大模型時代，沒人愿意缺席AI+醫療。

DeepSeek引爆全球后，醫院正在以前所未有的速度擁抱AI。

各家公司都想要拿下醫療數智化的入場券，投資、合作屢見不鮮，醫療大模型也不斷卷出性能新高度。

此前就有消息爆出，“AI六小龍之一”百川智能精簡團隊，焦于AI醫療領域；另一家明星AI公司月之暗面正布局AI醫療產品，讓其搜索更加垂直和聚焦。

近期更有消息傳出，DeepSeek背后母公司幻方量化招收醫療方向實習生，被認為是探索醫療領域的信號。

除開這些新玩家外，市場上還有一支真正讓人忌憚的對手——互聯網大廠。

由于專業壁壘性較高，醫療AI研發投入大、周期長，包括騰訊、阿里巴巴、華為、字節都投入了大量的資源。

當前，中國互聯網大廠正在進行激烈的AI醫療競爭，AI醫療大模型、AI問診、醫療智能體、AI健康管理......

這些都成為互聯網大廠們試圖搶占的高地。

騰訊：從C端出發，構建全產業鏈

騰訊對醫療領域的關注由來已久。

2014年，騰訊以7000萬美元注資丁香園，此后接連投資微醫、卓健科技、醫聯、好大夫、企鵝醫生等在線問診平臺，將國內的互聯網醫療獨角獸網羅大半。

基于微信生態的流量入口，讓騰訊基本不受獲客煩惱，騰訊順勢布局智慧醫院，為醫院和患者提供掛號、處方流轉等服務。

2017年之后，騰訊明顯加快了在人工智能醫療領域的投資，其中思派網絡、森億智能以及晶泰科技分別獲得了兩輪及以上投資，由此漸漸切入B端市場。

AI醫療產品方面，騰訊推出了“騰訊覓影”AI影像平臺，用于肺炎、肺癌、眼底等疾病的早期篩查；同時開發了“AI輔助診斷系統”，提升醫生診斷效率。

2020年，騰訊正式推出了人工智能藥物發現平臺“云深智藥”，意在利用人工智能技術加速新藥研發。

此外，擁有全球視野的騰訊也投了不少海外IT+BT公司，包括Grail（AI+癌癥早篩）、Atomwise(AI制藥）、Microbiotica（AI+微生物療法）、Arpeggio Biosciences（RNA分析公司）等。

醫療大模型時代，騰訊則以自研的“混元大模型+DeepSeek”的雙AI大模型方式，為大模型創新、智能體應用、知識庫建設、基礎設施升級四個方面，布局醫療AI。

如今，大模型驅動的騰訊健康AI導輔診服務已應用于全國34個省、自治區、直轄市的近10000家各級醫療機構。

總結起來，騰訊的AI醫療布局以“連接”為核心，通過微信平臺連接用戶、醫生和醫院，構建醫療生態閉環。

底層技術上，騰訊以人工智能、大數據、云計算等技術為支持，搭建自有平臺；

業務布局上，圍繞臨床診斷、醫藥研發、數字健康管理環節，構建起完善的AI醫療產業鏈。

商業模式上，以投資、自建與合作三種方式，實現了線上與線下、B端+C端+G端的生態閉環。

華為：以ICT為切口，共建行業生態

早在2002年，華為就和醫療信息化龍頭東華軟件開展合作，主要集中在數通、存儲等產品。

2016年，華為開始涉足精準醫療，2020年，華為云AI輔助診斷方案已在全球多個國家或地區應用。

華為的 ICT （信息與通信） 技術基因也決定了，當前并不直接提供醫療產品或服務，而是成為醫療行業企業的技術合作伙伴，協同 制定行業規范。

目前，華為以“盤古大模型+昇騰AI框架+云計算能力”為核心技術，構建了覆蓋病理診斷、醫學影像、藥物研發、健康管理等多場景的AI醫療生態，展現了從技術到落地的全鏈條準備。

