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      阿里、字節,死磕一個昔日“全軍覆沒”的賽道

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      爭搶“最難啃的骨頭”。

      來源 |DT商業觀察

      作者 |林美汕@MICLIN000



      2025年,AI醫療成為兵家必爭之地。

      海外,OpenAI上線ChatGPT Health,每周有超2.3億用戶在平臺上詢問健康和保健問題。

      國內,互聯網與科技大廠紛紛出手——

      小荷AI醫生、文心健康管家等產品相繼登場。

      其中勢頭最猛的莫過于螞蟻阿福,2026年2月用戶數量已突破1億。

      不僅大廠們紛紛落子,整個市場熱度也快速攀升。

      企查查數據顯示,2025年國內AI醫療企業注冊2.48萬家,同比增長22.38%,創下近十年注冊量新高。

      這篇文章中,《DT商業觀察》將會探討:

      都有哪些公司盯上了AI醫療?

      相比較上一波互聯網公司入局醫療浪潮,AI的出現帶來了哪些新變化?

      01

      互聯網公司

      集體盯上“最難啃的骨頭”

      AI看病對很多人來說不是新鮮事,但在很長一段時間里,它的實際體驗并不算好。

      受限于早期的技術框架,這類產品通常只能機械問答,很難像真人醫生一樣理解患者口語化、碎片化的病情描述。

      當你試圖向它描述某種說不上來的隱痛,它只會格式化地回復:請咨詢專業醫生。

      轉折點出現在2025年,DeepSeek等通用大模型的集中爆發,降低了AI醫療的技術門檻。

      互聯網和科技公司紛紛抓住技術紅利入場。

      或是以自研通用大模型為底座,進行醫療領域的垂直訓練,如螞蟻集團基于百靈大模型推出螞蟻醫療大模型,字節依托豆包大模型訓練出小荷醫療大模型。

      將自研醫療大模型與開源通用大模型融合,如京東健康將自研“京醫千詢”醫療大模型,接入DeepSeek等通用大模型,來提升前端應用的理解能力。

      通過升級大模型、推出前端應用,大廠們在AI醫療賽道走出了C端個人健康、D端醫生工具、B端醫院建設、G端政府基建等四條路線。

      (一)C端成為各大廠搶奪流量的關鍵陣地

      為了成為人們遇到健康問題時的第一選擇,大廠們開始了密集的產品卡位戰。

      2024年7月,京東健康推出AI智能體“康康”,提供線上問診、到家檢測、外賣買藥等服務;

      2025年6月,螞蟻集團上線“螞蟻AQ”,后改名“螞蟻阿?!?/strong>;

      同年7月,字節跳動上線“小荷AI醫生”;

      10月,百度健康推出AI管家,后升級為“文心健康管家”。

      這些C端的AI健康應用,能將晦澀難懂的醫學和健康知識,轉化成通俗易懂的表達

      對著飲食拍照,AI能快速估算卡路里并給出飲食建議;

      面對滿是↑↓符號的化驗單,AI能用大白話解讀轉氨酶升高、血糖異常等指標含義;

      不擅長打字的問題,還可以直接打電話向AI咨詢。

      螞蟻阿福數據顯示,最受歡迎的TOP5功能分別是“健康問答”“拍皮膚”“阿福電話咨詢”“健康小目標”“健康檔案”。

      不少AI健康應用還實現了線上與線下醫療資源的聯動,提供真人醫生問診、在線購藥、在線掛號等服務。

      例如螞蟻集團將其收購的“好大夫在線”海量醫生資源接入螞蟻阿福,讓用戶在AI預診后可直接咨詢真人醫生。

      (二)D端工具,試圖成為醫生的“第二大腦”

      除了面向C端健康助手,大廠們也從D端(Doctor,醫生端)發力,為醫生提供專業的AI輔助診療工具。

      醫學知識更新迭代快,醫生很難及時追蹤前沿研究,面對復雜病例,需要大量時間檢索文獻、求證方案;

