股价暴涨背后：平安好医生的扭亏、管理层高薪与百亿分红

近一年多来，港股上市公司平安好医生（01833）成为资本市场的“大牛股”， 股价走势堪称惊艳。数据显示，公司股价从2024年9月的低点3.185港元，一路攀升至2025年9月的高点24.4港元，最大涨幅达666.1%，市值最高飙涨至527亿港元。

即便热度有所回落，截至2026年1月20日，公司收盘价仍达16.18港元，相较于2024年9月低点的涨幅仍高达408%。

股价的强势表现，核心被市场归因于公司终于出现了长达9年的亏损“破冰”，实现盈利。然而，这份光鲜背后的“含金量”并不高，核心依赖于费用压缩、减员增效及非经营性收入支撑。此外，高企的高管薪酬和百亿分红，也面临市场争议。

盈利密码：费用压缩、减员降薪与财务收入依赖

公开财报显示，平安好医生在2024年首次实现全年盈利，结束了自2014年成立以来的持续亏损状态。2024年公司实现营业收入48.08亿元，归母净利润8143万元。盈利势头在2025年上半年得以延续，当期实现营收25.02亿元，归母净利润进一步攀升至1.34亿元，同比增幅高达136.84%。

费用下降成为平安好医生扭亏的关键手段。2024年，公司销售费用同比减少8.61%至7.64亿元，管理费用同比减少37.2%至9.30亿元，而同期营业收入增长2.88%。

费用下降的背后，是裁员与薪酬下调。员工数量从2020年的4226人减至2024年的1563人，四年间减员比例超63%。即便有幸留存下来的员工，人均薪酬也同步缩水：平安好医生2023年的员工数量1753人，工资、薪金、奖金及其他薪金成本为9.88亿元，人均56.36万元；到了2024年，工资、薪金、奖金及其他薪金成本为6.1亿元，人均39万元，同比下降30.8%。

更值得注意的是，非经营性收入对盈利的“兜底”作用显著。2024年公司财务收入净额高达1.83亿元，而同期除税前溢利仅为9377万元。这意味着，若剔除财务收入，公司2024年将再度陷入亏损。

2025年上半年，这种盈利模式得以延续：管理费用从2024年上半年的3.95亿元降至3.72亿元，持续压缩开支；财务收入净额6003万元，占除税前溢利的比例仍然达到44.06%。

在盈利勉强维持的同时，平安好医生的资产端暗藏风险。截至2025年6月30日，公司应收账款高达13.61亿元，预期信用损失2.51亿元，预期信用损失率18.44%。

回溯数据可见，这一指标呈加速上升趋势。截至2023年末，平安好医生应收账款规模为13.21亿元，对应预期信贷亏损1.31亿元，亏损率为9.9%；至2024年末，应收账款微增至13.24亿元，但预期信贷亏损大幅攀升至2.16亿元，亏损率亦同步升至16.3%。

高管薪酬居高不下，累计亏损却分红百亿

在裁员降薪的背景下，平安好医生高管团队的薪酬却居高不下，形成鲜明反差。

根据年报披露，2024年平安好医生共有4名高管，其薪酬分布如下：2人处于300万至500万元区间，1人位于500万至700万元区间，另有1人薪酬超过700万元。

其中，时任董事会主席李斗2024年薪酬高达907.7万元，包括550万元工资、130.1万元绩效奖金及各类福利补贴；时任总裁吴军2024年薪酬为632.1万元。

这一年，平安好医生全年归母净利润定格在8143万元，然而四名高管就拿走了其中的2000多万元，超过总利润的20%，这不禁让人唏嘘。高管薪酬与业绩、员工待遇的失衡，引发了市场对公司内部治理的质疑。

比高管高薪更令人费解的是，累计亏损近70亿元的平安好医生，竟推出了百亿级分红计划。2024年11月14日，公司宣布启动股份溢价账特别分红方案，向全体股东派发每股9.7港元的特别股息，按总股本11.19亿股计算，分红总额达108.14亿港元。

尽管平安好医生已经扭亏为盈，但是截至2025年6月30日，平安好医生累计亏损依旧有69.99亿元，此时距离其上市已经超过7年时间。之所以能在亏损状态下分红，核心在于资金来源并非经营利润，而是“股份溢价账户”。所谓股份溢价，是公司IPO时募集资金超过股票面值的部分，根据香港公司法，即便公司亏损，也可动用该部分资金分红。

此次分红的最大受益者无疑是大股东平安集团，其持股比例达53%，按分红总额计算，可分得约57亿元港元。值得注意的是，这笔资金原本计划用于核心业务发展及潜在并购，后被调整为“营运资金及一般公司用途”，实质用于分红，暴露了公司战略优先级向股东利益倾斜的倾向。

面对多重困境，平安好医生将破局希望寄托于AI技术。2025年2月，公司宣布接入DeepSeek大模型，推出“7+N+1”AI医疗产品矩阵，管理层声称AI技术可将家医服务效能提升约30%，诊疗准确率达93%。

但AI赋能之路仍布满荆棘。盈利转化难题突出，AI服务多作为保险权益或企业套餐附加项，无独立定价能力，变现效率低下。技术局限明显，高准确率仅适用于常见病问诊，重疾筛查、复杂诊疗中难以替代医生的综合判断，且缺乏人文共情与方言解读能力。同时，医疗数据壁垒、AI诊疗伦理监管缺失，以及用户信任度不足等问题，均成为制约其深化落地的关键瓶颈。平安好医生的AI破局，仍需跨越技术、商业与信任的多重门槛。