除非你本人是 RD 或你做的是给 RD 用的工具。选边:你要么是有受众的营养师创业者,要么是给营养师卖铲子的工程师。
赛道领头羊。Marketplace 模式——患者约 RD 问诊,软件接管 credentialing/排班/账单/保险,保险付钱。据说 ARR 已过亿。每个新玩家都拿它做对标。
和 Nourish 同款 playbook,消费品牌更锋利,重点切 GLP-1 患者配套(跟 Hims/Hers/Ro 的患者做 MNT 支持)。更年轻、迭代更快、网络更小。
老牌 B2B2C 幸存者。卖给健康险(Cigna、Humana、Aetna)、自保雇主,给 Medicaid 人群做「食物即药」。声量小但有十几年的临床结局数据——合同要几年才能签下,但签下后几十年掉不了。
不一样的切法——把软件卖给开私人诊所的 RD,而不是自己做 marketplace。给独立营养师做保险 credentialing + 排班 + EHR。是「dietitian 版 Stripe Atlas」的押注。
几十家 D2C telehealth 品牌背后的 RD + 临床医师层。无聊的基础设施,黏性高的合同,跟着 GLP-1 浪潮一起涨。
邻接玩家——卖 99-199 美元/月会员,捆绑 MD + 健康教练 + 营养。靠近现金支付高端 wellness 一端,证明富裕消费者愿意为有资质的整体性照护直接付费。
英国公司,通过肠道菌群 + 血糖反应 + 血脂检测做个性化营养。349 美元入门 + 30 美元/月。Tim Spector 的科研背书是护城河。证明科学派 D2C 营养教练可以在美国 RD 执照壁垒之外跑出规模。
Palta 消费健康矩阵里的消费 AI 教练(旁边是 Flo、Prequel)。D2C 流量大,主打间歇性断食。是定位的反面案例:完全靠 App Store、没有保险臂,FTC 对 AI 建议的执法风险高。
PCOS、IBS、GLP-1 配套、产后、运动营养、肿瘤、饮食障碍恢复——任何一个 MNT 可报销 + 服务不足的细分都可融资。你不需要 10 万粉丝,需要 500 个排队等你的患者。
病历记录、餐单生成、保险申报、患者留存——任何一个私人执业 RD 都愿意每月 50-300 美元买能省他每周 5 小时的软件。Berry Street 的切口。风险更低、更无聊、收入路径更快。
仅 credentialing 一项(NPI、CAQH、in-network 申请)每个州每个保险公司都要 4-6 个月。多数创始人在第三个月放弃。如果你在 Oscar、One Medical、Hims、Carbon Health 干过并扛过保险运营,你有不公平的优势。
美国 47 个州对 dietetics 有执照管控。Florida、Ohio、Pennsylvania、Texas、North Dakota、Alabama 从 2023 年起一直在给无执照 AI 营养 App 发停止函。加上 FTC 对 AI 健康宣传的执法信号——这是杀掉大多数消费 AI 营养项目的监管雷区。
投资人 5 分钟内会问。保险公司不会回你的电话。临床可信度的缺口糊不上。要么找 RD 联合创始人,要么转去做给 RD 用的工具,不要做面向患者的产品。
只要你处理 PHI——你一接触患者诊断或保险信息就会处理 PHI——HIPAA、各州隐私法、和每个供应商签 BAA 都是不可选项。ChatGPT 消费 API 不合 HIPAA。Azure OpenAI 走 BAA 合。技术栈要这么规划。
RD + 工程师联创,200 万美元+ pre-seed,18 个月+ 承诺
娶/嫁了 RD 的工程师,或者懂技术的 RD
在某一个细分有 5K-50K 粉丝的 RD