出品 | 搜狐健康

作者 | “全肾AI”创始人 大怪

编辑 | 刘家碧

蚂蚁阿福的负责人张俊杰讲过一句很实在的话：阿福还在发展早期，不考虑商业化，问答结果里没有任何广告推荐。

正是这句话，让整件事变得有意思——每天一千万次提问，三十万名实名医生，五千家医院，五百多个名医数字分身。这一整套东西转起来，AI这一栏的收入是零。

而蚂蚁健康并不缺钱花。

两年里它买了三样东西：两亿美元买下好大夫在线，七月投薄荷健康成为最大外部股东，八月收下风石健康。把这三笔并排放着看，会看出一件事：没有一笔是在买AI。买的是三十万名医生，两亿用户的饮食习惯，和一千五百家医院国际部、特需部的结算管道。三样东西，全是把已经存在的供给、习惯、通道，攥进自己手里。

所以我的判断是：蚂蚁健康不是一家AI驱动的医疗公司。它是一家用AI重新打开了入口、再把入口后面的人流卖给保险和药品的支付公司。这话听着像贬低，不是。这是它今天能走通的唯一一条路，而且走得很稳。

真正的问题不在蚂蚁，在“AI医疗”这四个字。这四个字底下装的不是一门生意，是六门。它们的钱，从六个不同的人的口袋里出来。掏谁的口袋，决定了你卖什么、卖多贵、天花板在哪，以及最后钱落进谁的账。

第一个口袋：医院院长的人力账

这笔帐买的是医生的时间。美国这个口袋很鼓，中国这个口袋很瘪。

美国今天最大的临床AI品类，不是诊断，是替医生写病历。Abridge，把医生和病人的对话录下来，自动生成病历，医生改一改，签字。估值五十三亿美元，2025年中年度经常性收入破一亿，铺进两百五十家以上医疗系统，光Kaiser一家就上了两万四千六百名医生。定价大约每位医生每年两千五百美元。整个品类2025年收入六亿美元，同比两点四倍。

现在说一个很煞风景的数字。2025年，加州大学洛杉矶分校做了第一个把这类产品拉进随机对照试验的研究，两百三十八名门诊医生，分三组，做了两个月。主要终点是每写一份病历花的时间，直接从病历系统的操作日志里取。结果：用了Nabla的那组，从4分30秒降到3分49秒。可对照组什么都没用，自己也从4分22秒降到了4分4秒。两边一扣，真正归功于AI的，是二十几秒。另一款产品DAX，连这个差异都没测出来。一份病历二十几秒，撑起了五十三亿美元。

这个反差恰恰是这门生意的说明书：买家买的从来不是那二十几秒。买单的是医疗系统的院长。同一项试验里，医生的倦怠感和任务负荷都有改善的迹象。他买的是医生下班后不用再对着屏幕坐两个钟头，是这个医生明年还在。一名医生辞职的代价——招聘、空窗、交接、患者流失——远不止一年两千五百美元。

所以这个口袋里装的钱，名字叫昂贵的临床劳动。AI能从里面掏出多少，取决于那个劳动本身有多贵。在美国，它厚得能撑起一个品类。在中国，它是瘪的。中国一名主治医师的时薪，撑不起一份订阅。这不是行业不努力，是账本不允许。所有想把美国那条路搬回来的人，第一件事应该是做一次单位换算：那边一小时护士六十五美元，这边多少。

这条路在中国有一个变体，也是唯一走得通的变体：别去替代医生，去补上那些“有编制、有考核、但根本没人干”的岗位——基层公卫随访、慢病随访、医共体的健康管理。2025年10月五部门那份“人工智能+医疗卫生”的实施意见，八个方向二十四项，最重的笔墨落在基层和预防。这个变体掏的是财政的口袋，不是市场的口袋。规模有限，账期很长，胜在确定。

第二个口袋：药企的广告预算

卖给医生的东西免费，钱找别人收。这个口袋在中国正在被关上。

以OpenEvidence为例，医生看诊中间拿不准，问一句，它把最新的证据摆出来。2026年1月两亿五千万美元D轮，估值一百二十亿，三个月翻一倍。四成的美国医生每天在用。它对医生完全免费，钱从药企的广告预算里出，毛利九成。

