近年来，婴配粉赛道持续震荡，为了稳住大盘，寻找生意的新增长点，乳企们将目光锚定更加细分的赛道。据CBME数据显示，在母婴店未来奶粉品类增量赛道的调研中，特配粉的期望值最高，55.6%的调研者认为，特配粉将是母婴店未来奶粉品类中为数不多的增量赛道。
但高门槛使众多玩家望洋兴叹，研制端企业需要集研发、临床、注册、生产等流程为一体，对企业的综合实力提出了超高要求。高门槛也使市面上的特医食品类型扎堆，很多罕见病等细分品类还未实现研究上的突破。
随着更多乳企入局，特医行业将出现新的变动，市场教育也将进一步得到完善，下半场的竞争局势也逐渐明朗。
一片超高速发展的刚需蓝海
1957年，世界上第一个“特医食品”诞生，在随后的几十年里，特医食品在中国、美国、欧洲等国家得到普遍的应用和发展。进入21世纪，特医食品受到中外医学界前所未有的关注，相关产业开始高速发展。
据艾媒咨询数据，中国特医行业的市场规模在2016-2022年间持续扩大，2022年市场规模为119亿元，预计到2023年将达到140亿元。
与某些动辄千亿市场规模的品类相比，特医食品的市场盘子还很小，但业内人士对特医行业未来的发展充满了信心。当然，这些信心并不是空穴来风的。
据相关部门统计，国内新生儿过敏率达40.9%，近20年婴幼儿食物过敏增长超过200%，婴幼儿乳糖不耐受率46.9%-70.0%，每年约有120万早产儿出生，还有众多苯丙酮尿症等特殊体质的婴幼儿。
而在临床营养支持中，特医食品不可被替代，对特殊体质婴幼儿，特医食品就是刚需。
但由于市场发展仍处于早期阶段。据一些门店反映，“很多顾客对特配粉的认知程度低，并不认同它们的营养价值，只有医生告诉要买特配粉的时候，她们才会购买。”但我们观察到，现在的消费趋势正向好，市场教育成果初显。
据魔镜数据统计，2022年淘系特配粉成交额为9亿元，同比2021年增长35.07%。2023年1-7月，淘宝天猫平台防腹泻/抗过敏、低体重/早产儿奶粉的销售额分别同比上涨18.5%、31.8%。
除了线上，线下门店的特配粉销量也有所增长，我们从一些母婴门店处了解到，“从去年开始，来店里询问特配粉的顾客变多，成交变得更容易。我们也上新了更多的特配粉品牌。”
消费者、消费欲和消费力三方利好，未来可期的特医行业同样也吸引了各路掘金者。据母婴前沿统计，截至2024年3月，国内共有57家企业，167款特医食品配方通过注册。而就在2018年，国内通过注册的特配食品还仅有5个。可以说，在六年的时间里，中国特配食品行业实现了超高速的迅猛发展。
乳业玩家有限，更多细分赛道未被挖掘
但实际上，近两年才火起来的特医食品市场覆盖率还很低，据CBME 2023年数据，特配粉的线下渗透率仅47.8%。由于入局门槛非常高，对入局玩家的科研实力、财务水平、渠道建设等综合能力的建设都提出了超高标准的要求。据业内人士透露，“除食品安全国家标准的专业要求外，生产特医食品还需要与医学科研机构联手研发，具备临床试验等各种条件，研发周期太长，光从立项到取得生产资质就需要3-5年，再投入生产与产品正式上市，需要消耗的时间成本巨大。”
高门槛是阻碍也是机会，国内外乳企纷纷布局。截至目前，国内仅16家乳品企业旗下73个特配粉完成注册，包括雀巢（13个）、达能纽迪希亚（7个）、贝因美（4个）、飞鹤（4个）、伊利（1个）、圣桐特医（10个）、雅培（8个）、美赞臣（3个）、惠氏（2个）、宜品（4个）、明一（2个）、澳优（3个）、每日乳业（2个）、天津澳斯乳业（1个）、爱优诺（7个）以及最新入局的君乐宝（2个）。名单如下：
通过注册的企业名单及配方统计
其中，国内乳企的特配粉数量占总量的45.7%，外资品牌仍占国内特医食品市场的主流。据达能、雀巢等多个外资奶粉品牌的2023财年年报显示，中国市场专业特殊营养业务销售额均实现提升。
