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2026年，AI的叙事正在发生一次关键转向。

科技巨头的焦点，正从写文案、做搜索、生成图片等追求效率的方向，走向一个更慢、更重、却更值钱的领域，医疗健康。

1月以来，OpenAI上线独立的ChatGPT Health；AI健康助手“蚂蚁阿福”在一个月内月活翻倍突破3000万；苹果则被曝将在春季为健康应用注入AI代理能力。线投向产业深处，英伟达、礼来的合作从“算力+模型”延伸至“临床与研发深水区”。

这些信号共同指向一个事实，科技巨头开始集体进入医疗的核心流程，AI医疗正在成为下一轮“科技—产业—资本”共振的中心地带。

一场围绕万亿级应用市场的重构与价值挖掘，开始了。

AI走进医疗核心，巨头们在争什么？

如果说过去两年AI最大的价值在于“提高效率”，那么2026年开始，AI医疗竞争的核心已经变成了两个词：信任与普惠。

科技巨头们的手，直指诊疗流程、健康管理乃至整个医疗服务体系的深度重构，争夺成为未来个人健康长期入口的“门票”，以及重构万亿级医药市场价值链的主动权。

在美国，科技巨头围绕信任与隐私打造产品。

ChatGPT Health的设计方式展现了对用户思维的深度思考。OpenAI并没有简单地把医疗功能“塞进”通用对话框，而是选择建立一个专用的、隔离的健康对话空间，将所有敏感的健康信息与常规聊天数据彻底分离。

图：ChatGPT Health

更关键的是，OpenAI明确承诺，此处的对话不会用于训练其基础模型，并且用户可以随时查看或删除健康记忆。这一设计是对医疗行业最核心资产“患者隐私与临床可信度”的直接回应。

在医疗领域，一次错误的“幻觉”或数据泄露的后果远比其他行业严重。这一步，OpenAI在构建一道“信任防火墙”，等于为“谁能成为个人健康的长期数字管家”提前设立了极高的准入标准。一旦用户愿意上传真实病史、用药记录、影像数据，平台就从一个工具，变成了个人健康的长期中枢，商业护城河也因此变得无比深厚。

而在中国，这场AI应用的突围呈现出另一种形态：便捷与普惠。

中国的医疗体系高度分散、资源错配严重，真正的痛点不只是“会不会看病”，而是“能不能高效地看上病”。这使得中国的AI医疗，天然更偏向系统级调度能力。

蚂蚁集团旗下蚂蚁阿福月活跃用户在一个月内翻倍突破3000万，单日健康提问量超过1000万，并非因为单点模型能力的跃迁，而在于它打通了完整的服务链路：连接**、苹果、OPPO等主流智能设备，承诺“问答结果中没有广告”，成功打通了从健康咨询、在线问诊到线下就医的全链路服务。

图源：蚂蚁阿福

换句话说，阿福并不只是一个AI医生，而更像一个智能健康操作系统，把医生、医院、医保、支付与患者连接在同一张实时网络中。

从起点看，中美AI医疗落地的侧重点略有不同。美国更强调“模型可信度+医疗责任边界”，中国更强调“系统效率+普惠触达”。

但殊途同归的是，谁能率先成为C端健康数据的长期托管者，谁就拥有重构医疗价值链的权力，从而赢得下一个万亿级市场重塑的红利。

三重奏，奏响万亿级产业变革

很多人仍然低估了AI医疗这轮爆发的深度。

AI医疗并不是“互联网医疗2.0”，而是一场医疗产业运行逻辑的改变。

过去十年，数字医疗始终被困在一个“不可能三角”里：医疗服务本质上是低频、重监管、强非标的，而互联网擅长的则是高频、规模化和标准化。

这一结构性矛盾使得早期互联网医疗平台难以切入核心诊疗，只能长期徘徊在挂号、卖药等外围服务，盈利依赖规模效应，毛利空间有限。而生成式AI的出现，正在从根本上改变这个等式。

当健康管理被前移到“日常高频互动”，AI医疗的需求就不再只发生在生病那一刻。从慢病管理、用药提醒、健康评估到风险预警，用户与医疗系统的关系，正在从一次性的“事件型接触”转向长期的“生命周期陪伴”。

这场变革之所以能在2026年形成澎湃之势，是因为驱动力的已不仅是大模型的技术突破，而是需求、政策与产业三股力量的历史性同频共振。

首先，是长期被压抑的C端健康需求找到了释放的出口。

老龄化、慢性病高发与优质医疗资源分布不均的结构性矛盾日益突出，“随时可用的专业健康顾问”成了一种刚需。

一方面，AI应用帮助用户预约挂号、规划就医路线，便利了线下就医，尤其是考虑到医疗资源紧缺和老年就医难题，AI云陪诊应用价值高。另一方面，AI应用连接了广阔的基层和下沉市场，数据显示，蚂蚁阿福55%的用户来自三线及以下城市，这揭示了AI技术正在以极高的效率填平医疗资源的鸿沟，将此前难以触达的下沉市场转化为广阔的新增市场。