      而鄉鎮等基層醫生受限于診療水平,面對沒見過的病癥往往無從下手。

      這些現實痛點,催生出醫生端AI工具的強烈需求。

      但醫療領域的容錯率極低,對AI準確率要求極高,普通AI工具根本無法滿足臨床需求。

      因此,醫生端AI工具必須用權威醫學文獻、科研成果進行訓練,最大程度降低幻覺率(即AI 胡說八道的概率),確保內容的準確和可溯源。

      這條賽道上的佼佼者,是來自北美的AI醫療獨角獸OpenEvidence,2025年2月啟動融資以來,1年內融資近7億美元,估值從10億美元飆升至120億美元。

      2025年7月,美國超4成醫生都在使用OpenEvidence。

      資本市場的熱鬧,充分證明了醫生端AI工具的市場潛力,國內大廠和醫療科技公司紛紛復刻OpenEvidence,推出本土化競品。

      2026年1月,阿里健康醫學AI助手“氫離子”開放下載,收錄超過千萬篇權威醫學文獻,能夠在醫生開藥、定方案時提供循證支持;

      京東健康發布AI工具“知醫”,為醫生提供臨床決策支持和科研輔助;

      百川智能發布“百小應”,搭載百川自研醫療大模型Baichuan-M3 Plus,幻覺率低至2.6%,刷新全球紀錄。

      (三)B端建設,面向醫院場景的AI方案

      大廠們還將AI部署到醫院和醫療機構,成為院內基礎設施的一環。

      醫院端的數字化工具起步較早,早期涌現出百度靈醫智惠、海森健康等CDSS臨床決策支持系統,但多應用于電子病歷、電子醫囑等基礎環節。

      隨著大模型在醫療領域的發展,新一代醫院級AI解決方案開始出現。

      2025年1月,京東發布“京東卓醫”,提供輔助診斷、藥事管理等臨床支持;

      訊飛醫療則以自研的星火醫療大模型為底座,為醫院提升醫療服務、患者滿意度、管理效率提供AI解決方案。

      (四)G端醫療基建也開始加速落地

      2025年底,訊飛醫療、支付寶、百度相繼中標上億元的政府醫療采購項目,覆蓋國家級、省級、市級多個層級的AI醫療基礎性平臺建設。

      這些密集出現的政府訂單,不是零散的采購行為,背后有清晰的政策指引:

      2025 年 11 月,國家衛健委等五部門聯合發布《關于促進和規范 “人工智能 + 醫療衛生” 應用發展的實施意見》,明確提出 “到2030 年基層診療智能輔助應用基本全覆蓋”。

      據《第一財經》報道,“G端只是醫療AI商業化中一條再細小不過的分支,更廣闊的市場永遠是醫院、醫生和用戶”,但在當前階段,“G端幾乎是當前唯一能夠一次性釋放大額預算的支付方”,成為醫療AI企業回血和積累資源的關鍵。

      在這條賽道上,訊飛醫療作為早布局者,G 端業務已成為其規?;杖氲闹匾獊碓础?/p>

      2025年上半年,訊飛醫療G端業務收入占比47.4%,同比增長86.7%,遠超C端10.1%的增速和B端-10%的下滑態勢。

      互聯網公司集體發力醫療賽道的原因很好理解,在人口老齡化、慢性病管理需求增長、個性化健康管理等趨勢之下,醫療健康賽道潛力巨大。

      但與此同時,它也因為專業門檻高、醫療決策容錯率低、政策敏感、資源協調難、商業化難等特性,被行業公認是一塊“最難啃的骨頭”。

      這一點,在上一輪互聯網公司入局醫療的過程中,被展現得淋漓盡致。

      02

      上一輪“互聯網+醫療”浪潮

      為什么破滅?

