大廠AI新戰場：AQ狂飆，螞蟻押注大健康賽道

思邈 2025-11-09 15:47:29 來源：量子位

鄧思邈 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

AI應用的競速賽快速升溫，健康，成了螞蟻的新答案。

2025年歲末，螞蟻集團悄然完成了近5年來最關鍵的一次重大戰略調整：

原“數字醫療健康事業部”正式升級為“健康事業群”，并將加速推動醫療健康業務成為螞蟻的戰略支柱板塊。

據悉，經過本輪調整后，螞蟻的業務矩陣進一步完善：

除螞蟻國際、螞蟻數字科技、OceanBase等保持獨立公司運營外，支付寶事業群、數字支付事業群、財富保險事業群、信貸事業群，以及新成立的健康事業群，共同構成螞蟻5大核心業務板塊。

至此，螞蟻的AI戰略布局也初步成型——生活服務、金融服務、健康服務三大關鍵領域，全面貫通。

這一時間點耐人尋味。當ChatGPT引發的“百模大戰”熱潮逐漸退去，大廠們的AI競爭重心已悄然轉移——從比拼模型參數、跑分成績，轉而走向場景深耕和商業化落地。

而在所有垂直賽道中，健康正成為兵家必爭之地。

為什么是健康？為什么是現在？螞蟻此舉透露了什么信號？

更重要的是，它折射出大廠AI應用競爭怎樣的新態勢？

AI大模型角逐的“下半場”

這次調整真正值得玩味的，或許不在于螞蟻做了什么，而在于它為何選擇此時出手。

在螞蟻集團架構調整的內部信中，尤其引人注意的是，當中單獨提到AQ近期的“初戰告捷”。

基于其醫療大模型推出的AI健康管家App——AQ，自6月上線以來，4個月就躍升為國內第5個月活超千萬的AI原生應用，也是其中唯一一款行業專業級AI應用。

QuestMobile最新報告顯示，AQ今年第三季度復合增長率達83.4%，遠超行業平均增速13.5%。

同時，對比來看，這一被視為垂類場景的AI應用，月活已僅次于通用賽場中的豆包、DeepSeek、元寶和即夢AI。

這不僅是螞蟻迎來的一個AI拐點，更是中國AI原生應用走向深水區的信號。

眾觀大廠AI競爭的戰略重心，正悄然轉移。

2023年，是“百模大戰”的高潮。百度文心、阿里通義、騰訊混元、字節豆包、商湯日日新…幾乎所有大廠都卷入了參數量、跑分成績、對標GPT的競賽。

那個階段，技術能力是唯一的競爭焦點。

從2024年開始，敘事徹底改變。大模型推理理解能力實現躍遷、能力逐漸趨同后，差異化開始轉向應用層，誰先跑通商業模式誰勝出。

卷參數不再是行業唯一的分水嶺，真正的競爭在于如何用模型創造價值。

資本也在用真金白銀為這一判斷投票。據不完整統計，紅杉資本2023-2025年在AI領域的45筆投資中，有較高比例集中于應用層。

Gartner預測，到2028年，企業使用的生成式AI模型中，將有超過半數屬于特定領域模型。

然而，應用層競爭也并非一片藍海。隨之而來的問題是，如何在垂直場景建立不可替代性，這成為各家的核心命題。

而高價值場景往往具備三個特征——海量真實數據、強支付意愿、可構建生態閉環。

醫療健康場景正是典型代表。

它的復雜程度遠超其他行業：輔助診療數據高度專業、隱私要求極高、參與方眾多。這意味著通用大模型難以直接遷移，只有深入場景、長期積累，才能形成真正的競爭優勢。

以螞蟻集團為例，自2023年起自研專業的螞蟻醫療大模型，健康事業群大力招募模型算法團隊，同時共享集團算力與基模資源，形成“技術-落地”的高效轉化鏈路。

其醫療大模型依托超萬億tokens專業醫療語料底座，支撐自主研發千億參數多模態模型，并融合千萬級醫療知識圖譜，能對疾病特征、輔助診療邏輯和醫學表述實現深度理解，并在MedBench、HealthBench等中外權威評測中均達到領先水平，多次刷新醫學視覺、推理檢索等領域的行業基準。