这是把搜索引擎那一套，原封不动搬进了医院：用户免费，广告主付钱。这条路中国走不了。不是产品做不出来——京东健康有，阿福也上了给医生的深度检索——是这个口袋在中国本来就浅，而且正在被缝上。

美国药企对医生的广告支出是一个合法、庞大、成熟的市场；中国对应的科目叫学术推广，正被穿透式监管一寸一寸压缩。所以中国所有的医生侧工具，注定是生态赠品。巨头会免费送出去，换医院关系和数据接口，它们不会独立长成一家公司。

同一个口袋里还躺着影像AI。它试过换个掏法——直接向医院要钱。结果是：三类证拿到了，机器装上了，然而，2020到2024年，整个行业累计商业收入不足三十亿。医保局的原话是：同样的价格水平下，医院可以选择培养医务人员，也可以选择使用人工智能，现阶段不重复收费。一句话，把这个品类定成了配件。

第三个口袋：一台手术的账单

同样是AI，同样卖给医院，为什么它收得到钱，影像AI收不到。

影像AI被判成配件的时候，有一个几乎一模一样的邻居，命运完全相反。手术机器人。同样带AI，同样卖给医院，同样没拿到什么全新的医保科目。可它能收到钱，而且收得挺好：机器卖一台，耗材一台手术跟着走一次，不少地方还给“机器人辅助手术”单独立了收费项目。

差别在哪？不在智能水平，在于它掏的口袋，是这台手术本身的那张账单。一台手术是一个已经存在的收费单元：有名称，有价格，有耗材清单，有病案首页上的一行记录。手术机器人把AI装进了这个单元里面，于是它跟着这个单元一起被收费、被采购、被核算。影像AI装不进去。它没有构成一个新的收费单元，它只是“拍一次片子”这个旧单元上刷的一层漆。漆刷得再好，账单上还是那一行。

这一条我愿意写成一句话，送给所有在中国做医疗AI的人：在中国，你收不收得到钱，取决于你能不能落到一个动词上——做一台手术、拍一次片子、住一次院、开一次药。落不到动词上的，都是配件。这句话待会儿还要用。第六个口袋为什么空着，答案就在里面。

第四个口袋：保险和药品的佣金

蚂蚁阿福在这一格。AI拆掉了一道门槛，钱在门槛后面收。

蚂蚁阿福掏的是第四个口袋：保险佣金、药品分成、支付结算、医院和政务合作。AI在这里干的事情，说穿了只有一件：把“你得先知道自己要什么”这道门槛拆掉。过去支付宝的医疗健康频道是一张服务目录：挂号、买药、查报告、医保码，一格一格摆着。用户得先自己完成一次分诊，才知道该点哪一格。这道门槛恰好把最需要它的人挡在外面——不知道该挂什么科的人、看不懂化验单的人、说不清自己哪儿不舒服的人。阿福的对话把这道门槛拆了。你只要会说一句“我最近胸口有点闷”，就进来了。

于是八亿医保码用户被重新激活了一次。五成五来自三线及以下城市，三分之一是中老年人。这是真的普惠，不该否认。但要看清楚钱是在哪一刻产生的。AI做的是听懂意图、然后分发；钱是在意图落地的那一刻才出现——他买了一份保险，下单了一盒药，挂了一个号。所以这笔收入天然记在保险和药品的账上，不记在AI头上。

张俊杰说阿福不考虑商业化、问答里没有广告，我认为是真话；也正因为如此，AI那一栏才是空的。

这个口袋有三个硬约束。一是入口，只需要两三个，胜负由支付管道、政务关系、地推能力决定，不由模型分数决定。所以这条路对后来者已经关上了。二是频率，蚂蚁阿福三千万月活，一千零二十五万周活，大多数人一个月打开不到四次。用得少，能撮合的交易就少。所以蚂蚁在拼命买高频：投薄荷健康，送体脂秤，做“科学减重一亿斤”。这件事后面还要再说，它比看上去重要得多。三是最容易被忽略的一条：这个口袋只奖励转化，不奖励结局。一个靠佣金吃饭的入口，把健康服务做到六十分就够用了，做到九十分也换不来更多佣金。它没有动力去做那件更难的事，这跟团队水平无关，是口袋的形状决定的。