在DeepSeek引爆AI醫療后，華為也迅速看到了AI醫療硬件市場上的機會，順勢聯合潤達醫藥、東軟集團、衛寧健康頭部公司推出“昇騰DeepSeek訓推一體機解決方案”。

今年3月，華為宣布成立醫療衛生軍團，成為其在醫療領域的一次重大部署。

軍團由存儲產品線總裁張偉力掛帥，將重點構建AI輔助診斷解決方案體系，推動醫療大模型在臨床場景的應用。

目前，華為主要在三大領域發力：

AI影像：華為打造了華為云醫學影像平臺，已經和多家頭部公司達成深度合作，聯合與聯影醫療、萬東醫療等公司，用于優化影像糾錯、病理切片分析等環節。

醫療大模型：華為云盤古大模型主要定位于面向行業的大模型，解決行業AI落地難題。針對藥物研發和智慧醫療領域，華為分別訓練出了盤古藥物分子大模型和盤古醫學大模型。

智慧醫療：基于提供云計算、AI、物聯網等技術底座，華為已經與潤達醫療合作打造醫療AI大模型，與訊飛醫療開發智能醫療助手（支持語音病歷、智能查房）。

醫療IT與數據管理方面，華為還聯合萬達信息、衛寧健康、東華軟件等公司，共同打造國產自主可控的聯合解決方案，并構建新一代區域衛生平臺，已經布局到各地的醫療機構中。

京東：依托電商優勢，打造“醫檢診藥”

京東健康的醫藥電商屬性，讓其在AI布局上非常有聚焦性。

2019年，京東將京東大藥房、藥京采和京東互聯網醫院三塊業務從京東商城中拆分出來，并隨后在港股上市。

2024年，京東健康總收入為人民幣582億元，凈利潤達47.9億元，收入和凈利潤雙雙超過市場預期。

與此同時，2024年京東健康年度活躍用戶數量達到1.84億，全年日均在線問診咨詢量超過49萬。龐大的用戶數量也讓京東有了C端入口流量，以及各類可適配AI的場景。

經過多年的布局，京東健康已經形成“醫檢診藥”全產業鏈條，即通過零售藥房業務和在線醫療健康服務實現“醫+藥”的閉環式服務。

當前，醫藥電商行業也正處于激烈競爭中，京東健康直接面臨著阿里健康、美團、拼多多、抖音的搶占，而AI則有望成為京東差異化競爭的重要手段。

2023年7月，京東健康發布自研醫療大模型“京醫千詢”，號稱是業內應用場景最豐富、與醫院共建最深、合作醫生最多、參與用戶最廣泛的垂類大模型。

基于其大模型底座，京東推出了“AI京醫”全系列產品，上線了包含AI藥師、AI營養師、AI心理咨詢師等一系列專業服務數字人產品。

總體而言，京東的AI布局主要圍繞其“問診+電商”體系為業務賦能。以京東健康的AI問診平臺“康康”為例，用戶咨詢癥狀后，平臺能夠迅速導向醫生問診，以及配送藥物服務，極大地提升求醫買藥的便捷性。

此外，京東健康的線上線下供應鏈優勢，也為AI之后的沉淀和發展帶來更多的想象空間。

截至2025年第一季度，京東健康即時零售已與全國超15萬家藥店門店建立合作，同時，多達近3000個區縣可實現線上O2O交易。

這些海量的數據有望更好地洞察用戶需求，幫助品牌和商家完成高效轉化。

阿里：阿里健康+螞蟻集團+阿里云

目前阿里巴巴的醫療布局主要分為三大部分：阿里健康、螞蟻集團以及阿里云。

阿里健康為B2C醫療健康品零售平臺，提供藥品配送服務；阿里云則是國內三大云廠商，為眾多醫院和醫療公司提供計算服務；支付寶則提供各項問診、醫保、保險等場景。

一句話總結，阿里巴巴的醫療業務約等于“京東健康+華為云+騰訊”的Plus版本。

當下，阿里把AI醫療布局重點放到了國民級應用支付寶（螞蟻集團）上。

2023年以來，支付寶在AI醫療領域的布局非常猛烈。包括與浙江衛健委合作首創數字健康人“安診兒”；2024年7月推出國內首批多模態醫療大模型、8月發布“AI健康管家”、面向醫療機構、泛健康行業開放專業智能體生態……

