ChatGPT學阿福，但還有一沓作業抄不會

正如前兩天黃仁勛在 CES 上說的，剛剛過去的 2025 年，智能體 AI（Agentic AI）開始普及并迅速遍布各個領域，能夠推理、做研究、使用工具、規劃未來、模擬結果的智能體 AI 開始解決重要的問題。

趨勢還在繼續爆發。過去幾天雷科技在 CES 2026 現場就發現，從高通 CEO 安蒙視為關鍵個人 AI 設備的智能可穿戴設備、家庭終端到智能汽車，都在從生成式 AI 升級到智能體 AI。

但這也只是這股趨勢的一次集中爆發和展示。CES 2026 期間，OpenAI 宣布推出專為健康對話打造「ChatGPT 健康」（ChatGPT Health），能夠連接醫療與健康數據提供更加專業的健康咨詢和規劃，所有文件、對話、連接應用都與其他聊天記錄分開獨立存儲，對話也不會用于模型訓練。

簡單來講，OpenAI 相當于在 ChatGPT 上推出了獨立的健康 AI。

這個結果并不意外。過去兩年，健康一直是 AI 被反復使用的場景之一。體檢報告怎么看？這項指標高一點要不要緊？最近睡不好、運動少，怎么調整？這些問題不一定復雜、專業，但足夠頻繁。OpenAI 數據也顯示，全球每周有超過 2.3 億?在 ChatGPT 上咨詢健康和健身相關的問題。

更重要的是，螞蟻阿福已經率先證明了健康 AI 的巨大價值。它的前身 AQ 就在上線半年內吸引了 1500 萬月活用戶，成為第一個突破千萬的垂類原生 AI 應用，去年底升級成「螞蟻阿福」后，更是短短一個月實現翻倍，目前月活躍用戶達到了 3000 萬，用戶單日提問量也超過了 1000 萬。

從螞蟻到 OpenAI，做健康 AI 的核心邏輯并不復雜：

第一，健康咨詢的用戶需求一直大量存在，從來不缺人問。只是過去要么依賴搜索，要么擠占醫生時間，普通人很難隨時得到一個專業靠譜的解釋。
第二，AI 技術在過去兩年發展到了一個新的階段，底層模型從「萬事通」向「垂類專家」進階，真正有能力看懂、講明白復雜的健康乃至醫療問題。
第三，通用 AI 面臨嚴謹性要求、專業能力等挑戰，健康這種高度敏感的場景，必須被單獨拆出來，用更謹慎的方式來對待。

當需求、技術和邊界同時清晰，健康 AI 走到臺前就是一個必然事件。但問題是「做與不做」「成與不成」是兩回事，真正有能力做好健康 AI 的并不多。

突然出現的 ChatGPT 健康，正順著螞蟻阿福「摸過的石頭」過河。

ChatGPT 健康還是「工具」，螞蟻阿福更像「朋友」

ChatGPT 健康的功能其實很簡單，可以解答健康問題、連接 b.well、蘋果健康、MyFitnessPal 等平臺的電子醫療記錄和健康數據，此外就是做了單獨的信息隔離。

國內用戶對此肯定不陌生，這些功能螞蟻阿福更早就推出了，也更加完善。

以智能健康設備的聯動為例，螞蟻阿福不僅支持蘋果設備，還包括了華為、OPPO、vivo 等主流硬件廠商，以及魚躍、三諾、歐姆龍等專業醫療健康品牌的設備，散落在智能手表、血壓儀、血糖儀等設備的健康信息，都能沉淀為每個人的「健康信息中臺」，隨時做精準的健康解答，定制健康小目標，并督促行動。

說到底，ChatGPT 健康本質上仍然是一個「AI 健康工具」，核心能力在于把大模型的理解、推理能力，疊加在用戶的健康數據之上，幫你看懂體檢報告、理解健康變化、梳理該問醫生的問題。

螞蟻阿福則更進了一步，更多了一層「AI 健康朋友」的屬性，不只是等你來問，而是會圍繞個人和家庭健康狀態，主動提醒、持續跟進，真正作為一個 AI 健康管家，在日常生活中隨時隨地響應用戶、提醒保持健康習慣。

