外卖大战偃旗息鼓不久，另一场流量争夺战正在进入白热化。

仍是瞄准C端用户，蚂蚁集团过去半年砸下巨额费用，一边物色全国的顶级医生专家进行数字人开发，一边在生活场景中无死角推送，我们甚至能在小区电梯邂逅蚂蚁阿福。

这段时间的效果立竿见影。发布仅三个月，蚂蚁阿福的MAU便已稳定排入中国原生AI应用榜的前十名，随着12月的品牌升级，月活用户已超3000万。作为Top10中唯一的健康大模型，阿福的数据比Kimi、通义、文小言等通用大模型还高出一头。

俨然已有国民级健康应用的雏形。

不仅仅是蚂蚁阿福，在这一场关于健康应用抢占用户心智的拉锯战中，全球各大互联网巨头近期都以空前力度加码面向C端用户的健康大模型。

其中，曾经霸榜国内通用模型的百度推出国内首款24小时全能“家庭医生”，放下身段沉入社区；海外方面Open AI则将健康赛道独立切分，新发布的ChatGPT Health借搜索路径与Dr. Google直接抗衡。

生来便在B端尝试寻找商业变现模式的医疗人工智能，C端市场能释放多大市场？能否在C端打开规模化的盈利空间？

回顾过去20年来的中国数字医疗发展，围绕健康场景的C端用户，大致有过两次大规模流量争夺战。

2010年起，春雨医生、好大夫在线、微医等企业以互联网为核心技术开始组局，借助线上挂号、医生咨询等基础服务积累三甲医院医生资源与C端用户，陆续完善问诊、复诊、健康科普等功能，率先将数字医疗服务瞄向C端。

在巅峰的2015年，互联网医疗融资项目数量达到了548个，融资额总计314.4亿元，比前一年多了大概5倍。这些资金大部分流向初创企业，其中248个项目为天使轮，占比达到45.%。

在那个阶段，移动互联网医疗们看重的是“连接”能力。

后续的结果众所周知。国内医疗资源的核心矛盾在于医生供给不足，更优逻辑下的医患信息串联优化了医疗资源的匹配，但无法从根本上提升医疗资源的供给，也没能从根本形成规模化的商业逻辑。此外，早期互联网医疗企业普遍缺少“用户入口”，日益加剧的竞争抬高了获客成本，微薄的利润空间也在蚕食行业的生长动力。

诸多问题下，行业便开始暴露服务质量下滑、商业化闭环难落地等问题，最终不得不以并购、转型等形式走向终结。

至第二次规模化C端用户竞争已是2020年。彼时线下诊疗遭遇疫情侵扰，迫使患者主动通过互联网医疗平台寻求各类疾病的治疗预防方案。

流量蜂拥而至，国内互联网大厂们开启了第二波C端流量争夺战，试图以权威医学科普提升医疗资源供给，进而将用户聚拢。

例如，2020年快手引入近百家三甲医院和医生官方及个人权威账号；字节跳动以5亿元对价完成对百科名医的全资收购；2021年百度领投互联网健康科普平台有来医生B轮融资；腾讯则与搜狗初步整合，以其核心团队支撑2017年便已布局的互联网医学科普平台企鹅医典。

第二次竞争的逻辑已与如今的大模型格局非常类似。对于互联网平台而言，C端用户虽是科普内容的使用方，但并非支付方。吸纳C端用户，他们可以强化在线诊疗能力，为互联网医疗（互联网医院、药房）引流，收取服务费用；也可以推进慢病管理，基于科普形式强化医生和患者强链接，实现医疗机构或药企的付费。

理想虽好，现实的医学科普却在疫情结束后逐渐式微。

医学科普是低频行为，只有在用户感到不适时才可能寻求科普帮助，科普平台、科普医生与患者之间并未产生足够强的连接，平台收集到的用户信息也不尽完善，不足以撑起大厂期望的商业模式。