      其實早在2015年,“互聯網+醫療”就備受資本青睞,迎來風口。

      好大夫在線、春雨醫生、微醫等平臺崛起,熱錢扎堆涌入。

      據動脈網蛋殼研究院,當年行業融資總額超18億美元,獲投項目數量是2014年的兩倍以上。

      但現在回頭看,好大夫在線被螞蟻集團收購,春雨醫生低價賣身國銳生活,彼時風光無限的互聯網醫療平臺,大多深陷虧損、賣身和IPO受阻。

      這輪互聯網醫療浪潮的破滅,有兩大致命傷——

      醫療資源供給不足和商業化模式難做。

      醫療資源供給不足是繞不開的現實問題,國家衛健委數據顯示,2024年我國三級醫院占醫療衛生機構總數的3.8%,卻承擔了全國28.3%的診療量。

      頭部醫院的虹吸效應,讓臨床一線醫生工作負荷極高,許多醫生一天要接診幾十甚至上百號患者。

      高強度的看診節奏讓醫生連充分思考的時間都被壓縮,一位醫生在社交媒體上表示:

      “門診病人多不見得是好事,沒有足夠思考的時間,反而對病人不利?!?/p>

      春雨醫生等平臺,本質上是讓醫生在閑暇時間線上接活兒,卻沒解決“醫生不夠”的問題。

      更何況優質醫生大多集中在公立醫院,工作本就飽和,能分給線上咨詢的時間有限,醫療服務始終僧多粥少。

      正如百川智能創始人王小川在《晚點對話》采訪中點出的:

      醫療資源的核心瓶頸是醫生供給不足,而非信息匹配,這不是互聯網邏輯能解決的。所以在這時做掛號網、春雨醫生、好大夫,只是幫患者找醫生,搞不定供給。”

      商業化的艱難,也是這門生意無法長期維繼的重要原因。

      互聯網醫療曾探索出會員服務、付費診療、保險合作、醫藥電商等多種盈利模式,但受限于醫生資源有限、用戶付費意愿低等原因,這些模式很快暴露出短板。

      隨著2016年資本的退潮,行業虧損集中爆發,2015 年那批玩家如今主要分為三類:

      第一類經營難以為繼,最終選擇賣身。

      比如春雨醫生和好大夫在線。

      2023年至2025年10月,春雨醫生累計稅后虧損超過3500萬元,估值從巔峰期的接近10億美元縮水至3.44億人民幣,最終被物業公司國銳生活收購。

      春雨醫生前業務負責人在《中國商報》采訪中坦言:

      “我們嘗試過線上輕問診、線下診所、健康管理等多種變現路徑,結果發現只有線上賣藥勉強走得通,而那條賽道早被電商巨頭占據了?!?/p>

      醫療還是一個很敏感的行業,好大夫在線創始人王航曾立下“三不做”原則,不賺取藥品利潤、不自建線下醫院、不做醫療廣告業務,這使得好大夫在線的商業化格外艱難,最終賣身螞蟻集團。

      第二類背靠巨頭生態,靠資源壁壘跑通盈利。

      比如被稱為“互聯網醫療三巨頭”的阿里健康、京東健康和平安好醫生。

      春雨醫生沒走通的醫藥業務,正是阿里健康、京東健康的基本盤。

      2026財年上半年(2025年4月-9月),阿里健康醫藥自營業務收入占比86.1%。2025年,京東健康醫藥和健康產品銷售收入占比82.9%。

      二者依托母公司的流量、物流和供應鏈優勢,封死了中小平臺的突圍可能,也成為上一輪浪潮中極少數靠商業化跑通的玩家。

      平安好醫生則另辟蹊徑。

      它依托平安集團的保險生態,將健康服務打包賣給保險客戶。

      但這一模式前期投入巨大,回報周期長,2017年-2023年,平安健康連續7年虧損超61億,直到2024年扭虧為盈。

      第三類玩家既沒有被收購,也沒有巨頭可依賴,仍在探索新的盈利方式。

      丁香園轉型“內容+電商”模式,面向公眾進行健康內容科普,通過丁香醫生、丁香媽媽、丁香園等子品牌,銷售保健品、母嬰用品、醫療器械等健康消費品,避開藥品競爭。

      微醫(前身掛號網)則在大客戶天津市醫?;鹬С窒?,探索AI 數字健共體模式,但商業化仍未跑通,2022年-2025年上半年累計虧損超76億元。

      03

      互聯網沒做成的醫療

      AI 能做成嗎?

