一、市场体感：他们两家撑着整个细分赛道的门面
只有阿里、字节在持续刷屏到2026年
- 阿里系：通义星尘医疗版、百大 AI 名医、AI 健康管家、达摩院鼻咽癌筛查模型……
- 字节系：小荷 AI 医生独立 App、60 亿元中关村 AI 旗舰医院、豆包大模型医疗专区……
阿里：基建信仰与“饱和式攻击”
阿里的医疗AI之路，源于其对技术基础设施的坚定信仰。在阿里看来，大模型是下一代操作系统，是“最粗的腿”。因此，其策略是先重金打造强大的通用底座，再向垂直领域延伸.
2024年至今，开发过几个项目最后都选择调用了他们的，实话讲底子很扎实。
8亿电子医保码用户、5000家合作医院、以及收购的好大夫在线是他们超级大的底气。
蚂蚁阿福有意思。它通过“健康问答”、“拍皮肤”、“电话咨询”等贴近用户的功能，将晦涩的医学知识转化为通俗易懂的服务，并无缝衔接线上问诊、购药等线下资源。
阿里健康也推出了面向医生端的AI助手“氢离子”，收录千万篇权威文献，试图成为医生的“第二大脑”。这种通用与专业并进、C端与D端（医生端）同时发力的布局，展现了阿里在AI医疗赛道上的全面野心。
字节：场景驱动与“飞轮效应”
字节的优势在于其无与伦比的产品迭代速度和生态闭环。从模型到工具，从内容创作到流量分发，再到商业变现，字节打通了全链条。AI生成的健康科普内容可以直接在抖音分发，吸引用户；用户在“小荷AI医生”的咨询行为，又能反哺模型，使其更懂医疗场景。（豆包、抖音等超级APP这儿不说了，大家都懂）
另外一个很多人忽略的潜力---豆包AI手机。这个仔细想一下，跟家庭场景的硬件融合、跟生活场景融合，一个手机+AI，对于你对于任何大健康的诉求都可以软性解决，也可以成为去寻医问药的入口...
二、两强并立，偷家有苗
2.1 阿里：把医疗当成三大战略之一来拼刺刀。
阿里选择了"医保+阿福"的组合。支付宝的医保支付能力是独一无二的战略资产，超7亿人的电子医保码使用数据，使阿里在医疗AI的"支付环节"建立了护城河。
2023 年战略投资「零假设」医疗大模型，补足证据问答能力。
2.2 字节：把医疗当成「内容」的闭环
豆包大模型最大杀器；小荷 AI 医生迟早噶屁；千问机会多多；阿福期待它能更进一步。
2.3 偷家最有潜力的选手是deepseek
它玩通用开源性大模型，它目前被B端客户异常认可，广泛的部署，使用人群实在是广，将来插入医疗领域也会很快转化成一个极具竞争力的对手。
另外目前还没人觉得它会成为医疗领域的强力玩家，不鸣则已一鸣惊人的戏码将来可能会上演。
三、其他大厂速描
4.1 百度：技术不差
2023 年推出「灵医大模型」，也做了医疗影像、AI 制药投资、文心健康管家，但 2024 年 10 月健康事业群（HCG）被降级并入移动生态事业群，意味着医疗不再是一级战略，资源池缩水。
百度有技术有场景，就是缺有竞争力的产品，远低于抖音/豆包的"内容种草"和阿福的疯狂；
现在又在疯狂炒医疗版本龙虾，没看懂，啥火跟啥这follow策略这很难赢的。
4.2 腾讯：擅长「投资型」布局，自营产品缺位
2024 年 5 月发布基于混元的「健康管理助手」，不过定位是小程序插件，给药企/险企做 SaaS，没有面向医患的独立品牌。
资本层面更活跃：投过微医、太美、思派、晶泰，也投资了非常多的医药企业，但自己下场做产品的意愿低，医疗 AI 仍停留在「被集成」阶段。
微信生态与医疗场景存在天然结合力，将来依然可能翻盘---在医疗AI这场竞赛中，它最后可能是“大力出奇迹”（钞能力）。
4.3 京东：营收最大，但医疗 AI 故事较少
2024 年自营医药收入 488 亿元，国内第一，可增长主要靠药+供应链
开源了「京医千询」大模型，但社区活跃度、外部客户数都远低于阿里和字节，仍属于「防守型」技术储备。
京东虽有供应链优势，但医疗AI的终极竞争在于"诊疗"而非"卖药"，其AI布局服务于供应链效率提升，而非独立的医疗生态构建。
京东健康：供应链为王，AI为辅助，但京东健康的核心逻辑并非"AI优先"，而是"AI赋能供应链"。最终通过AI方案带动供应链的药品、营养保健等产品销售。在这种逻辑下，AI是供应链的"增效器"，而非独立的战略支柱。
4.4 美团：O2O 买药是强项，AI 医疗缺位
2024 年北京医保线上购药放开，美团首批接入 300 家药房，30 分钟送药上门，流量优势明显。
但 AI 仅用于骑手路径优化与客服问答，没有面向医患的诊疗级产品，医疗 AI 声量几乎为零。
其他家，欢迎补充
四、2026年拉锯战
2026年被业内视为医疗大模型临床实用化的关键一年。
第一，AI医院。还不清楚啥情况
第二，C端入口的用户心智争夺。字节豆包有流量优势。千问和蚂蚁阿福则依托阿里系的底子，试图诸多业务模块走向业务闭环。
第三，高仿openevidence。当前医疗AI产品多为免费服务，盈利路径尚在探索。模仿openevidence的众多产品，尚不明朗能不能活下去、活得多久。
第四，大家也别全盯着医院，光想着做出一个牛逼闪闪放光芒的产品，医院和医生抢着掏钱来用。互联网高速发展十几年，互联网医疗（以前也叫移动医疗、智慧医疗、空中医院）把医院和医生同步养叼了。
看能不能在患者方面搞点靓货，随着时间的推移可能医生对于高质量病人的“争夺”也会加剧。
五、最苦是医疗垂类大模型公司
在AI大模型重塑各行各业的浪潮中，医疗领域因其极高的专业壁垒和巨大的社会价值，被公认为“最难啃的骨头”。然而，当这场技术革命进入深水区，市场上挣扎求生的垂类医疗AI大模型公司目前声浪越来越小了
数据问题：精准的、海量的、合法合规的医疗数据，海外的玩法比较前卫，咋们这边这个一直是一个大家不愿提及的话题。
支付问题：医保嘛，在爬坡；商保是未来的可寻亮点；医院支付，吃资源的市场；医生支付，好多想象的窗口市场；海外，好机会。
流量及入口问题：这个就依赖于大模型本身在C端和B端拥有足够的体量。国内嘛肯定是走向垄断的。
结语
医疗AI因为互联网医疗的原因，热度远不及后者。大家干这个的时候，会条件反射般的去搬运互联网医疗时代的任何经验，特别是失败的经验---这没毛病！
转自：有点方
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