互联网医疗平台正掀起AI投资热潮，阿里健康、京东健康、微医等巨头纷纷布局，将AI视为突破低毛利困局的利器。一方面，具备AI基因的平台更易获得资本青睐，另一方面，AI技术帮助这些平台从药品、广告、挂号等传统业务中突围，重塑医疗行业的成本结构、服务半径和商业模式。根据国家医保局最新政策，人工智能辅助诊断已被纳入价格构成体系，业内普遍预测，未来十年AI将彻底改写医疗行业格局。
当前，各大平台根据自身优势形成了三条清晰的发展路径。医药电商类企业如阿里健康、京东健康将AI定位为运营工具，核心盈利模式仍依赖药品差价和渠道费用。垂直医疗平台则选择以技术换增长，方舟健客将AI视为驱动业务飞轮的关键引擎。蚂蚁集团、抖音等互联网巨头也纷纷入局AI医疗，试图通过流量入口实现商业变现。然而，现阶段AI对互联网医疗平台的价值更多停留在概念层面，真正转化为财务报表亮点的平台尚不多见。
平安好医生2023年半年报中，AI成为高频词。报告显示，凭借AI赋能和业务结构优化，公司毛利率同比提升1.4个百分点至33.6%。今年上半年，平安好医生不仅升级了平安医博通大模型，还推出了7+N+1医疗AI产品矩阵，展现出对AI战略的空前重视。这一趋势在阿里健康、京东健康、腾讯健康、微医等平台中具有普遍性，这些企业均希望通过AI实现降本增效，提升利润率。
回顾2020年前，互联网医疗企业长期徘徊在轻问诊等外围服务，盈利模式单一。据第一财经采访业内人士，规模效应是互联网医疗实现盈利的核心要素。除互联网巨头外，中小企业往往需要较长时间才能实现盈利，主要依靠药品销售、服务收费和广告投放三大模式，但毛利普遍偏低。AI技术的出现，为这些平台提供了突破低毛利场景的契机。早期平台主要解决线上效率问题，作为中介存在明显漏洞：缺乏技术壁垒、难以留存客户、面对公立医院线上平台竞争力不足。AI时代下，平台能够将资源从库存、人力、流量等环节优化配置，药品销售可提升供应链效率，服务环节可降低人力成本，广告销售则能通过AI实现精准画像和投放。
从估值角度看，AI赋能的医疗平台已从医疗服务商升级为科技股。木头姐在《BigIdeas》报告中指出，医疗保健是最被低估的AI应用领域，预计到2030年AI将使药物开发成本降低4倍、癌症筛查效率提升20倍。二级市场表现同样亮眼，京东健康、平安好医生股价自去年下半年以来分别暴涨205%和1225.68%。一级市场融资数据同样亮眼，Crunchbase统计显示，2025年1月医疗保健和人工智能领域融资额合计占全球风投总额的58%。政策层面也逐步放开，国家医保局去年11月首次将AI辅助诊断纳入医保价格构成，推动中国AI医疗市场规模从2019年的27亿元快速增长至2023年的88亿元，预计2028年将接近300亿元。
各大平台在AI浪潮下形成了差异化发展路径。阿里健康、京东健康等背靠大厂的平台将AI作为运营手段，核心盈利模式仍依赖药品差价和渠道费用。京东健康去年撤掉AI家庭医生项目后，聚焦药品销售反而业绩更佳，2024年医药健康产品销售收入同比增长6.9%，服务收入占比升至16.1%。AI技术帮助京东健康实现库存管理优化、转化率提升和配送精准化，上海证券研报指出，AI精准营销和智能推荐降低了获客成本，同时提高了用户粘性和单次消费金额。
垂直医疗平台则选择避开与阿里健康、京东健康的直接竞争，将AI作为增长引擎。微医、方舟健客等企业将AI定位为数字医生，分别提供分级诊疗服务和慢病全周期管理，关键盈利点在于分级诊疗服务费、慢性病会员订阅和药企数字化分成。然而，现阶段AI的反哺作用并不显著，微医2024年上半年AI医疗服务营收占比达79.2%，但对利润贡献有限。方舟健客试图摆脱卖药标签，探索全流程闭环服务，但线上零售药店服务收入增长8.3%，综合医疗服务收入却下降34.3%。
蚂蚁集团和抖音等互联网巨头也入局AI医疗，但最终目的在于通过流量换取入口。蚂蚁集团推出”AQ”健康应用，整合支付宝医保支付、医院HIS接口等能力，打造AI问诊、电子病历、医保结算闭环；字节跳动推出”小荷AI医生”，通过抖音渠道实现健康咨询与报告解读，核心入口仍是抖音平台。这两家企业不追求自建医疗闭环，而是将AI作为流量分发和广告增值工具，打法更轻、扩张更快。
尽管互联网医疗平台拥有宏大的AI叙事，但研发投入与商业回报的不匹配仍是行业共识。京东健康、平安好医生等巨头依托集团资源构建了技术和数据壁垒，但在AI医疗领域重兵布局。中小平台若不跟进，服务效率和质量可能落后于竞争对手。然而，AI研发需要大量资金和技术投入，包括数据收集标注、模型训练、算法优化等，在自身造血能力不足的情况下，没有靠山的平台很可能被拖垮。技术门槛高、验证周期长、数据壁垒厚，导致大投入、慢回报、低毛利，盈利窗口难打开是中小平台的通病。
即便头部平台也毫不吝啬研发投入，京东健康2023年上半年研发费用达7.36亿元。但对于中小平台而言，AI的叙事困境不仅在于烧钱。远毅资本指出，中国市场许多AI应用创新面向C端，如问诊、医药电商、用药咨询等，毕竟医疗AItoC市场最具期待，一旦形成规模，生态价值将无限。因此，诸多平台尝试通过2H-2C模式曲线获取C端用户，如微医、讯飞医疗、微脉、左医等与基层医疗机构合作，向其覆盖的C端人群提供服务。但现状是，C端用户对AI的信任度并不高，大多数AI仍停留在工具辅助阶段，导致用户付费意愿不强。
医疗健康领域对数据质量和安全、患者隐私保护要求极高，AI大模型或将面临技术成熟度风险、医学数据质量风险和医疗服务公平性风险。斯坦福大学最新研究显示，医学检查问题微小调整会导致AI系统准确率暴跌，部分模型错误率接近40%，这使得B端客户对AI可靠性持谨慎态度。同时，部分AI医疗产品价格高昂，但实际能为医疗机构带来的直接收益有限。医保政策对AI产品覆盖范围有限，医疗机构缺乏足够付费动力。部分医疗机构担心引入AI会削弱医生专业地位或导致岗位调整。此外，市场上AI医疗产品同质化严重，缺乏差异化竞争力，B端客户难以找到真正符合需求的产品。
在可预见的未来，头部厂商仍将占据主导地位，中小平台必须快速找到差异化路径，才能在巨头夹缝中生存。AI医疗的落地需要平衡技术创新与商业变现，既要解决技术成熟度、数据安全等硬性约束，又要突破C端信任、B端付费等商业障碍，才能最终实现AI赋能医疗的愿景。