第五个口袋：医院和保司的行政

这个口袋开支最不体面，最好签合同，也可能是未来五年中国最大的一个。它里面装的，是已经在花、而且花得很笨的那部分钱。

一家三甲医院养着病案室和一整队编码员；医保办常年为拒付、飞检、DRG入组来回折腾；一家保险公司要处理堆成山的理赔单据，或者干脆把这摊事外包给TPA，行业标准的管理费大约是保费的一成。这些都是明码标价的成本科目，年年写在预算表上。AI来掏这个口袋，甲方的算术极其简单：原来八个编码员，现在三个；原来理赔七个工作日，现在两天。投入产出当月就能看见。

这个口袋还有两个别的口袋没有的便利。一是不碰临床责任：出了错是账错了，不是人伤了，容错的空间完全不同。二是效果能被立刻测量：拒付率、编码准确率、理赔时效，全是甲方手里现成的数，不需要你去说服他相信什么。所以这条路最容易签下合同。

当然，天花板也一样清楚。医院省下来的那几个编码员的工资，落在医院自己的账上，你能拿到的是一笔服务费。而且掏钱的人是医院信息科和保司运营部，他们的价格锚是软件采购价，不是省下来的钱。更要紧的是，这条路上真正的壁垒不是模型，是管道和关系。蚂蚁八月收的风石健康，把这件事讲得很直白。风石值钱的地方不是算法，是它一家一家谈了很多年才谈下来的一千五百家医院国际部、特需部和高端私立机构的商保直付网络，以及铺进那些医院里的结算终端。蚂蚁自己有八亿医保码用户，缺的恰好是商保这一段的后端，它买的是管道。

美国那边方向一致。Abridge正在从写病历往收入周期扩张，因为文书这门生意的下一站，就是“这笔钱怎么报出去”。事前授权自动化被普遍认为是2026年最确定的落地场景。这条路的定位可以说得很干脆：它是别人生意的下水道。做不出一家伟大的公司，现金流却是六个口袋里最实在的。

医院和保司行政这个口袋还有一个容易被忽略的用处。第六个还空着的口袋，要成立的前提是“结果”能被算清楚、算便宜——谁省了钱、省在哪笔账上、凭什么归你。而算账的管道，正铺在上这个口袋上。

第六个口袋：“某件事没有发生”省下来的钱，还没有主人

在中国，会因为“某件事没有发生”而多赚钱的主体，一共只有四类：自己掏钱的患者。承担赔付的商业保险。DRG下超支自负、结余留用的医院。医保总额包干的医共体。名单就这么长，可以逐条核对。不在这四个里面的买家，无论态度多热情，他买的都是工具，付的都是工具费。

美国有一家公司，把这个口袋掏得很漂亮，值得抄。Hippocratic AI，做AI护士，出院随访、慢病回访、术前交代。定价九美元一个“agent小时”，只按agent真正在跟病人通话的分钟数收费。对面是什么？一名注册护士的全负荷成本，每小时五十五到六十五美元。采购的算术，四秒钟就做完了。但Hippocratic AI真正聪明的不是省人工费，而是怎么让医院掏出这笔钱。美国到今天也没有给AI agent开过收费码——没有CPT，没有HCPCS，Medicare没办法为一台机器打给病人的电话付钱。而Hippocratic AI没有去敲支付制度的门，它翻了三扇窗：

第一扇窗，再入院惩罚。病人出院不久又回来，Medicare最高扣掉医院百分之三的住院基础支付。而出院随访恰好是被研究得最透的一项防再入院手段。少扣的钱，就是它的收费依据。