      從資本狂歡到平臺紛紛虧損、轉型、賣身,互聯網醫療終究沒有跑通可持續的商業模式。

      而AI的崛起,或許能為醫療行業打開新的可能性。

      首先,AI正在試圖緩解醫療行業供給不足的核心難題。

      在用戶端,AI助手承擔起“家庭醫生”的角色,對于失眠、長痘、拉肚子等日常小毛病,AI能提供24小時即時響應,幫人們減少非必要就醫,也為后續醫生診療節省溝通成本。

      部分產品還引入了“數字分身”。

      在螞蟻阿福,已有6位院士和1000多位三甲醫院醫生開通了AI分身,經醫生本人授權訓練并審核,讓優質醫療資源的服務邊界得到極大拓展。


      圖片來源:螞蟻阿福

      而在醫院場景,AI成為醫生的效率工具,能夠參與一些標準化、重復性的工作,如識別醫學影像、輔助生成病歷等。

      它不是要替代醫生,而是把醫生從其他工作中解放出來,投放到診斷與治療本身。

      根據《生命時報》今年1月發布的調研,超7成三甲醫院受訪醫生愿意推薦大眾使用健康AI,解決日?;A性健康疑問,62%的受訪醫生已經在使用AI輔助自己工作。

      商業化問題上,大洋彼岸,一家公司的廣告變現模式已經跑通。

      前文提到的醫生端AI應用OpenEvidence,憑借向醫生免費開放、靠廣告創收的模式,2025年年收入超1億美元。

      創始人丹尼爾·納德勒表示,與付費訂閱模式相比,廣告模式能更快地被用戶接受并廣泛應用。

      但國內玩家們對此十分謹慎。

      螞蟻CEO韓歆毅在接受《晚點LatePost》采訪時透露:

      AQ改名成阿福后,一個月廣告費就“花了小幾個億”,但產品堅持“純凈無廣”模式,暫時不打算從廣告上賺錢。

      醫生端應用“氫離子”也表示,現階段不考慮任何的商業化,就是要把醫生服務好。

      “有錢不賺”的背后有兩層考慮——

      一方面大廠們血條厚,國內AI健康助手仍處于燒錢換用戶的階段,在賺錢上沒有那么緊迫;

      另一方面,在醫療這個極度敏感的賽道,流量邏輯必須讓位于信任邏輯。

      但這不意味著國內玩家排斥廣告。

      阿里健康CTO祥志表示,廣告是以后可以探索的方向,并且醫生端是更合適的場景。

      “賣廣告這件事健不健康,正不正確,取決于用戶有沒有辨識能力。普通老百姓分辨不了,但醫生可以,這也是我們最早決定做醫生端應用,從商業模式出發的一個核心考慮?!卑⒗锝】礐TO祥志表示。

      如今,行業對AI 醫療的想象變得務實,不再幻想技術能顛覆醫療本質,而是關注它能否破解“商業不可持續”的難題。

      未來,隨著AI問診成為常態,AI醫療的商業化想象空間將真正打開。

      無論是面向用戶的付費咨詢,還是面向醫生的廣告變現,多元化的變現模式將在真實的市場需求中自然生長,AI醫療將告別燒錢時代,步入由價值驅動的成長期。

      而它最終能走多遠,取決于AI能在多大程度上,成為用戶與醫生不可替代的剛需。

      · END ·

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