這種“專業厚度”決定了螞蟻健康可以從預約掛號、醫保支付等點狀服務，進入更具連續性的健康咨詢和管理服務。

AI驅動醫療服務創新的巨大潛力，也在根本上改變了螞蟻的角色：從醫療健康體系的“連接者”，轉向一個具備服務能力的“參與者”。

△圖片為AI生成

而類似的趨勢也在其他行業出現。每一個垂直領域都在生成屬于自己的“護城河”。

“一場景一壁壘”，誰能在一個垂直領域做到足夠深、足夠強，誰就能構建起真正的護城河。

螞蟻此時將健康業務上升為集團級戰略，順應了AI應用從“拼模型”走向“拼場景”的產業趨勢，正如今年9月外灘大會上，螞蟻集團CEO韓歆毅表示：

醫療健康的特殊性決定了專業AI的不可替代性，AI醫療健康做到極致的話，用戶不會走，他們在這里能解決問題。

從試驗田到主戰場的躍升

AQ的出現和成果，并非偶然。回看螞蟻過去十一年的積淀——早在AI浪潮到來之前，它就在醫療健康的數字化基礎設施上持續投入，為順利切入AI健康賽道埋下了伏筆。

2014年，支付寶支持線上掛號繳費，開啟了醫療領域的便捷支付時代。彼時國內移動支付剛起步，多數醫院仍依賴現金和銀行卡。

支付寶用支付這個高頻剛需，撬動了更深層的健康服務需求。

到了2016年，深圳上線首筆醫保在線支付，標志著螞蟻開始觸及醫療服務的核心環節。2019年，伴隨國家醫保局發布第一張醫保電子憑證，全民就醫購藥的“一碼通”時代也由此開啟。

這些看似很“輕”的嘗試，并沒有帶來立竿見影的商業回報，也鮮少引發行業熱議。

但它們在無形中重塑了用戶的就醫路徑，也讓螞蟻在支付、醫保領域積累下堅實基礎。

截至目前，螞蟻健康服務醫保碼用戶已超8億、成為全國最大的第三方醫保服務平臺。

今年7月，由螞蟻提供技術支持的“醫保+商保”清分結算中心在全國上線運行，其在行業首創了醫保、商保一站付，讓居民多層次醫療保障體系打通成為現實。

這不僅優化了支付體驗，也推動了醫療保障體系的結構性重構——過去，患者需要先自費墊付，再分別向醫保和商保申請報銷；現在，系統可以自動計算各方承擔比例，實現即時結算。

醫療健康長期被視為周期長、回報慢、壁壘高的苦差事，它涉及醫院、醫生、患者、醫保、藥企、保險公司等多方主體，每一個環節都有復雜的關系和要求。

△圖片為AI生成

這正是互聯網公司在該領域普遍謹慎的原因。盡管吸引了阿里、京東、騰訊等諸多大廠布局，但大多止步于淺層的導流和撮合，真正涉及到輔助診療、支付、理賠等核心服務環節時，往往難以做深做透。

螞蟻選擇啃這塊硬骨頭，從小處著手、向深處扎根，一步步織出現如今這張能力網絡。

而在螞蟻全員信中披露的健康事業群總裁張俊杰，是2014年加入螞蟻的“老兵”，也是支付寶醫療業務的首批員工之一，他參與主導了線上掛號繳費、電子醫保碼、健康管家AQ等多項核心業務，幾乎見證了螞蟻醫療業務的每一次關鍵進展。

