互联网医疗的真正价值并非颠覆或取代传统医疗模式，而是精准识别其服务盲点与行业痛点，通过协同合作实现共赢发展。这种变革绝非单纯的市场角逐，而是对既有商业逻辑的战略性重构。数字经济应用实践专家骆仁童博士表示，具备前瞻视野的企业已着手优化战略布局，主动摒弃与医疗系统的对立思维，转而深度融入医疗健康生态体系，以差异化定位与传统医疗机构形成优势互补的共生关系，而非简单的替代竞争。
在这一战略认知下，头部平台近两年的投入重心集体转向AI。腾讯觅影在早筛领域跑出数据厚度，其结直肠内镜AI系统已覆盖460多家三甲医院，累计分析内镜图像逾5000万张，灵敏度保持在95%以上，为医院创造“增量病理读片能力”的同时，也把高质量标注数据回流至腾讯云的医学影像数据库。
阿里健康推出“医鹿”大模型后，将AI问诊、用药建议、健康档案解析封装成SDK，向保险公司、连锁药房和中小诊所输出，按调用量计费，2024财年二季度该项收入环比增长68%，成为财报中的新亮点。
京东健康把AI药师“京医”嵌入到自营药房和B2B供应链，自动完成处方审核、相互作用检测、合理用药提示，日均调用量突破130万次，使药师人效提升3.6倍，平台因此节约人力成本约1.2亿元。
华为采取“被集成”路线，把昇腾AI算力、ModelArts平台和医疗行业大模型模板打包进“医疗云旗舰店”，医院可在本地机房完成私有化训练，数据不出院即可迭代模型，目前已在华中科技大学同济医院、四川华西医院等20多家顶级机构落地，华为收取算力订阅和运维服务费，单院年均合同金额在千万级。
字节跳动把“小荷健康”重新定位为“内容+AI服务”入口，抖音6亿日活用户浏览健康短视频后，可一键跳转AI问诊小程序，模型根据用户历史视频偏好推测潜在健康关注点，再匹配保险、体检或OTC产品，实现“兴趣内容—AI评估—商品转化”闭环， GMV在半年内增长4倍。
从投入规模看，各家都把AI抬升到“核心基础设施”级别。腾讯2023年研发支出614亿元，其中超过四分之一流向医疗AI；阿里健康在财报中明确“大模型是第二增长曲线亿元做数据和算力扩建；京东健康新建两座AI超算中心，把GPU保有量从3000块提升到1万块；华为医疗云团队扩招至1200人，占其公有云总人数的五分之一；字节跳动则把原AI Lab、小荷算法团队和抖音健康内容推荐团队合并，成立“健康AI事业部”，直接向字节中国区CEO汇报。
资源倾斜背后，大厂对AI的定位高度一致：它不再是边缘功能的“点缀”，而是重塑平台权力边界的“中枢”。通过AI，平台可以把分散在挂号、问诊、购药、理赔、健康硬件等场景的数据串联成连续的用户健康时间轴，进而掌握比医院更完整的“院外数据”，形成对传统医疗机构的互补型议价能力。
在C端，用户依然把AI问诊当作“轻参考”。阿里健康“医鹿”大模型日均问诊量达到50万次，但后续付费转化率不足2%，大量用户获得AI建议后仍转向线下挂号；京东健康AI用药助手每天响应300万条咨询，可真正购买推荐药品的用户不到一成，多数人只是“查完就走”。
平台调研显示，阻碍转化的最大因素仍是“信任感缺失”——AI给出的解释过于概括，缺乏针对个体既往病史、过敏史、用药历程的个性化细节，消费者无法据此做出风险决策。另一重阻力来自“低频刚需”属性。
数据显示，国内人均年就诊次数约6.2次，真正需要在线问诊的不到两次，模型难以在有限交互里建立用户黏性。平台尝试通过会员制打包AI服务，阿里健康“医鹿会员”月费18元，京东健康PLUS医疗包年298元，但续费率分别只有35%和28%，远低于电商会员50%以上的水平。C端AI医疗看似热闹，仍处在“教育市场”阶段，距离规模化盈利还有距离。
B端却呈现另一番景象。医院、药企、保险、体检机构把AI当成“降本增效”的硬需求，付费意愿明确。腾讯觅影在广东省人民医院上线肺结节AI辅助筛查后，影像科医生人均每日读片时间从3小时压缩到45分钟，漏诊率下降42%，医院按年支付280万元技术服务费，并主动提出续约五年。
京东健康与石药集团合作，利用AI对2000万慢性病患者进行用药依从性分析，筛选出潜在停药高风险人群，再推送给药房做定向随访，使石药核心产品复购率提升12%，药企为此支付数据服务费5000万元。平安健康与某大型再保险公司共建“AI风险评分”模型，将保单持有人的体检指标、在线问诊记录、可穿戴设备数据喂给大模型，预测未来三年重大疾病发生率，帮助再保公司把风险准备金下调8%，合同金额1.2亿元。