今年1月，螞蟻集團完成了對互聯網醫療平臺好大夫的收購，并入支付寶醫療健康事業部，成為了支付寶醫療生態的全新入口。

4月，螞蟻集團宣布發起“百大AI名醫”計劃，未來一年內，其將為全國百大名醫打造AI分身（AI智能體），形成覆蓋腫瘤、慢病等領域的智能體矩陣。

目前，“AI健康管家”已經鏈接全國3600家公立醫院及各地的衛生系統，廣泛整合平臺所連接的龐大服務資源，形成初創公司難以企及的服務體量。

除此之外，螞蟻集團還聯合阿里云形成聯動，與華為一道推出“螞蟻醫療大模型一體機”，為醫療機構提供國產算力、醫療大模型、AI訓推一體的私有化部署。

更重要的是，支付寶擁有當前所有眾多大廠難以突破的獨特場景——醫保報銷。

通過多年的技術攻關與生態構建，已經有超過7億人通過支付寶渠道使用電子醫保碼。

醫保支付端打通后，支付寶與餓了么、美團、京東等合作伙伴試點醫保線上購藥，同時還打造了AI醫保助手“依保兒”。

結合問診+醫保/商保支付+電商等多樣化的場景下，阿里的AI醫療版圖值得期待。

字節跳動：線上線下并行

盡管字節跳動對醫療的布局并不久，但其手握抖音、今日頭條等殺手級應用，潛力仍然不容小覷。

張一鳴在卸任字節跳動CEO時表示，生命科學是對人類社會具有深遠意義的領域，將投身于此。

與上述互聯網公司不同的是，字節跳動選擇了線上線下并行的方式，經由多項并購逐步完善對醫療的布局。

2020年，字節通過收購醫學科普平臺“百科名醫網”、互聯網醫療公司幺零貳四，字節進入醫療領域。

隨后百度原副總裁，幺零貳四的創始人吳海峰進入字節，成立了專門負責大健康業務的極光部門，搭建線上醫療業務矩陣，直接向張一鳴匯報。

同年9月，字節推出首個醫療健康品牌“小荷醫療”，并上線了“小荷健康APP”，為用戶提供在線問診等服務，并在此后進入AI影像賽道，推出結腸鏡AI輔助診斷軟件。

2022年，字節跳動全資收購醫療集團美中宜和，成為線下重資產布局的關鍵一役。

此外，字節還著重布局了AI+生命科學上游技術，組建了AIDD（人工智能賦能藥物研發）部門，并且聘請了前信達生物總裁劉勇軍擔任顧問。

去年11月，字節跳動在蘇州啟動了微荷無創泛癌種早篩技術產業化項目，就是通過AI算法和高通量測序技術，實現了早期癌癥篩查的高效檢測。

除華為外，中國互聯網公司自成立之初便被深深植入了2C基因，當大廠進入醫療領域后，在獲客和培養用戶上相較初創公司有巨大優勢。

于是，AI賦能的問診與健康咨詢，包括長期的慢病管理，有助于協同主營業務，則成為當下大廠們廝殺的主戰場。

在傳統互聯網業務見頂的當下，怎么開拓2B業務，同時鏈接醫院和患者/消費者兩端，也成為大廠們的必修課。

和互聯網不同， AI 醫療遠遠沒到贏家通吃的地步，除開大廠押注的場景外，仍然有許多值得精細耕耘的細分賽道。