他和這支團隊，深諳用戶在尋醫問藥中的實際痛點、打通服務鏈的有效路徑。

這些積累，讓AQ形成了在AI健康產品中的獨特價值——

不僅向用戶提供主動追問、主動管理、主動提醒等差異化的AI功能，同時不止步于回答，還連接全鏈路的真實醫療服務，讓用戶能一站式地解決健康問題。

這都反映出，從支付入口到醫保基礎設施，從生態網絡到AI應用，螞蟻健康事業群的成立并非從零開始，而是在既有基礎上進行體系化升級，一切有備而來、應運而生。

一個數十萬億產業的待完成命題

如果把視野拉回到更宏觀的產業層面，會發現螞蟻的選擇，既是其業務發展的順勢而為，也恰好踩在了需求、技術、商業三重共振的關鍵節點上。

需求側的三大剛需，正在同步爆發。

首先是老齡化加速帶來的社會需求。

截至2024年末全國65歲以上人口已超過2億，占總人口的15.6%，慢性病管理、心理健康咨詢、康復護理等需求呈指數級增長。

據機構預測，2025年中國大健康產業的市場規模將突破20萬億元人民幣。

△圖片為AI生成

在這一背景下，醫療體系承受的服務與資源壓力持續攀升，傳統模式難以滿足多層次健康需求，AI問診、智能健康管理等應用能有效提升現有體系的運行效率。

其次是優質醫療資源分配不均的痛點依然突出。

三甲醫院一號難求，優質醫生多集中在一二線城市，三四線及以下地區醫療服務嚴重不足。

AI可以讓優質醫療服務“在線化”“輕量化”，讓更多人能以更低成本獲得專業健康咨詢。

第三是對個性化健康管理的重視程度不斷提高。尤其在年輕群體中，健康觀念正在從“有病治病”轉向“主動管理”。

與此同時，供給側的技術成熟度，正在跨越臨界點。

根據多家研究機構的測試數據，大模型在醫療問診場景的準確率已達到85%以上，AI輔助乳腺癌篩查準確率已接近資深放射科醫生，在個性化治療與藥物研發領域，AI正顯著縮短研發周期、優化治療方案。

更關鍵的突破在于：AI正在從“輔助醫生決策”轉向“直接服務C端用戶”。

過去，AI更多是給醫生提供參考建議；現在，AI可以獨立承擔健康咨詢、初步輔助診斷、健康管理建議等職責。

這一轉變，意味著服務效率的數量級提升，也意味著商業模式的根本性重構。

市場格局上，大廠已紛紛加碼。

今年以來，互聯網醫療江湖再度風起云涌。例如百度健康AI管家、字節“小荷AI醫生”，騰訊健康的“健康管理助手”，還有京東健康、美團醫藥……

區別于友商同行，螞蟻的獨特性在于，其業務扎根于生活服務、金融服務，也天然具備健康產業的縱深觸點。

這不僅能為健康業務鋪路，更在AI開始全面驅動各個行業的十字路口，使其全新敘事得以匯流。

過去十年甚至是更久，螞蟻集團的支付、金融、信貸、保險等業務相繼延展生長，呼應了中國人如何“有錢花”的命題，在未來更長的周期中，健康作為戰略重點則應合了人生另一大需求——“有命花”。

“有錢花”（即Wealth）解決的是生計、關乎“活得有底氣”，“有命花”（即Health）回應的是生存、關乎“活得有質量”。螞蟻以行動奔向科技的終極命題——讓科技為人服務，為世界帶來更多微小而美好的改變。

然而，能力的儲備與愿景的達成之間，還隔著一道名為“時間”的考驗。

這些問題的答案，不會在一次組織調整中給出，而需要在未來數年乃至更長時間的實踐中檢驗。

這就需要這場浪潮的參與者，更有耐心與決心，以長期主義的定力面對技術攻堅的挑戰，讓AI助力健康的愿景逐步照進現實。

螞蟻的嘗試只是開始，接下來，會有更多大廠跟進，也會有更多挑戰浮現。