第二扇窗，慢病管理和过渡期照护本来就有收费码，只是医院一直没人手去做，这笔钱年年放着收不到。现在agent打电话、护士审核签字，这笔收入第一次能开出票来。

第三扇，Medicare Advantage计划的星级评定和质量缺口关闭，直接换保费。这三扇窗后面，全是已经在为坏结果买单的存量钱。这是全篇最该抄的一句：别去争取一个新的收费码，去找那些今天就已经在为坏结果掏钱的人。

在中国，为坏结果掏钱的人正在变多，也正在感觉到“肉疼”。惠民保覆盖三十多个省，累计参保超两亿人次。2025保险年度，上海沪惠保的综合成本率大概率突破百分之百；多地赔付率超过九成，部分逼近或越过一百。2026年4月，平安养老、泰康养老相继退出多个城市的项目。一位做过这块业务的高管说，他们某地区项目的赔付率连续两年超过百分之一百二十，每单都在亏。

2026保险年度，大家的调整方向高度一致：收紧既往症的报销比例，给高价特药设单药年度限额，给连续无理赔的人降免赔额、涨报销。翻译一下：他们手里只有精算这一把刀，正在切保障、筛人群、调价格。因为还没有人能够将除此之外的第二种手段交到他们手上。但第二种手段是存在的：让那些人真的不恶化。这个口袋今天空着，不是因为它不值钱；是因为到现在为止，没有人交出过一份让掏钱的人验得了的成绩单。

六个口袋数完了，下面还有三件事。每一件都会直接影响你该站在哪个口袋前面。

效果和钱，不在同一块地

“先把效果做出来，钱自然会来”，这句话在中国有个陷阱。在中国，最容易做出效果的地方和收得到钱的地方，是两块不同的地。

先说效果那块地。ICU是全中国最适合做AI的地方。病人躺在床上，各种数据连续地、免费地、每分钟都在往系统里送；结局清清楚楚：脱不脱得了机、有没有感染、活着出去没有；一个判断对不对，几小时之内就见分晓。做医疗AI最难凑齐的那几个条件，ICU里天生就有，不用你去创造。而且它在DRG下是超支的重灾区。少三天呼吸机，医院是真的省钱。可你去翻ICU AI的合同，签的全是软件。因为医院的收费和考核体系里，没有一个科目叫“减少了三天呼吸机”。它的价值长在结果上，合同只能签在功能上。

再说钱那块地。院外那三百六十四天，条件全反过来。数据要靠一个活人一天一天生产出来，他会忘、会烦、会出差；结局要三五年才见分晓，中间没有一次能一锤定音的检验。这是做效果最难的地方。但它是唯一一块收费界面还空着的地。

最容易证明有效的地方，收不到钱；唯一收得到钱的地方，最难证明有效。

这个错位还有一个后果，比“少赚点钱”严重得多：合同签成什么样，决定了效果会不会被认真检验。举个例子，Epic的脓毒症预警模型，装在美国数百家医院里，每天几万名临床医生盯着它的报警干活。2021年《JAMA内科学》上的一次外部验证回顾了密歇根三万八千多次住院，结果是AUC 0.63，而Epic自己文档里写的是0.76到0.83；灵敏度33%，漏掉约三分之二的病例；平均处理一百零九次报警，才碰上一个真病人。这么大的偏差，跑了好几年，几万名医生里没有一个人把它揪出来，最后是一群做研究的人翻旧账翻出来的。

为什么没人验？因为验证要花钱花时间，而合同里没有这一项。医院买的是软件，软件的验收标准是“能不能用”，不是“准不准”。没有人为“准不准”付过钱，于是这件事就一直没人做。

所以这一节的落点很实在：如果你在效果那块地上，就老实承认自己在卖软件，别指望它长成别的东西。如果你在钱那块地上，那份验证得你自己出钱做——不会有任何人替你做，也不会有任何人因为你“看起来有效”就掏钱。

