醫療健康的首個國民級應用，誰來買單？

外賣大戰偃旗息鼓不久，另一場流量爭奪戰正在進入白熱化。

仍是瞄準C端用戶，螞蟻集團過去半年砸下巨額費用，一邊物色全國的頂級醫生專家進行數字人開發，一邊在生活場景中無死角推送，我們甚至能在小區電梯邂逅螞蟻阿福。

這段時間的效果立竿見影。發布僅三個月，螞蟻阿福的MAU便已穩定排入中國原生AI應用榜的前十名，隨著12月的品牌升級，月活用戶已超3000萬。作為Top10中唯一的健康大模型，阿福的數據比Kimi、通義、文小言等通用大模型還高出一頭。

儼然已有國民級健康應用的雛形。

不僅僅是螞蟻阿福，在這一場關于健康應用搶占用戶心智的拉鋸戰中，全球各大互聯網巨頭近期都以空前力度加碼面向C端用戶的健康大模型。

其中，曾經霸榜國內通用模型的百度推出國內首款24小時全能“家庭醫生”，放下身段沉入社區；海外方面Open AI則將健康賽道獨立切分，新發布的ChatGPT Health借搜索路徑與Dr. Google直接抗衡。

生來便在B端嘗試尋找商業變現模式的醫療人工智能，C端市場能釋放多大市場？能否在C端打開規模化的盈利空間？

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第三次互聯網醫療流量爭奪戰打響

回顧過去20年來的中國數字醫療發展，圍繞健康場景的C端用戶，大致有過兩次大規模流量爭奪戰。

2010年起，春雨醫生、好大夫在線、微醫等企業以互聯網為核心技術開始組局，借助線上掛號、醫生咨詢等基礎服務積累三甲醫院醫生資源與C端用戶，陸續完善問診、復診、健康科普等功能，率先將數字醫療服務瞄向C端。

在巔峰的2015年，互聯網醫療融資項目數量達到了548個，融資額總計314.4億元，比前一年多了大概5倍。這些資金大部分流向初創企業，其中248個項目為天使輪，占比達到45.%。

在那個階段，移動互聯網醫療們看重的是“連接”能力。

后續的結果眾所周知。國內醫療資源的核心矛盾在于醫生供給不足，更優邏輯下的醫患信息串聯優化了醫療資源的匹配，但無法從根本上提升醫療資源的供給，也沒能從根本形成規?；纳虡I邏輯。此外，早期互聯網醫療企業普遍缺少“用戶入口”，日益加劇的競爭抬高了獲客成本，微薄的利潤空間也在蠶食行業的生長動力。

諸多問題下，行業便開始暴露服務質量下滑、商業化閉環難落地等問題，最終不得不以并購、轉型等形式走向終結。

至第二次規?；疌端用戶競爭已是2020年。彼時線下診療遭遇疫情侵擾，迫使患者主動通過互聯網醫療平臺尋求各類疾病的治療預防方案。

流量蜂擁而至，國內互聯網大廠們開啟了第二波C端流量爭奪戰，試圖以權威醫學科普提升醫療資源供給，進而將用戶聚攏。

例如，2020年快手引入近百家三甲醫院和醫生官方及個人權威賬號；字節跳動以5億元對價完成對百科名醫的全資收購；2021年百度領投互聯網健康科普平臺有來醫生B輪融資；騰訊則與搜狗初步整合，以其核心團隊支撐2017年便已布局的互聯網醫學科普平臺企鵝醫典。

第二次競爭的邏輯已與如今的大模型格局非常類似。對于互聯網平臺而言，C端用戶雖是科普內容的使用方，但并非支付方。吸納C端用戶，他們可以強化在線診療能力，為互聯網醫療（互聯網醫院、藥房）引流，收取服務費用；也可以推進慢病管理，基于科普形式強化醫生和患者強鏈接，實現醫療機構或藥企的付費。

理想雖好，現實的醫學科普卻在疫情結束后逐漸式微。

醫學科普是低頻行為，只有在用戶感到不適時才可能尋求科普幫助，科普平臺、科普醫生與患者之間并未產生足夠強的連接，平臺收集到的用戶信息也不盡完善，不足以撐起大廠期望的商業模式。

更重要的是，頭部企業的角逐帶動大量自媒體加入，形成了滋生偽科普的灰色地帶，偏離了互聯網科普的初衷，最終促使政策對科普主體、科普內容實行強監管?！夺t務人員互聯網健康科普負面行為清單（試行）》雖是2025年頒布，但相關的審查行為早在2022年便已開始執行。

這導致，互聯網醫學科普的最終結果只能是公益，無法形成規?；虡I。

審視過往，兩場戰爭都沒有贏家。不過，互聯網醫療卻對國內各醫院的數字化進程產生了不可逆的推進；醫學科普時代形成的大量高質量醫療數據集亦成為訓練新一代醫學AI的珍貴素材。

如今第三次C端流量爭奪戰圍繞AI打響，站在前人積累的成果上，大模型便是那張補全互聯網醫療生態能力的一塊重要拼圖。

02

流量邏輯不變，用戶粘性是關鍵

爭奪C端流量，互聯網大廠們的邏輯還是那套邏輯，以普惠應用將用戶留存，再向其精準推送健康服務，而不同在于：大模型帶來了真正的生產力。

早期互聯網醫療時代無法解決醫療資源的供給問題，而大模型可以借助醫生的知識、習慣、形象等數據構建類似“克隆體”的數字醫生，由這個數字醫生為患者提供個性化的醫療服務。理論上講，只要數字醫生內涵的數據足夠充分，它的能力就能與本體足夠近似，進而對醫療資源進行實打實的補充。

