王小川的“AI醫生夢”，要被螞蟻做成了？

文/唐辰 圖/網絡

AI醫療不是一門新生意，但確是一個“性感”的賽道。

世界經濟論壇發布的一份報告認為，人工智能是醫療保健的主要變革力量，預計2024年—2032年，AI醫療市場將以每年43%的速度增長，市場規模有望達到4910億美元。

有消息稱，OpenAI最新項目cderGPT也瞄準了這個領域——大模型的快速迭代，讓「為人類造醫生」成為可能。

在造「AI醫生」這條路上，走得最激進的當是王小川和他的百川智能。

比如，今年4月，王小川在內部全員信中宣稱：“為生命建模型、為人類造醫生，是百川的使命。這是第一天就立下的志向。”

這封信發出前的3月初，百川智能裁掉了原商業化支柱的金融、教育等ToB項目，理由是集中資源，聚焦在醫療這個核心業務上。

事實上，百川智能的AI醫療業務，和不少C端項目一樣，原是其內部的邊緣化項目。但是因為底層模型研發進展不順，王小川需要一個新的故事講給資本市場聽，以獲得資金支持，繼續留在牌桌上。

也可以說，經歷一年多的大模型淘汰賽，醫療成為百川智能扛過冬天的最后希望。

在多個訪談中，王小川試圖向外界解釋他的商業邏輯。他說，轉向醫療與通往AGI（通用人工智能）的目標并不矛盾：醫療不是垂直場景，造醫生就等于AGI。

但就百川智能當前的動蕩，以及在AI醫療上難以閉環的商業路徑來看，王小川恐怕難圓「AI醫生夢」。

一方面，百川智能作為AI創業公司，團隊和業務方向自2024年底以來，頻繁調整。比如多位聯合創始人先后離開，讓王小川缺少“大力出奇跡”的底氣。

另外一方面，百川智能AI醫療業務落地，還是在走信息化老路。它很難突破傳統政企業務的模式，快速標準化的深入到醫院核心地帶，只能通過提供定制化服務，和友商搶數據，拼續費。

這是由當下醫療系統的AI基建水平、流程合規、數據安全以及醫護人員配合度決定的。

百川智能雖然擁有模型和技術上的先發優勢，但缺乏真實醫療場景的閉環驗證，其家底子還是不夠厚：DeepSeek撐大開源路線后，模型能力的差距也就沒有那么明顯，考驗就來自AI場景落地能力和商業生態的體系能力。

一個行業共識便是：AI醫療未來的領跑者，必定具備生態整合能力，是一個能夠實現醫療資源普惠化配置的全能型選手。

這是王小川“吃虧”的地方，百川智能在應對華為、字節跳動、螞蟻集團、京東、美團等巨型玩家的競爭時，就表現得很吃力。

圖源：螞蟻AQ 網絡

相較之下，螞蟻集團（下稱“螞蟻”）接近趟出來一條路來了，把王小川的設想實現了。

螞蟻的AI醫療路徑很清晰，即通過AI服務深入更多醫療場景與需求，依靠“支付+醫療+AI技術”三角架構，形成“醫療機構—醫生—患者”的三維服務體系。

螞蟻也憑此改變自身在AI醫療賽道的定位：從醫療健康體系的“連接者”，轉向一個具備服務能力的“參與者”。

它還由此在驗證一個商業價值，即，螞蟻除了在B端醫療市場的開拓，也在推動支付寶從“單一支付”功能轉變為“醫保+商業保險+個人健康賬戶”的多重消費場景，為更多AI醫療產品留下商業化變現空間。

單從業務上看，在醫療這種垂直領域，技術只是入場券，場景才是護城河。以AQ為例，這款AI應用上線四個月，便成為中國第五個月活用戶突破千萬的AI原生App。

它之所以能快速起量，核心原因不是模型多領先，而是螞蟻給它提供了一個完整的業務生態：

用戶通過支付寶獲取醫療健康服務，比如問診、購買保險等。

就醫后，螞蟻“醫保+商保”清分結算中心，可以自動計算各方承擔比例，實現即時結算。

AQ報告解讀結果能關聯保險核保或健康管理計劃。

用戶還可以通過AQ“在線購藥”。

在螞蟻健康的業務生態里，AQ給出了新的患者就診路徑雛形：患者有健康問題先找AQ問問，由AQ做出解答，輕癥問題直接在AQ解決。

如果問題比較嚴重，由AQ完成導診、分診工作，患者到線下做檢查、診斷后，再回到AQ，完成后續的健康管理。

這種“嵌入式AI”的策略，讓它避開了從零建信任的難題。用戶不是因為相信AI才用AQ，而是因為已經在用支付寶處理健康事務，順手試了一下，發現有用，就留下來了。

更關鍵的是，螞蟻把這套能力打包賣給了B端，形成一個商業閉環，把AI醫療的故事講清楚了。

螞蟻已經在健康服務領域布局了十多年，AI帶來的想象空間，讓它在AI健康服務方向下了重注。

2025年11月7日，螞蟻集團CEO韓歆毅發布全員信，宣布組織架構調整：原“數字醫療健康事業部”正式升級為健康事業群，與支付寶事業群、數字支付事業群、財富保險事業群、信貸事業群并列，成為五大核心業務板塊之一。

這是新任CEO韓歆毅的一次關鍵變陣，釋放的信號明確：AI健康服務已經從螞蟻的創新項目，上升為未來十年的增長曲線。

至于能做到什么地步，還要看螞蟻能否在規模、責任與可持續之間，找到那個微妙的平衡點。

目前，螞蟻能證明的是：AI在醫療健康領域的價值，不在于參數多大，而在于能否嵌入真實生活，解決具體問題。

這一點，對王小川和百川智能來說，艱難擠進牌桌，但很難有機會自證，不得不說是個巨大的遺憾。

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