“免费”产生的账单

巨头免费铺，最大的副作用不是抢客户。

阿福免费，无广告，不推销。我完全承认它的善意，也承认它把靠谱的健康信息送到了过去够不着的地方。但它同时在做另一件很少被算进去的事：把“健康建议应该是免费的”这句话，写进十几亿人的常识里。而真正稀缺的那件事——对一个具体的人，连续地、可问责地，把下一步想清楚——它的成本结构决定了它永远免费不了。它需要有人一直守着，需要有人签字，需要有人在出事的时候被追责。这三样，每一样都是按天计费的持续开销。免费不是一个价格，是一份承诺的缺席。一个不收你钱的东西，出了事，凭什么替你担着。这一点阿福自己讲得比谁都清楚。它绝大多数回答的收尾都是同一句：建议咨询专业医生。这句话是产品设计，也是一份责任声明。它在告诉你：判断在别处，我只负责把你送到那儿。

“普惠”这两个字也值得再拆一次。惠民保做的就是普惠：不问既往症，人人可保，一年几十块。做到第五年，账开始还了——赔付率破百，险企退场，既往症人群的报销比例被一档一档往下调。谁在替这份普惠垫钱，第五年才看清楚。普惠从来不是免费。普惠是有人替你把账算平。算不平的那天，普惠自己会缩回去。所以一个免费的东西铺满市场，真正的风险不是它抢走了谁的客户，是它把定价的参照物毁掉了。

这一节的落点也很实在：如果你要收费，价格锚绝对不能跟免费的健康问答去比——比一次输一次。只能跟两样东西比：他将来会省下的钱（那次没发生的住院、没开始的透析），和他今天已经在花的钱（保健品、体检套餐、私立门诊）。

低频是疾病的属性，不是健康的属性

阿福送体脂秤这件事，被普遍看成了营销。

行业里有一句流传很广的话：医疗低频，所以AI医疗做不出日活，别在这上面折腾。我原来也接受这个说法，直到看清蚂蚁在干什么。它送体脂秤，上线八小时卖出十万台，后来领取量超过一百万台，规模相当于一家小型家电企业一年的订单。它投薄荷健康，拿到两亿用户的饮食数据和一百六十万条食物库。它发起“科学减重一亿斤”，跟山东的商超一起做“减一斤换一斤”。这不是营销花活，这是在给一个低频产品，硬接一条高频管道。

生病确实低频，可吃饭、走路、称重、睡觉，一天不落。而频率决定了你有没有纵向数据。没有每天发生的行为，就没有每天到达的数据；没有每天到达的数据，所谓“持续照护”就只是一个每三个月响一次的闹钟。第六个口袋是“某件事没有发生”而省下来的钱，它要的那份成绩单，底料正是这些一天一条攒出来的数据——它买不到，也爬不来，只能等它一天天长。

这条对做专病的人有一个很实的推论。选病的时候，除了问“这个病会不会哪天被一片药解决掉”，还得多问一句：这个病的病人，每天有没有一件他本来就要做的事？有，你就站到那件事旁边去。没有，你得先给他造一件——而造这件事的难度，常常比治病本身还大。

能收到钱的口袋都要落在“一个动词”上

六个口袋数完，有一件事很整齐：能收到钱的那五个，每一个都能落到一个动词上：写一份病历、查一次证据、做一台手术、卖一张保单、报一笔账。

第六个落不到任何动词上，因为它的产出是一句否定句——那一次没有发生的住院。全世界的账本上，都还没有这一行。

医院的收费界面全长在“一次事件”上：一次检查、一次住院、一次手术。院外那三百六十四天，落不进任何人的账。这就是它空着的原因，也是它罕见的原因：没有任何一个既得利益者站在旁边，等着把收益收走。

所以，如果你在做医疗AI，模型分数这件事可以先放一放，电机谁都买得到。只问自己一句：你交付的那件事，最后是从哪个动词上收钱的？答案只有三种。一种是答得出，但那个动词是别人的——一次检查、一次住院。那你是在给动词的主人做工具，收益归他，这一点在你签下第一份合同之前就定了。一种是答得出，而且那个动词是你自己的——一台手术、一份保单。恭喜，你在做一门正经生意。还有一种是答不出来。这时候别急着安慰自己，先分清楚：你是没想明白，还是站在了第六个口袋前面。如果是后一种，那接下来的活儿只有一件：把那句否定句，变成账本上的一行字。