雷达证券字节携小荷AI医生杀到，但AI医疗如何挣钱？

近日，在互联网医疗行业沉寂许久的字节跳动，悄然上线了旗下的独立App“小荷AI医生”。小荷AI医生主要的功能是健康咨询，覆盖疾病自查、用药参考、健康建议等众多场景。

今年以来，AI医疗领域的热度一直不减。在字节之前，其它大厂几乎悉数入局，京东健康、蚂蚁集团、腾讯健康等大厂皆已发布了类似的AI医疗产品。如果暂时抛开各家的产品定位、使用场景、用户画像等细节差异的比较，那么这个领域其实一直存在的核心问题是，AI医疗产品如何挣钱？面向用户、面向医生，还是面向医院、面向药企、面向保险？

这个待决、各家企业都在摸索中的核心问题，在蚂蚁集团医疗业务负责人那里的回答是，“过去的经验告诉我，只要用户规模和认可度很高的话，未来会有很多可能性”。这个问题，在京东健康负责人那里的回答是，“我相信AI会成为医疗服务供给本身，商业化会是一件自然而然就发生的事”。这个问题，在某AI医疗创业公司创始人那里的回答是，“AI智能医生是一个流量入口，用户量达到一定规模后，商业化的合作方会有很多，如药、硬件、保险等”。

在此AI医疗的奇点时刻，大家都在突飞猛进，但关于AI医疗如何商业化却是一个非共识的问题。从当下大家的已有探索里，我们或许能从中找到一些路径。

B端的第一桶金

2023年2月，左手医生创始人张超，在某问答平台上发了一篇文章，题目是《从知识图谱的“相信而看见”，到ChatGPT的“看见而相信”》，彼时，距离ChatGPT问世才不过3个月，他在文章的开篇中说道：

“对于亿万网友来讲，ChatGPT是一个无所不能的对话机器人。但对于一名医疗&自然语言处理的从业者，看到的是在用户交互层面，输出结果上也可以按照用户预期中的格式进行展现——大语言模型让很多我们原本不敢想的事，竟然被一种简洁的方式完成了。”

同样有此感知的还有福鑫科创CEO吴笛，他在2024年3月接受《健闻咨询》采访时明确表示，已经在研发部门启动技术改造，年底前80%的信息化产品必须接入大模型。

这两家公司的共同点是，深耕医疗信息化多年，中等以上规模，有基于深度学习或知识图谱的成熟产品在院内使用。事实上，这也是国内最早初及这一轮医疗AI商业化公司的模糊画像，当我们把视角拉远一点就能发现其中的端倪——同一时期，互联网大厂优先专注于大模型的自主研发，信息化的头部公司更希望推迟决策以降低转型风险，那些初创企业则缺乏足够的启动资金。

某种程度上，对于左手医生和福鑫科创这样的公司来说，这一时期的医疗AI商业化和过去并没有什么区别，客户、渠道、结算方式，甚至是落地场景都没有变，它更像是一次产品力的升级，过去80分的产品被大模型赋能后能有95分的效果，这当然会带来一定的溢价，但最核心的部分还是发生在成本环节。

“用大模型来做，增加的是算力成本，减少的是人力成本。”张超告诉《健闻咨询》，过去他们公司的每一款产品，都要配备相应的技术团队，现在所有产品只需要一个模型底座团队，省下不少人力成本。而算力则是一次性投入，卖出去的产品越多，边际成本越低，形成一个从产品力到利润率的良性循环。

在这一时期，医疗AI的商业化集中于最典型的几个应用场景，预问诊、生成式电子病历、诊后患者管理等，本质上都是医生助手的属性。因此，这一时期的买单方，仍以医疗机构为主，此外也不排除药企采购产品送给医生试用的需求。

今年年初，国产大模型deepseek上线后，医疗AI的商业化路径曾发生过一段时间的偏移。因为算力成本的大幅下降，医疗机构开始陆续将大模型部署到院内，以此应对数据安全的违规风险。短短数月，宣布接入deepseek的医疗机构就超过1000家。

在这一波浪潮下，新的生意应运而生——医疗大模型一体机。它的最大卖点是“开箱即用”，即厂商交付的是一个预装了医疗应用的成套硬件，把医院采购算力设备和信息化服务的需求合二为一，价格随模型参数大小浮动，从几十万到数百万元不等。

医疗一体机的主要玩家分为两派，一派是以华为为代表的硬件厂商，一派是以东软为代表的头部医疗信息化企业。对于硬件厂商来说，医疗一体机拓宽了销售场景，自然是稳赚不赔的买卖。但对于信息化企业来说，情况则要复杂得多。“硬件可以是一锤子买卖，但软件公司还要承担后期运维，甚至是二次开发的任务，这些都很难在合同里约定清楚。”一位业内人士告诉《健闻咨询》。