图源：蚂蚁阿福

其次，是政策与支付端的实质性突破。

全球范围内，特别是在中国，政策为AI医疗的规模化商业应用扫清了关键障碍。国家层面发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，已明确将医疗健康作为人工智能+的重点领域。

更具转折意义的是，国家医保局在2025年底发布《病理类医疗服务价格项目立项指南（试行）》，首次将“人工智能辅助诊断”明确列为病理诊断服务的扩展收费项目。这一举措相当于为AI医疗的临床价值颁发了一张“收费许可证”，从制度上解决了长期困扰行业的“有价值却无法收费”的核心难题。

最后，医疗产业自身的提效与数据诉求，正在倒逼AI落地。

医疗系统长期面临资源分布不均、服务效率瓶颈、海量数据孤岛等痛点。这些长期存在的难题，恰恰对应着AI在赋能基层、辅助诊疗、加速新药研发等方面的巨大潜力。

基层医疗方面，蚂蚁阿福作为AI健康管家，帮助基层用户初步了解自身健康状况，减轻基层医疗资源压力。辅助诊疗方面，Anthropic已经证明Claude模型可帮助医生快速分析病历、检查报告等数据，提供诊断建议和治疗方案参考，减少医生工作负担。此外，英伟达与礼来近期达成的合作，也有望加速AI在制药行业的应用。

科技巨头集体涌入AI医疗赛道，本质上是在响应一个由真实需求、明确政策和产业转型共同定义的确定性未来。AI医疗所开启的，是一个价值链条被全面重构的广阔天地。

资本市场闻风而动，一场围绕未来健康基础设施的价值重构，才刚刚拉开序幕。

“AI+医疗”的造富时代已至

产业每一次根本性的变革，最终都会体现在资产价格上。

回望2025年，全球医疗健康投融资整体尚未完全摆脱“资本寒冬”的笼罩时，AI细分赛道就已经在一级市场成为最受关注的吸金池。

去年，最火的AI医疗公司OpenEvidence创下估值增长神话，一年时间里估值暴涨1200%。年底，英矽智能以全年港股生物医药板块“募资王”之姿登陆港交所。这些案例并非偶发事件，而是资本开始重新定价“医疗 + AI”这一长期现金流模型的集中体现。

而2026年开始，这个逻辑正在向二级市场扩散。具体到公司层面，三类公司将迎来价值重估。

第一类：掌握真实数据与闭环能力的平台型公司。

像阿里健康、京东健康、平安好医生等已上市的互联网医疗平台，积累的海量医患交互与健康消费数据，是喂养和迭代垂直医疗大模型最宝贵的“燃料”。

这决定了它们并非只是AI浪潮的受益者，更有潜力凭借数据、场景与生态优势，成长为主导变革的AI医疗平台型力量。在AI介入诊疗与健康管理核心流程之后，这类公司的估值逻辑，有望从“流量与服务平台”，向“医疗基础设施”迁移。

第二类：在垂直领域建立高壁垒的“隐形冠军”。

这类公司的价值在于技术已进入商业化的加速进程。比如，刚刚登陆港交所的“AI制药第一股”英矽智能，在2026年开年便与国际药企施维雅达成总金额高达8.88亿美元的研发合作，AI平台驱动药物研发的能力，正在转化为实在的里程碑付款和未来收入分成。

这标志着AI制药已跨越概念验证，步入规模化价值实现的新周期。同样，在医学影像、临床决策支持等细分领域，那些能证明自身技术可稳定提升诊断效率、降低医疗风险的公司，将享有长期的估值溢价。

第三类：借助AI完成效率跃迁的传统医疗龙头。

这类公司并非纯粹的AI公司，但AI的赋能让核心业务焕发新生，在效率和成本结构被重塑后，反而更容易兑现为稳定利润。比如，全球器械巨头美敦力、国产龙头迈瑞医疗。迈瑞医疗通过“瑞智联”“瑞影云++”等全院级数智化生态，实现了从设备供应商到解决方案提供商的商业模式跃迁。

图源：迈瑞医疗

资本市场的结构变化也将印证这一趋势。根据兴证全球策略团队的模拟测算，在2026年3月即将到来的港股通成分股调整中，有多达14家医疗健康企业有望新晋入选，成为此次扩容的绝对主力。

这标志着以南向资金为代表的市场力量，对“健康中国”战略下的科技内核，即AI医疗，给予深度的响应和制度性认可。

一个市场共识正在形成，在诸多赛道中，AI医疗是少数同时具备顶层政策确定性、深厚产业纵深与明确业绩弹性的方向。

而这，往往意味着一个万亿级市场的重新分配。

放眼2026年的港股市场，AI医疗将是一个能涌现出有真实业绩支撑和技术壁垒的优质公司的“富矿”，有望成为贯穿全年的行情主线之一。

来源：港股研究社