其次，大模型的自我訓練能力能夠實現連貫、有邏輯的多輪對話，保障了科普時代難以解決的用戶粘性問題。部分模型已能在記憶患者既往問詢記錄的前提下進行新一輪決策，利用便利性與動態的決策能力，讓用戶與大模型建立相對緊密的關系。

在這兩項能力的支撐下，大模型健康應用既能夠直接為用戶提供不間斷的高質量醫療咨詢服務，又能不斷優化患者的使用體驗，進而產生足夠的信任與依賴，讓低頻應用走向高頻，理論上已具備誕生一款國民級健康應用的基礎條件。

不僅如此，各個大廠都已將健康大模型的入口與他們的核心生態進行融合。

以騰訊健康為例，其優勢在于生態，因而微信成為調用大模型的入口，能將用戶過往綁定的電子健康卡與應用直聯，通過小程序為用戶生成健康咨詢、個性化健康建議、體檢報告解讀、個性化飲食計劃等多元健康服務，實現用戶健康管理、線上“問”與線下“診”的無縫銜接。

字節跳動則是在抖音APP中植入小荷健康的大模型能力。抖音本身用戶體量夠大，短視頻用戶又習慣在這類UGC驅動的內容社區上進行提問，非常容易將普通用戶轉化為健康應用用戶，形成高基數高黏性的群體。

雖說阿里系的社交生態稍弱，可螞蟻集團手握支付寶平臺，并為阿福定制的一系列推廣動作顯得很有必要。這讓螞蟻阿福迅速出現在大街小巷，成為健康大模型中最破圈的存在。

作為當下健康大模型的典型案例，螞蟻阿福的智能體插件極大提升了擴展性，可以更好整合專科AI應用，并對流程進行優化。而?？艫I應用的存在提升了咨詢流程的效率，整合一流醫生能力后，它還能給出更精準的判斷與建議。

在皮膚病咨詢時，患者要對皮膚上的斑塊進行檢測，傳統路徑需要用戶找到皮膚病AI模塊，再上傳照片進行AI檢測。而在阿福的拍照模式下，用戶可以直接選擇皮膚、舌苔、藥盒等子選項，拍攝后自動調用相關AI模塊，用戶體驗顯然更友善了。

同時，APP這一載體讓智能體的擴展更為便捷。截至2025年底，螞蟻阿福有?超過500位?名醫開設了AI分身，這一數字還有進一步擴展的潛力。

至關重要的還有用戶粘性。一款APP能在手機中留存，自然是用戶會長期調用。診療服務總有使用頻率的局限性，唯有將健康屬性強化，醫療+健康大模型才具備由“低頻”轉變為“高頻”的可能。

Keep、蘋果自帶的健身應用都印證了健康管理模塊值得獨立出一個APP，螞蟻阿福對上述功能做了加法，將常規的問診掛號與減重、慢病檢測等功能裝進了一個口袋。

實際使用中，用戶可以通過對應的智能體制定減重計劃，或是將慢病管理相關設備與APP關聯，實現實時提醒，使得螞蟻阿福不依賴社交入口也能保持應用粘性。不過，螞蟻阿福的上述功能還有完善空間，目前能夠關聯的血壓、血脂測量設備有限，減重模塊的多輪對話能力也需要優化。

03

健康大模型不著急商業化，未來可期

雖說這波流量爭奪戰如火如荼，但面對商業化的老問題，To C的健康大模型們短期內都給不出來穩定的變現途徑。

如果在其他領域，螞蟻阿福這半年拿下的用戶規模足以鎖定勝局。

無論是進行搜索廣告植入，對掛號推薦生成的機構進行付費排序，還是未來可能的電商帶貨，都能為其帶來規?；癄I收的可能性。

但在醫療健康領域，未來仍有不確定性。

醫療合規方面的特殊性，導致其他行業驗證過的可靠變現路徑，放在這里卻“此路不通”。

但我們依舊看好這一產品形態的商業未來。

螞蟻集團CEO韓歆毅也曾表示螞蟻阿福未來幾年內并不急于推進商業化?？晌浵伆⒏ｏ@然也有很多選擇，只是當下需要克制。

在已有生態中，它可以連接淘寶閃購、阿里健康圍繞醫藥電商做業務，也能協同自家的螞蟻保，在保險獲客方面搭建新入口。它還可能在健康管理、慢病管理中尋求C端用戶作為付費方，或是以新的互聯網醫療模式，為H端獲客提供便利。

而在同一領域產品中，訊飛醫療正借基層將G端做成AI的支付主體；騰訊健康繼續做好它的賣水人角色，為進軍大模型的B端企業做好賦能服務；京東健康可借患者洞察賦能藥企研發和銷售；平安好醫生則是借AI重構健康管理、醫險協同，在F端實現商業化變現。

不過，從十余年的發展歷史來看，數字醫療服務的任何一條變現途徑都沒法走得很快。

可喜的是，大模型這一顛覆式架構讓數字醫療進化到了新的高度，而螞蟻阿福的現象級傳播和用戶的廣泛接受度也不是偶然，相信隨著各個大廠不斷迭代產品之后，我們終將迎來真正的“國民級健康應用”。

*封面圖片來源：123rf

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