蚂蚁集团战略升级:AI医疗健康赛道如何重塑大厂竞争格局

2025年末,蚂蚁集团完成近五年来最关键的战略调整——原“数字医疗健康事业部”正式升级为“健康事业群”,标志着医疗健康业务正式成为集团战略支柱板块。这一调整不仅完善了蚂蚁的业务矩阵,更揭示了AI应用竞争进入深水区后的新态势。当ChatGPT引发的“百模大战”热潮逐渐退去,大厂们的竞争重心已从比拼模型参数转向场景深耕与商业化落地,而医疗健康正成为最具战略价值的垂直赛道。

蚂蚁集团战略升级:AI医疗健康赛道如何重塑大厂竞争格局

蚂蚁此次调整的核心背景在于其AI健康管家App“AQ”的突出表现。自2025年6月上线以来,AQ在短短四个月内月活跃用户突破千万,成为国内第五个月活超千万的AI原生应用,也是唯一一款行业专业级AI应用。QuestMobile数据显示,AQ第三季度复合增长率达83.4%,远超行业平均增速13.5%。这一成绩不仅标志着蚂蚁在AI医疗健康领域的突破,更折射出中国AI原生应用正从通用场景向专业垂直领域深度渗透的趋势。

为什么医疗健康成为AI应用竞争的关键战场?这需要从三个维度深入分析。首先,医疗健康场景具备高价值赛道的典型特征:海量真实数据、强支付意愿和可构建生态闭环。医疗领域每天产生PB级的诊疗数据,涉及影像、病历、基因序列等多模态信息;患者和医疗机构对提升诊疗效率、降低医疗成本有强烈付费意愿;从预防、诊断、治疗到康复的全流程可形成完整的服务闭环。其次,医疗健康的专业壁垒极高,通用大模型难以直接迁移。医疗领域涉及复杂的医学知识体系、严格的隐私保护要求和多元的参与主体(医院、医生、医保、药企等),需要深度场景理解才能建立竞争优势。最后,政策环境和技术成熟度共同推动时机窗口。国家持续推进医疗数字化改革,电子病历、医保电子凭证等基础设施日益完善;同时大模型在医学自然语言处理、影像分析等领域达到商用水平,为AI医疗应用落地奠定基础。

蚂蚁集团战略升级:AI医疗健康赛道如何重塑大厂竞争格局

蚂蚁在医疗健康领域的布局并非一蹴而就,而是基于长达十一年的数字化基础设施积累。2014年,支付宝支持线上挂号缴费,开启医疗便捷支付时代;2016年深圳上线首笔医保在线支付;2019年随着国家医保电子凭证发布,蚂蚁成为全国最大的第三方医保服务平台,服务超8亿医保码用户。这些看似“轻量”的尝试,实际上重塑了用户就医路径,为AI健康服务打下坚实基础。2025年7月,由蚂蚁提供技术支持的“医保+商保”清分结算中心在全国上线,实现医保商保一站式支付,推动医疗保障体系结构性重构。这种从支付切入、向服务延伸的策略,体现了互联网公司进入传统行业的典型路径——通过高频刚需场景建立用户习惯,逐步渗透核心服务环节。

技术层面,蚂蚁自2023年起自主研发医疗大模型,依托超万亿tokens专业医疗语料和千万级医疗知识图谱,构建千亿参数多模态模型。该模型在MedBench、HealthBench等中外权威评测中达到领先水平,在医学视觉、推理检索等领域多次刷新行业基准。这种“专业厚度”使蚂蚁能够从预约挂号、医保支付等点状服务,扩展到连续性的健康咨询和管理服务。更重要的是,蚂蚁形成了“技术-落地”的高效转化链路:健康事业群招募专业算法团队,共享集团算力与基模资源,确保技术研发与场景需求紧密对接。

蚂蚁集团战略升级:AI医疗健康赛道如何重塑大厂竞争格局

从产业竞争格局看,蚂蚁的调整反映了AI应用发展的必然趋势。2023年的“百模大战”阶段,竞争焦点是模型参数和基准测试成绩;2024年开始,随着大模型能力趋同,差异化转向应用层,商业模式成为胜负关键。Gartner预测,到2028年企业使用的生成式AI模型中,超过半数将属于特定领域模型。红杉资本2023-2025年在AI领域的投资也明显向应用层倾斜。然而,应用层竞争并非一片蓝海,各厂商面临的核心挑战是如何在垂直场景建立不可替代性。医疗健康领域的复杂性和专业性天然形成壁垒,但也意味着一旦建立优势就难以被复制。正如蚂蚁集团CEO韩歆毅在外滩大会上所言:“医疗健康的特殊性决定了专业AI的不可替代性,AI医疗健康做到极致的话,用户不会走,他们在这里能解决问题。”

[[VIDEO_0]]

蚂蚁健康事业群总裁张俊杰的任命进一步印证了这一战略的延续性。作为2014年加入蚂蚁的“老兵”和支付宝医疗业务首批员工,张俊杰主导了线上挂号缴费、电子医保码、健康管家AQ等核心业务,深谙用户痛点和服务链打通路径。这种由业务一线成长起来的领导团队,更能把握场景需求与技术实现的平衡。