但国内相关企业也在加速布局。首先，国产奶粉头部企业飞鹤、伊利、君乐宝首次在特配粉赛道齐聚，这意味着国产头部奶粉企业更加重视特配粉赛道，特医市场教育将得到进一步发展，竞争也将进一步加强。其次，2024年开年以来，新增8家中国企业进入特医食品赛道，市场将得到进一步的扩大与成熟发展。
若按类型分，167款特配食品包含全营养配方、电解质配方、碳水化合物组件、无乳糖配方、早产/低出生体重婴儿配方、蛋白质(氨基酸)组件、乳蛋白部分水解配方、乳蛋白深度水解配方、蛋白质组件、氨基酸配方、氨基酸代谢障碍配方、母乳营养补充剂等17种类型。其中主打全营养配方类型的数量最多（有55个）；其次是电解质配方（有23个）。
167款配方类型统计
从类型来看，特配食品主要集中在全营养配方食品、电解质配方食品、碳水化合物组件配方食品、蛋白质（氨基酸）组件配方食品、无乳糖配方食品、早产/低出生体重婴儿配方食品和乳蛋白部分水解配防食品上。而像针对深度水解、遗传代谢病、甲基丙酸血症、苯丙酮尿症等罕见病的特医食品因受众小或研发难度大，市面上缺少相关产品。消费者只能依赖跨境电商，但跨境电商的消费链路太长，大幅度增加。
比如“柠檬宝宝”。“柠檬宝宝”无法将吃进去的蛋白质和部分脂肪代谢，从而变成了酸性的“毒”，损伤宝宝的大脑、神经系统以及身体各脏器。目前国内市面上还没有针对“柠檬宝宝”研发的特配奶粉，据相关人士表示，“大家平时主要靠海淘购买奶粉，价格高且流程长，一旦断货，孩子就面临着生存危机。”
同样，还有更多患罕见病人群没有配套的特配食品。国家也在大力鼓励企业加强对罕见病特医食品的研发，相关配方可以得到优先审理。在国家市场监督管理总局最新修订发布的《特殊医学用途配方食品注册管理办法》中提到，罕见病等类别特医产品将优先审评，时限缩减至30个工作日。
高门槛是行业机会，也是发展痛点
据业内人士透露，“若在婴配粉板块搭建一个金字塔模式，顶层最赚钱的一定是特配粉，其次是羊婴配，之后是有机婴配，最后是普通牛婴配。”
婴配粉板块金字塔模型
特配粉之所以能坐稳金字塔尖，主要取决于高门槛和强需求，这两点既是行业得以快速稳定发展的基石，也是令众多玩家望洋生叹的症结所在。
而特配粉门槛正在一再提高。2024年1月9日，国家市场监督管理总局发布关于《食品委托生产监督管理办法（征求意见稿）》公开征求意见的通知，其中明确禁止特殊医学用途配方食品和婴幼儿配方乳粉不得进行委托生产。这意味着小作坊彻底无缘特配粉了。
实际上，新规定并没有想象中的让特医行业重新洗牌，“槛内人”仍旧是“槛内人”，“槛外人”还是“槛外人”。
对此，一位乳业专家道出了其中的原因:“婴幼儿配方奶粉早就明确规定不允许代工，企业们也都在调整，经过几年的时间，现在基本上没有代工的产品，市面上的品牌都有自有工厂。”
其实除了企业入行门槛太高，消费者认知度不足、门店专业度不够、产品鱼龙混杂等问题也阻碍了行业的发展。
随着更多像君乐宝这样大型企业入局，市场上对特配粉的宣传和相关知识的普及也将进得到进一步的完善，消费者对特医食品的认识也将加深。同时，渠道也在不断地提高自身的专业能力和问题解决能力，为消费者创造更好的专业价值，像一些门店推出的义诊活动等。
东风已备，特医市场将“特”速发展。
