最近AI的行情简直如火如荼，自动驾驶和AI医疗都是目前比较看好的AI应用赛道，OpenAI和Anthropic都已经在布局AI医疗。

OpenAI推出ChatGPT Health专属服务，通过加密空间整合健康数据，提供检查解读、健康建议等辅助服务；技术上依托优化后的GPT-5模型及HealthBench框架，联合医师打磨产品。企业端推出符合HIPAA合规的OpenAI for Healthcare解决方案，覆盖临床文档生成、医保流程优化等功能，已与大型医疗系统合作，同时收购技术完善数据基础设施并开放API构建生态。 Anthropic推出Claude for Healthcare工具，接入权威医疗数据库并实现数据互通，助力机构优化运营与合规。技术依托升级后的Claude Opus 4.5模型，采用B2B2C双轨模式覆盖机构与个人用户。生命科学领域通过新增平台连接器整合科研数据，搭配科学工具包赋能药物研发等场景，同时构建生态圈加速成果转化。

一、AI健康和AI医疗，差别在“场景”

很多人可能分不清AI健康和AI医疗的区别，其实核心差异就在“场景侧重”：AI医疗盯着医院里的临床诊疗和医药环节，而AI健康更关注医院外的预防和术后管理。这一点，从市面上的代表性产品就能看出来。

比如蚂蚁的阿福，依托现有的互联网医疗基建，整合了好大夫的医生资源和商保生态，核心功能是解读体检报告和开放硬件接口——这两个功能在现有体检中心已经比较成熟，但里面的医生智能体实际用起来效果还没达到预期。而OpenAI Healthcare走得更远，不只是给健康建议，还直接对接了饮食、运动、睡眠等生活方式服务商，形成了“建议到执行”的闭环。比如给糖尿病患者推荐饮食后，能直接对接生鲜供应链，让建议真正落地。这种差异的关键，在于是否抓住了健康决策的解释权，推动大家“知道并做到”。

对国内产品来说，像阿福这样的平台，要突破互联网医疗“低频工具”的瓶颈，大概率得往“知-行”延伸。毕竟国内生鲜供应链和农业工业化还在完善中，一旦打通这个环节，不仅能提升用户粘性，还可能形成新的流量入口，反过来滋养B端生态，比如定制化的供应链、生态化农业，这或许是国内AI健康产品的破局点。

二、Tempus高增长背后的核心逻辑

再看海外市场，最近Tempus 2025年四季度的业绩很亮眼，收入同比增长83%达到12.7亿美元，这背后的驱动因素值得琢磨。美国医疗体系占GDP近20%，里面藏着不少效率冗余，AI技术在影像解读、辅助诊断等环节能明显降本增效，这是刚需；再加上商保支付方市场化程度高，对AI的经济价值很敏感，付费意愿强；还有成熟的医疗大数据市场和资本支持，这些都让AI技术能快速落地。

对比中美差异很有意思：中国医疗体系整体效率已经比较高，局部优化空间有限；而美国的体系冗余，反而给了AI更大的价值发挥空间。这也解释了为什么海外AI医疗企业能快速跑出业绩，而国内企业更多在探索适合本土的路径。

三、海外订阅制 vs 国内“服务+硬件”

商业模式上，海内外的差异也很明显。海外主流是订阅制，不管是面向C端的健康管理服务，还是面向B端的医院、药企合作，都很契合欧美消费者的付费习惯。而国内因为文化差异，大家对订阅制的接受度不高，所以企业更多探索“服务+硬件/药物”的打包模式——把AI技术融入穿戴设备，或者嵌入药物研发流程，通过实体产品分摊成本，收费模式更间接。现在海外的Answer Topic、苹果等科技公司，还在探索合规的医疗AI工具，短期来看，订阅制依然是核心模式。

四、数据治理与政策导向

聊到AI医疗，绕不开的还有数据和政策。现在国家层面一直在推进医疗数据治理，比如国家医保局在建“国家级+省级”的个人医保数据云，配套省级统筹，但数据开放的前提是做好治理。这里有个现实问题：医院的HIT系统数据，因为DRG/DIP结算的需求，可能存在失真——比如为了拿到更高的报销额度，调整诊断数据，这会让AI模型训练和真实临床脱节，医生自然不愿意用。