蚂蚁集团战略升级:AI医疗健康赛道如何重塑大厂竞争格局

展望未来,AI医疗健康竞争将呈现三大趋势。第一,从“连接者”到“参与者”的角色转变。互联网公司不再满足于平台撮合,而是通过AI能力直接提供诊断辅助、健康管理等专业服务。第二,数据生态成为核心竞争力。医疗数据的质量、规模和标注精度将决定模型效果,合规的数据获取和治理能力至关重要。第三,跨领域融合加速。AI医疗将与可穿戴设备、基因组学、药物研发等领域深度融合,创造新的服务模式。蚂蚁此次战略升级,正是顺应这些趋势的主动布局。

蚂蚁集团战略升级:AI医疗健康赛道如何重塑大厂竞争格局

总体而言,蚂蚁将健康业务提升为集团级战略,标志着AI应用竞争进入新阶段——从技术试验田转向商业主战场。这不仅是蚂蚁自身的拐点,更是整个AI产业从“拼模型”走向“拼场景”的重要信号。在医疗健康这个周期长、回报慢但壁垒高的领域,深度耕耘者将构建起真正的护城河。随着更多厂商加码垂直赛道,AI价值创造的比拼才刚刚开始。

— 图片补充 —

蚂蚁集团战略升级:AI医疗健康赛道如何重塑大厂竞争格局

蚂蚁集团战略升级:AI医疗健康赛道如何重塑大厂竞争格局

蚂蚁集团战略升级:AI医疗健康赛道如何重塑大厂竞争格局


关注“鲸栖”小程序,掌握最新AI资讯

本文来自网络搜集,不代表鲸林向海立场,如有侵权,联系删除。转载请注明出处:http://www.itsolotime.com/archives/7842

(0)
上一篇 2025年11月9日 下午2:31
下一篇 2025年11月9日 下午2:53

相关推荐

  • Meta WorldGen:文本驱动3D世界生成的革命性突破与产业影响分析

    在生成式AI技术快速演进的浪潮中,Meta最新发布的WorldGen研究标志着3D内容创作领域迈入了全新的范式。这项技术不仅实现了从简单文本提示到完整可交互3D世界的端到端生成,更在几何一致性、空间连贯性和功能实用性方面取得了突破性进展,为游戏开发、虚拟仿真、沉浸式社交等应用场景带来了革命性的可能性。 从技术架构层面分析,WorldGen采用了多阶段融合的创…

    2025年11月22日
    7600
  • SimKO算法突破RLVR探索困境:实现大模型推理中探索与利用的平衡

    在DeepSeek-R1、Kimi1.5等模型相继展示强化学习对大型语言模型复杂推理能力的显著提升后,可验证强化学习(RLVR)在数学、逻辑与编程等领域的应用已成为研究热点。然而,现有RLVR方法在提升模型pass@1性能的同时,却导致pass@K(K>1)性能下降,这一矛盾现象揭示了当前强化学习范式的根本缺陷。 **RLVR的探索困境:概率分布的过度…

    2025年11月8日
    8300
  • 量子计算十年瓶颈终破:万级Qubit芯片开启可扩展硬件时代

    量子计算领域在过去十年间一直面临着一个看似无法逾越的工程瓶颈:当量子比特(qubit)数量达到百级规模时,系统的扩展性就会急剧恶化。无论是Google、IBM这样的科技巨头,还是Rigetti、IonQ、Quantinuum等专业量子公司,都未能突破这堵“百qubit天花板”。这一困境并非源于技术能力的不足,而是源于量子系统固有的物理限制。每增加一个qubi…

    2025年12月11日
    8100
  • 从TNT到AutoGLM:开源GUI Agent如何重塑人机交互与隐私边界

    在科技发展的长河中,某些超前的构想往往因时代局限而被视为激进的赌博,却在未来某个节点以更成熟的形式重新定义行业。七年前,锤子科技推出的TNT(Touch & Talk)系统,试图通过触控与语音结合的方式“重新定义个人电脑”,却因当时AI技术的不成熟而沦为科技圈的“永生梗”。然而,在2025年的今天,随着大模型与智能体技术的爆发,我们惊讶地发现:TNT…

    2025年12月10日
    7800
  • AI时代的认知危机:当思考外包成为常态,我们的大脑正在悄然退化

    在人工智能技术飞速发展的今天,一个不容忽视的现象正在悄然发生:越来越多的人开始将思考过程外包给AI系统。这种被称为“认知卸载”的行为,表面上提升了效率,实则可能对人类认知能力造成深远影响。本文将从认知科学、社会伦理和技术发展三个维度,深入剖析AI如何重塑人类思维模式,并探讨其潜在的长期后果。 认知卸载的概念最早源于认知心理学,指的是将认知任务转移到外部工具或…

    2025年11月1日
    7600

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注