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从财务指标看，公司的经营费用率继续下滑至14.4%的低位。这主要是由于收入端的暴增，使得费用端的占比明显减小。而在存货端当前占比处于历史低位，也说明公司当前产品情况仍是供不应求的。 不过，风头正盛的英伟达也有自己的“烦恼”。 第一，产能问题。据悉，英伟达目前最大的难题是孱弱的产量无法满足庞大的需求。英伟达CFO柯莱特·克莱斯(Colette Kress)表示，目前市场需求远远超过了英伟达的供应能力，尤其是今年晚些时候上市的新一代芯片B100。 第二，“围攻”危机。一方面，老对手AMD和英特尔正在“抢食”。据悉，AMD的MI300X系列在AI GPU市场中脱颖而出，财报预测2024年其AI芯片销售额能达到 35 亿美元，并以一贯比竞争对手更低的价格出售。 同时，英特尔的第五代Xeon处理器进展也在加快，美国拟向英特尔提供超过100亿美元的补贴。因此，有业内人士表示，在对成本更加敏感的细分市场里，两家企业可能会对英伟达在高端GPU市场份额和定价能力造成一定的冲击。 另一方面，新秀们奋起直追。例如，最近大热的Groq。据悉，Groq是美国AI芯片企业，推出了当前最快的大模型推理芯片LPU。从数据来看，Groq自研LPU推理速度是英伟达GPU的10倍，甚至成本只有其1/10。 而类似Groq这样的号称“英伟达挑战者”的初创公司，目前单单是在美国已经有12家打响了名声，它们平均成立时间才只有五年。 更重要的是，目前，一些英伟达的主要客户，例如微软、亚马逊、Meta和谷歌均已经开始布局自己的AI芯片，希望逐渐摆脱对英伟达GPU的依赖，并且组建自己的AI生态平台。数据显示，去年英伟达卖出了250万张芯片，微软和Meta是两个最大的买家。在过去两个季度中，这两大AI巨头占据了英伟达AI芯片销量的四分之一。 总之，随着全球对加速计算和生成式 AI 的需求激增，虽然公司股价从去年初开始已经翻两番多，但在这过程中一直有业绩作为支撑。即使当前市值达到了1.6万亿以上，公司当前的PE仍不足40倍，还远低于英特尔的106。星月说财报认为，持续的业绩高增长将能够支撑住公司的股价，短期能给市场带来信心。但如果想要更上一层楼，全村的希望可能还需要更加努力。 相关推荐: 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或许，这场由OpenAI旗下ChatGPT引爆的大模型热潮，还得继续聚焦OpenAI来寻求答案。 前不久，OpenAI“煞有其事”地像谷歌、苹果那样办了第一场较为正式的“开发者大会”。从大会透露的信息来看，大模型的下一站很明确——想搞钱，得教人“玩”大模型了，拉更多的人来做大大模型市场的蛋糕。 具体的，OpenAI开始提供示例GPT给Plus和企业版用户试用，包括AI图像生成工具Canva 和AI自动化集成Zapier AI Actions。同时，晚些时候，OpenAI还会上线GPT商店，而经过验证的创作者可以上架自己创建的聊天机器人供其他用户下载使用，其中的收入由平台和创作者分配。 两条路径，既有To B，也To C。OpenAI想教会普罗大众“玩转”大模型应用的方法很全面，而其想要靠大模型搞钱的心情也很迫切。 以OpenAI为代表，大模型厂商们都在深入思考“搞钱”的事情，而关键的问题则在于如何搞钱？教人做大模型应用真的能拯救每天入不敷出的大模型厂商吗？ 大模型厂商的“搞钱”之道：教人“玩转”大模型 年末，在 WAVE SUMMIT+ 2023 深度学习开发者大会上，百度展示了最新的大模型开发模式——基于星河社区大模型工具中心「多工具智能编排」开发工具，用户不需要写任何一行代码，就可以从头开发完成一款集成图文识别、问答、翻译、播报等多模态全功能的「旅行助手」应用。 这样的场景是否熟悉？是的，在更早前OpenAI的首届开发者大会上，Sam Altma也展示过类似的操作——在 GPT Builder上，Sam Altma只是打上一段对这个 GPT 的定义：他希望有一款应用能帮助初创公司的创始人思考他们的业务创意并获得建议。紧接着，GPT Builder就自动生成了这款应用的名字、图标以及功能设置。 