當然，在健康問答這個核心需求上，除了專業健康數據的加持，ChatGPT 健康和螞蟻阿福在大模型上也都下了功夫。根據 OpenAI 的透露，他們與數十個專科的執業醫生合作，在重點領域對模型輸出提供了大量專業反饋，從而優化 ChatGPT 健康能力和回復方式。

螞蟻則直接在構建專業醫療大模型的過程中，找來了 6 位院士專家、500 位醫生參與阿福問答思維、標準等頂層設計工作。這 500 位全國名醫還專門在阿福上開了「智能體分身」，讓擅長不同學科的名醫分身，可以全天候解答老百姓的健康疑問。

這樣看下來，ChatGPT 健康并沒有體現出后發優勢，雖然跟著螞蟻阿福「抄作業」，但還有一沓作業 ChatGPT 不一定能抄會。畢竟健康 AI 的競爭，從來不只是模型能力，真正決定上限的，還在于醫療健康的開放生態以及服務閉環。

螞蟻在這些方面的布局更為完善。

螞蟻阿福實際上不只是一個應用，更是一個開放平臺。螞蟻接入了主流可穿戴設備品牌、專業醫療健康設備品牌，還支持 30 萬醫生的在線問診，并且鏈接 5000 家醫院。如果說 ChatGPT 還聚焦在「告訴你怎么做」的階段，螞蟻阿福已經可以進一步「幫你做」了。

而醫療健康服務的復雜性，很大一部分來自線下世界。基于螞蟻在醫療健康領域的長期積累，阿福打通了掛號、陪診、醫保、繳費、報告查詢等一系列就醫服務。這些事情看起來并不「性感」，但它們決定了 AI 健康管理能夠延伸的邊界。

真正決定健康 AI 走多遠的，不只是回答層面多準，還有能不能結合真實的醫療體系、真實的日常生活。從可穿戴設備到醫院，從醫保支付到醫生服務，螞蟻阿福已經跑通了閉環。這讓它不只是一個 AI 健康應用，而更像是一條連接用戶、AI 與醫療健康行業的基礎通路。

對 OpenAI 以及其他 AI 公司來說，這才是最難「抄作業」的部分。

萬億健康大賽道，中國 AI 應用全球領跑

只從產品層面討論螞蟻阿福和 ChatGPT 健康，可能很容易低估它們的實際價值。事實上，AI 健康可能是當下所有 AI 應用中，空間最大、天花板最高、也最難做的一條垂直賽道。

公開數據顯示，中國 2024 年的醫療衛生總支出已經超過 9 萬億元人民幣；而在美國，這一數字更是超過 4 萬億美元，占 GDP 的比重長期在 17% 左右。無論從人口規模還是支出結構來看，健康都是 AI 必須要攻克的應用場景，即便只是幫助整體國民提高一點健康水平、降低一點醫療成本和門檻，產生的價值都是不可估量。

這也是為什么，健康幾乎是所有通用 AI 繞不開的應用場景。體檢報告解讀、慢病管理、健康咨詢、就醫決策，本質上都不是「高難度醫學問題」，卻長期占用了大量醫生時間，也讓普通人付出了高昂的溝通和決策成本。AI 的優勢，恰恰就在這里。

從這個角度看，從螞蟻阿福到 ChatGPT 健康的推出，也都意味著 AI 健康這個廣闊天地的「大有可為」。但另一方面，在 AI 健康這條賽道上，時間和路徑同樣重要。

螞蟻更早就押注了健康的大賽道，這種 AI 布局的戰略眼光是值得肯定的，但更進一步看，阿福的爆火，不只是螞蟻的成功。

過去很長一段時間，外界討論 AI 的主線更多圍繞模型參數、算力規模、算法突破展開。但在現實世界的問題中，決定成敗的往往不只是模型「更聰明」，更依賴長期積累的數字化基礎設施、真實服務體系，以及對用戶需求的深刻理解。這些恰恰是中國互聯網和醫療健康產業在過去十多年里反復打磨出來的能力。

換句話說，螞蟻阿福所代表的不只是一款產品的成功，也是中國 AI 應用走向全球 AI 競爭舞臺中央的標志之一。

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