以东软集团为例，东软集团多款AI+医疗产品都通过华为昇腾技术认证，其一体机产品在90多家医院得到应用。财报显示，2024年，东软集团“AI+医疗”领域的合同达到4.88亿元，同比增长了106%，但这一年，东软集团医疗健康板块的收入却同比下滑了12%，是其四大支柱业务中唯一下降的。

但无论是应用软件的采买，还是模型的本地化部署，都已经在B端构成了明确的商业闭环——所有的供需关系都围绕着医疗机构和医生展开，这是医疗AI突破商业化瓶颈的第一战场。

C端全靠想象

相比于B端的确定性，医疗AI在C端的商业化探索要曲折很多。

从产品形态来看，目前医疗AI的C端应用多以“健康管家”或“健康助手”为定位，提供的服务也基本类同，核心就是健康科普、疾病咨询、报告解读、链接医生线上问诊这几个大项。这其中，比较重磅的产品均来自传统互联网大厂，比如讯飞医疗的“讯飞晓医”、京东健康的“康康”、蚂蚁集团的“AQ”，以及字节刚刚上线的“小荷AI医生”等。

这些面向C端用户的产品有两个共同点，第一是免费，第二是对医疗的介入比较浅，仅能满足日常健康咨询，一旦涉及专业性比较强的医疗问题，往往只能给出模棱两可的回答，或者建议用户线下就医。

“这当中既有政策伦理的限制，也有产品力的原因。”一位参与了相关产品研发的临床医生告诉《健闻咨询》，如果是做面向医生端的应用，模型出现一些错误，还能够被识别和纠正的，但如果是面向用户端，容错率几乎是零，所以很多厂商会选择退一步，即不碰严肃医疗，至少保证风险可控。

医疗和健康是两个概念，医疗虽然低频，但有明确的刚需。泛健康领域虽然高频，付费意愿却很弱。医疗行业资深投资人徐波（化名）告诉《健闻咨询》，目前类似AI健康管家这样的C端应用还处于起步阶段，只能在各自的平台体系里充当维持用户黏性的角色。但随着它对用户的了解不断加深，以及类似可穿戴设备的硬件联动，确实存在商业化的可能。

“我觉得用户直接买单的可能性很小，但不排除会有第三方公司来为它的用户买单，比如保险公司可以把它打包进健康险的权益，取代更贵的真人医生服务。此外，从撮合交易的角度出发，它还可以做一些泛健康领域的选品推荐，这些东西我觉得已经有一些眉目了，就看企业对节奏的把握了。”

至少从目前的情况来看，互联网大厂对于C端应用的商业变现并不着急。相反，他们似乎更愿意跨过健康的边界，去触达严肃医疗的核心，最典型的案例就是医生和专科智能体的涌现。

以蚂蚁集团为例，在不久前上线的独立APP——AQ上，除了最基础的AI健康管家服务外，还汇集了200多个名医和专科智能体。这些智能体的研发逻辑是，在医疗垂类大模型的强大底座基础上，再进行专科和医生个人化的深度训练，且大部分训练语料都来自于合作医院和医生的独家临床数据。

“我们用专科智能体和真人医生做了比对，智能体的诊断准确率接近70%，略低于专科医生，但要明显高于实习医生和全科医生。”仁济医院泌尿外科主治医生迟辰斐告诉《健闻咨询》，他们花了近两年时间，和蚂蚁集团共同研发了仁济医院泌尿外科专科智能体，上线8个月时间，服务了30万名患者，在这30万名患者中，只有3000人转到线下就医，也就是说，这个智能体独立解决了99%用户对专科问题的咨询。

类似的产品还有左手医生和重庆儿童医院共同推出的儿科“AI家庭医生”。张超告诉《健闻咨询》，这和给医院单纯做一个应用软件不同，智能体项目不是左手医生拿钱为医院做信息化服务，而是双方基于各自的资源禀赋，共同研发，共有知识产权，共享商业利益的一次深度合作。

这也是医疗AI在C端商业化上逐渐探索出来的一条新路——从用户侧的需求出发，构筑起一个更专业靠谱的AI医生，而当这个医生不断汲取高质量语料，被训练到接近某个领域的权威专家时，它又能够转向基层医疗机构，获得产业端的商业回报。

当然，这也只是医疗AI企业在C端商业化探索中的无数可能性之一。

就像蚂蚁集团数字医疗健康事业部总经理张俊杰说的那样，医疗AI还处于发展的早期，还有巨大的需求没有被满足。对于企业来说，一定是先把用户体验做到极致，再去谈商业模式。

“过去的经验告诉我，只要用户规模和认可度很高的话，未来会有很多可能性”。

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