醫療AI「兩座燈塔」：阿里與字節，為什么其他大廠集體衰弱？

一、市場體感：他們兩家撐著整個細分賽道的門面

只有阿里、字節在持續刷屏到2026年

• 阿里系：通義星塵醫療版、百大 AI 名醫、AI 健康管家、達摩院鼻咽癌篩查模型……
• 字節系：小荷 AI 醫生獨立 App、60 億元中關村 AI 旗艦醫院、豆包大模型醫療專區……
• 
  

阿里：基建信仰與“飽和式攻擊”

阿里的醫療AI之路，源于其對技術基礎設施的堅定信仰。在阿里看來，大模型是下一代操作系統，是“最粗的腿”。因此，其策略是先重金打造強大的通用底座，再向垂直領域延伸.

2024年至今，開發過幾個項目最后都選擇調用了他們的，實話講底子很扎實。

8億電子醫保碼用戶、5000家合作醫院、以及收購的好大夫在線是他們超級大的底氣。

螞蟻阿福有意思。它通過“健康問答”、“拍皮膚”、“電話咨詢”等貼近用戶的功能，將晦澀的醫學知識轉化為通俗易懂的服務，并無縫銜接線上問診、購藥等線下資源。

阿里健康也推出了面向醫生端的AI助手“氫離子”，收錄千萬篇權威文獻，試圖成為醫生的“第二大腦”。這種通用與專業并進、C端與D端（醫生端）同時發力的布局，展現了阿里在AI醫療賽道上的全面野心。

字節：場景驅動與“飛輪效應”

字節的優勢在于其無與倫比的產品迭代速度和生態閉環。從模型到工具，從內容創作到流量分發，再到商業變現，字節打通了全鏈條。AI生成的健康科普內容可以直接在抖音分發，吸引用戶；用戶在“小荷AI醫生”的咨詢行為，又能反哺模型，使其更懂醫療場景。（豆包、抖音等超級APP這兒不說了，大家都懂）

另外一個很多人忽略的潛力---豆包AI手機。這個仔細想一下，跟家庭場景的硬件融合、跟生活場景融合，一個手機+AI，對于你對于任何大健康的訴求都可以軟性解決，也可以成為去尋醫問藥的入口...

二、兩強并立，偷家有苗

2.1 阿里：把醫療當成三大戰略之一來拼刺刀。

阿里選擇了"醫保+阿福"的組合。支付寶的醫保支付能力是獨一無二的戰略資產，超7億人的電子醫保碼使用數據，使阿里在醫療AI的"支付環節"建立了護城河。

2023 年戰略投資「零假設」醫療大模型，補足證據問答能力。

2.2 字節：把醫療當成「內容」的閉環

豆包大模型最大殺器；小荷 AI 醫生遲早噶屁；千問機會多多；阿福期待它能更進一步。

2.3 偷家最有潛力的選手是deepseek

它玩通用開源性大模型，它目前被B端客戶異常認可，廣泛的部署，使用人群實在是廣，將來插入醫療領域也會很快轉化成一個極具競爭力的對手。

另外目前還沒人覺得它會成為醫療領域的強力玩家，不鳴則已一鳴驚人的戲碼將來可能會上演。

三、其他大廠速描

4.1 百度：技術不差

2023 年推出「靈醫大模型」，也做了醫療影像、AI 制藥投資、文心健康管家，但 2024 年 10 月健康事業群（HCG）被降級并入移動生態事業群，意味著醫療不再是一級戰略，資源池縮水。

百度有技術有場景，就是缺有競爭力的產品，遠低于抖音/豆包的"內容種草"和阿福的瘋狂；

現在又在瘋狂炒醫療版本龍蝦，沒看懂，啥火跟啥這follow策略這很難贏的。

4.2 騰訊：擅長「投資型」布局，自營產品缺位

2024 年 5 月發布基于混元的「健康管理助手」，不過定位是小程序插件，給藥企/險企做 SaaS，沒有面向醫患的獨立品牌。

資本層面更活躍：投過微醫、太美、思派、晶泰，也投資了非常多的醫藥企業，但自己下場做產品的意愿低，醫療 AI 仍停留在「被集成」階段。

微信生態與醫療場景存在天然結合力，將來依然可能翻盤---在醫療AI這場競賽中，它最后可能是“大力出奇跡”（鈔能力）。

4.3 京東：營收最大，但醫療 AI 故事較少

2024 年自營醫藥收入 488 億元，國內第一，可增長主要靠藥+供應鏈

開源了「京醫千詢」大模型，但社區活躍度、外部客戶數都遠低于阿里和字節，仍屬于「防守型」技術儲備。

京東雖有供應鏈優勢，但醫療AI的終極競爭在于"診療"而非"賣藥"，其AI布局服務于供應鏈效率提升，而非獨立的醫療生態構建。

京東健康：供應鏈為王，AI為輔助，但京東健康的核心邏輯并非"AI優先"，而是"AI賦能供應鏈"。最終通過AI方案帶動供應鏈的藥品、營養保健等產品銷售。在這種邏輯下，AI是供應鏈的"增效器"，而非獨立的戰略支柱。

4.4 美團：O2O 買藥是強項，AI 醫療缺位

2024 年北京醫保線上購藥放開，美團首批接入 300 家藥房，30 分鐘送藥上門，流量優勢明顯。

但 AI 僅用于騎手路徑優化與客服問答，沒有面向醫患的診療級產品，醫療 AI 聲量幾乎為零。

其他家，歡迎補充

四、2026年拉鋸戰

2026年被業內視為醫療大模型臨床實用化的關鍵一年。

第一，AI醫院。還不清楚啥情況

第二，C端入口的用戶心智爭奪。字節豆包有流量優勢。千問和螞蟻阿福則依托阿里系的底子，試圖諸多業務模塊走向業務閉環。

第三，高仿openevidence。當前醫療AI產品多為免費服務，盈利路徑尚在探索。模仿openevidence的眾多產品，尚不明朗能不能活下去、活得多久。

第四，大家也別全盯著醫院，光想著做出一個牛逼閃閃放光芒的產品，醫院和醫生搶著掏錢來用。互聯網高速發展十幾年，互聯網醫療（以前也叫移動醫療、智慧醫療、空中醫院）把醫院和醫生同步養叼了。

看能不能在患者方面搞點靚貨，隨著時間的推移可能醫生對于高質量病人的“爭奪”也會加劇。

五、最苦是醫療垂類大模型公司

在AI大模型重塑各行各業的浪潮中，醫療領域因其極高的專業壁壘和巨大的社會價值，被公認為“最難啃的骨頭”。然而，當這場技術革命進入深水區，市場上掙扎求生的垂類醫療AI大模型公司目前聲浪越來越小了

數據問題：精準的、海量的、合法合規的醫療數據，海外的玩法比較前衛，咋們這邊這個一直是一個大家不愿提及的話題。

支付問題：醫保嘛，在爬坡；商保是未來的可尋亮點；醫院支付，吃資源的市場；醫生支付，好多想象的窗口市場；海外，好機會。

流量及入口問題：這個就依賴于大模型本身在C端和B端擁有足夠的體量。國內嘛肯定是走向壟斷的。

結語

醫療AI因為互聯網醫療的原因，熱度遠不及后者。大家干這個的時候，會條件反射般的去搬運互聯網醫療時代的任何經驗，特別是失敗的經驗---這沒毛病！

轉自：有點方