B端客户对AI效果评估维度清晰：效率提升、成本节约、风险下降，只要ROI算得过来，采购流程可以快速走完。相比C端“流量—留存—变现”的漫长路径，B端“场景—提效—分成”模式显然更短、更轻、也更容易标准化复制。
平台财务数据印证了“B快C慢”格局。阿里健康2024上半财年AI相关收入中，B端占比已达73%，而一年前这一比例尚不足45%；京东健康开放型AI解决方案毛利率超过55%，远高于自营药品零售的7%；腾讯觅影与保险、体检机构合作的二次收入，已能覆盖其影像AI研发成本的90%。
在资本市场，投资者亦给出明确信号：能为医院、药企、保险输出AI能力的平台，享有更高估值溢价。阿里健康市销率约3.8倍，而仍以C端为主的某些在线倍。商业化路径的分化，决定了资源继续向B端倾斜，C端AI医疗短期内仍会是“成本中心”，承担品牌与数据积累职能，而非利润来源。
当大模型把诊疗、用药、保险、健康管理集成到一条连续服务链后，平台的竞争焦点已从“谁能看病”转向“谁能留住健康数据”。医疗行为本身是低频的，但健康监测是高频的：血压、血糖、体重、睡眠、情绪，每天甚至每小时都在产生数据。谁掌握这些数据，谁就拥有对个人健康风险的“第一解释权”，进而获得保险定价、药品推荐、器械销售的主导权。大厂布局AI医疗的真正目标，正是把“医院—患者—支付方”三元关系，扩展成“平台—用户—多元服务方”的新权力结构。
字节跳动把抖音庞大内容池与小荷AI问诊打通，用户看完一条“甲亢饮食注意”短视频后，平台自动弹出AI评估问卷，收集其年龄、性别、症状、既往史，再生成个性化饮食方案并推荐低碘食品，用户一键下单后，数据回流至字节电商系统，形成“内容种草—AI评估—商品成交”闭环。平台并不直接提供诊疗，却通过AI成为用户健康决策的“第一入口”，进而掌握比医院更早、更连续的行为数据。华为医疗云则选择“被集成”路线，把大模型训练框架、算力调度、数据脱敏工具做成“白盒”，医院在本地完成模型微调，数据不出院，华为通过订阅模式收取算力和运维费用。
看似只做“基础设施”，实则把分散在各家医院的“孤岛数据”用同一套技术底座连接起来，华为由此成为医疗数据流动规则的“隐形制定者”。当医院需要与保险、药企开展科研或商业合作时，华为平台提供的标准化接口和隐私计算能力成为唯一通道，数据流向和分成比例皆由平台主导。
腾讯和阿里则把“连接”做到极致。腾讯觅影不仅提供影像AI，还推出“隐私计算联盟链”，让医院、保险、药企在链上完成数据授权、模型训练、结果分发，全程可审计、可溯源。平台通过智能合约自动分配收益，医院拿数据分红，腾讯收技术服务费，保险和药企获得精准模型。阿里健康把“医鹿”大模型与支付宝“健康金”小程序打通，用户上传穿戴设备数据后可获得保险折扣，模型根据数据质量动态调整保额，平台借此把零散的健康行为数据变成保险定价因子，反向增强用户分享数据的意愿。
大模型让平台第一次拥有“实时、连续、多维”的健康数据获取能力，它比医院更早感知用户风险，也比保险公司更精准定价，从而在传统医疗价值链中插入一个“数据中枢”环节。
行业的深刻变革不仅筑牢了稳健的发展根基，更为拥抱新一轮技术革命蓄势待发。尽管科技日新月异、迭代不止，然而驱动医疗行业持续演进的核心动力，始终是对医疗本源价值的执着坚守。数字经济应用实践专家骆仁童博士认为，当互联网医疗挣脱“颠覆者”的定位桎梏，转而以融合姿态深度嵌入传统医疗体系；当发展重心从盲目追逐流量规模转向切实创造临床价值，这种认知层面的战略跃迁，正是解锁互联网医疗进化之路的真正密钥。
在此视角下，大模型并非简单的技术升级，而是平台角色转换的“临界点”——从“医疗服务聚合者”升级为“健康数据运营者”。医院继续承担诊疗核心，保险、药企、AG真人器械商各司其职，平台则通过AI把分散的数据流、服务流、支付流编织成一张实时响应的“健康协同网”。谁能成为这张网的中心节点，谁就能掌握下一 decade 互联网医疗的价值分配权。字节跳动用内容+AI抢占用户入口，华为用技术底座绑定医院，腾讯用联盟链疏通数据交易，阿里用支付+保险闭环变现，路径各异，目标一致：成为个人健康数据的“第一解释方”。
当AI把每一次心跳、每一次点击、每一次支付都转化为可计算、可定价、可干预的健康变量时，互联网医疗的终局已不再是“看病”，而是“管理生命数据”。在这场竞赛里，大模型只是入场券，真正的奖杯是对数据入口的持久控制。
大模型技术引领医疗新纪元，华为、百度、阿里如何布局AI，让健康触手可及？
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