大模型行业向市场释放了信号：人人都能玩转大模型的时代已经到来，不需要重新学习，只要有想法，零基础也能开发自己的大模型应用。 而人人都能玩转大模型的背后，实际上是大模型应用普及所带来的另一个表现，从开发到应用，继续聚焦市场，不难发现，人人都有智能助理的时代正在到来。 毋庸置疑，智能助理必然是大模型行业发展的一个重要趋势，从Copilot到AI Agent，业内厂商们正不余遗力地推动大模型应用往智能助理的方向发展，并走向成熟。 在年末的Ignite 2023 开发者大会上，微软CEO 纳德拉直言，微软成为了一家「Copilot 公司」，并同时把Copilot独立化了——微软在 Google Play 悄悄上架了 Copilot 独立 App，Android 用户不需要使用 Bing App 就能直接使用 Copilot 对话机器人。 微软不断加码Copilot的独立权重，从而加速其走向市场，以进入用户的日常场景中。由此来看，大模型应用注定要把智能助理的模式给走通，从企业打造到个人开发，多管齐下共同推进。 在这样的趋势下，大模型厂商的“搞钱”之路就清晰了。类似于今天的App生态，大模型行业必然会形成一个全新的商业生态。OpenAI在不久后上线的GPT商店对应的正是这一趋势。 而App的开发本身还存在着门槛，当大模型厂商们不断完善大模型开发流程，推行零代码开发，想来这个新生态的蛋糕还能做得更大。 理想的实践，先主宰产业助理Agent 微软作为智能助理时代的拥趸，其创始人比尔·盖茨也曾直言，“谁能主宰个人助理Agent，那才是大事。因为你将永远不去搜索网站，不去生产力网站，不去亚马逊。” 主宰个人助理Agent，谈何容易。尽管大模型厂商们的预判是可行的，但是距离真正实现的目标还有很长的路要走，至少在主宰个人助理Agent之前，大模型厂商们就得学会先主宰产业助理Agent。 技术的应用路径历来如此，先产业后个人。如果个人助理Agent想要为用户提供财务建议，那么首先它就得先熟知金融领域的专业知识；如果个人助理Agent需要为用户提供医养方面的建议，那么它就得先熟知医疗领域的专业知识。 大模型行业，终究得从产业出发，先深耕产业。目前，这一阶段属于大模型行业的产业导入期，大模型的垂直领域应用是主线。 在国内，大模型厂商们的动作是更侧重于To B做大模型的产业解决方案。比如，商谈针对医疗场景推出的医疗健康大模型「大医」便是一个例子，其主要功能领域分别为智能自诊、诊后随访管理、智慧病历、影像报告结构化，能落地的场景还是以医院为目标的医生诊疗和患者服务。 像科大讯飞的星火认知大模型在教育领域，主要服务的对象也是教师群体，落地的方向则在于教案设计、作业批改、口语练习等，或辅助课堂教学之类的。 业界有观点认为，2023是大模型元年，2024将会是Agent元年，届时将有大量的Agent产品涌向。而从目前的趋势来看，在国内，即便是到了Agent元年，主要的爆发还是来自产业端。 业界人士曾告诉「智能相对论」，尽管当前大模型很火，但是他们在推广大模型的过程中还需要不断地去向企业普及有关大模型的概念，以及大模型应用能为其做什么。换句话说，大模型走向市场，在技术与产业之间还存在一段接洽磨合的过程。 当前的市场情况处在大模型很热，但是产业场景的从业者不太熟知大模型，大模型不够了解产业场景的阶段。 在今年早期大模型刚火的阶段，本土厂商对自家大模型的展示往往会采用很让人匪夷所思的能力，比如作诗、作图、回答脑筋急转弯等等。但是，经过近一年的迭代，大模型厂商们的心态显然要成熟很多，聚焦产业To B落地做实事成为了更多人谈论的焦点。…
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