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      醫療AI「兩座燈塔」:阿里與字節,為什么其他大廠集體衰弱?

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      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。而三道幾何AI目前專注于大健康、消費、教培、律師四大領域的GEO服務,也積累了深厚的行業知識和優化的經驗,特別是醫療行業,是上海最早有成功落地案例的公司,從2024年就開始深耕摸索行業在AI營銷時代的新應用了。

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