不过地方已经在试点突破，上海、北京先后发文推进AI应用的数据治理，明确了医院和科室的分工，比如从专病、专科数据入手探索。实践下来发现，那些医生参与度高的专病、专科垂直模型，比如需要医生手工记录数据的，落地效果反而更好。毕竟高质量的数据，终究要靠一线医疗人员的参与来保障。

五、医院采购偏好

再看医院端的实际采购情况，现在医院选AI产品，核心看“能不能量化价值”。最受欢迎的主要是两类：一类是医保结算相关的病例质控工具，能通过AI优化结算归类，减少拒付损失，相当于“创收项”，这类产品技术门槛不高，但投资回报明确，本地化公司因为商务资源优势，基本占据主导；另一类是医技科室的辅助诊断工具，比如病理、影像、检验科室用的AI，像CNN卷积网络能替代人工镜检，1个人加AI就能顶10个人的工作量，现在政策松绑后，采购需求明显上升。至于院外的慢病管理、体重管理等场景，虽然有零星探索，但还没形成规模。

六、2026展望

展望2026年，AI医疗的政策整体是向好的，但落地节奏还需要观察。北京最新的政策明确了医院、片区的分工和数据基础设施目标，比上海的试点更清晰，能看出“数据治理和支付政策同步推进”的思路。背后的核心驱动力很明确：老龄化加剧，医保基金筹资压力大，再加上医生资源短缺和患者增长的矛盾越来越突出，这些都倒逼AI技术发挥提效作用。

值得关注的是，健康管理会成为重点增量方向——比如亚健康、慢病、衰老等非疾病范畴。根据2030年医疗大健康规划，整个行业规模会达到16万亿，其中健康板块的增速会远超现在约9万亿规模的狭义医疗。这意味着，AI的舞台不只是在医院里，更在每个人的日常健康管理中。

最后聊聊竞争格局和投资机会。现在大厂比如蚂蚁阿福，还没跳出互联网医疗的固有思维，产品还是围绕卖药、卖保险展开，缺乏让人眼前一亮的创新。反而那些垂类平台，比如做运动的KEEP、做健康服务的联合健康，还有生鲜、农业等供应链企业，因为贴近饮食、运动这些健康核心要素，和AI结合的潜力更大。

投资方面，有两个方向值得重点关注：一是体检中心的数据联动，把体检数据和病历数据整合起来，提供全周期健康服务，这样能绕开支付方的限制，现在资本关注度很高；二是监测与干预类硬件，比如连续监测血糖、体征的设备，还有控盐智能勺这类干预设备，AI赋能后，不管是To C还是To B，商业模式都很清晰。

七、聊聊大家最关心的几个点

顺便整理了几个大家常问的问题，比如健康陪伴类产品能不能突破互联网医疗低频的宿命、Tempus业绩好的核心原因、2026年会不会有AI医疗补助等，这里也和大家分享我的看法：

健康陪伴类产品有机会突破，但关键是形成“知-行”闭环，像OpenAI Healthcare那样打通从建议到执行的环节，这样才能提升用户粘性。一旦积累了足够的C端流量，完全有可能反哺B端生态，比如推动定制化供应链发展，契合“健康中国”的主动健康趋势。

Tempus业绩超预期，核心不是数据获取难度低，而是美国医疗体系的效率冗余给了AI降本增效的空间，再加上商保的推动和资本支持，数据只是基础条件。

2026年AI医疗补助政策趋势向好，但短期内大规模资金注入的可能性不大，AI模型要从研发成本变成收入项，还得等数据治理完善和支付政策细化。

至于大家关心的算力问题，目前AI医疗领域的算力暂时充足。年初大家担心算力不够，但实际应用中发现大模型效率低，后来模型规模收敛，需求没达到预期，算力压力也就缓解了。

整体来看，AI在健康医疗领域的发展，不只是技术的比拼，更是对行业生态、政策环境、用户需求的深度适配。2026年，随着政策的逐步落地、数据治理的推进，以及更多贴近生活的产品出现，这个赛道或许会迎来更清晰的发展拐点。

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说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”

我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！

这绝非空谈。数据说话

2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。

AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势

2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。

与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。

当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。

最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

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