更重要的是，头部企业的角逐带动大量自媒体加入，形成了滋生伪科普的灰色地带，偏离了互联网科普的初衷，最终促使政策对科普主体、科普内容实行强监管。《医务人员互联网健康科普负面行为清单（试行）》虽是2025年颁布，但相关的审查行为早在2022年便已开始执行。

这导致，互联网医学科普的最终结果只能是公益，无法形成规模化商业。

审视过往，两场战争都没有赢家。不过，互联网医疗却对国内各医院的数字化进程产生了不可逆的推进；医学科普时代形成的大量高质量医疗数据集亦成为训练新一代医学AI的珍贵素材。

如今第三次C端流量争夺战围绕AI打响，站在前人积累的成果上，大模型便是那张补全互联网医疗生态能力的一块重要拼图。

争夺C端流量，互联网大厂们的逻辑还是那套逻辑，以普惠应用将用户留存，再向其精准推送健康服务，而不同在于：大模型带来了真正的生产力。

早期互联网医疗时代无法解决医疗资源的供给问题，而大模型可以借助医生的知识、习惯、形象等数据构建类似“克隆体”的数字医生，由这个数字医生为患者提供个性化的医疗服务。理论上讲，只要数字医生内涵的数据足够充分，它的能力就能与本体足够近似，进而对医疗资源进行实打实的补充。

其次，大模型的自我训练能力能够实现连贯、有逻辑的多轮对话，保障了科普时代难以解决的用户粘性问题。部分模型已能在记忆患者既往问询记录的前提下进行新一轮决策，利用便利性与动态的决策能力，让用户与大模型建立相对紧密的关系。

在这两项能力的支撑下，大模型健康应用既能够直接为用户提供不间断的高质量医疗咨询服务，又能不断优化患者的使用体验，进而产生足够的信任与依赖，让低频应用走向高频，理论上已具备诞生一款国民级健康应用的基础条件。

不仅如此，各个大厂都已将健康大模型的入口与他们的核心生态进行融合。

以腾讯健康为例，其优势在于生态，因而微信成为调用大模型的入口，能将用户过往绑定的电子健康卡与应用直联，通过小程序为用户生成健康咨询、个性化健康建议、体检报告解读、个性化饮食计划等多元健康服务，实现用户健康管理、线上“问”与线下“诊”的无缝衔接。

字节跳动则是在抖音APP中植入小荷健康的大模型能力。抖音本身用户体量够大，短视频用户又习惯在这类UGC驱动的内容社区上进行提问，非常容易将普通用户转化为健康应用用户，形成高基数高黏性的群体。

虽说阿里系的社交生态稍弱，可蚂蚁集团手握支付宝平台，并为阿福定制的一系列推广动作显得很有必要。这让蚂蚁阿福迅速出现在大街小巷，成为健康大模型中最破圈的存在。

作为当下健康大模型的典型案例，蚂蚁阿福的智能体插件极大提升了扩展性，可以更好整合专科AI应用，并对流程进行优化。而专科AI应用的存在提升了咨询流程的效率，整合一流医生能力后，它还能给出更精准的判断与建议。

在皮肤病咨询时，患者要对皮肤上的斑块进行检测，传统路径需要用户找到皮肤病AI模块，再上传照片进行AI检测。而在阿福的拍照模式下，用户可以直接选择皮肤、舌苔、药盒等子选项，拍摄后自动调用相关AI模块，用户体验显然更友善了。

同时，APP这一载体让智能体的扩展更为便捷。截至2025年底，蚂蚁阿福有‌超过500位‌名医开设了AI分身，这一数字还有进一步扩展的潜力。

至关重要的还有用户粘性。一款APP能在手机中留存，自然是用户会长期调用。诊疗服务总有使用频率的局限性，唯有将健康属性强化，医疗+健康大模型才具备由“低频”转变为“高频”的可能。

Keep、苹果自带的健身应用都印证了健康管理模块值得独立出一个APP，蚂蚁阿福对上述功能做了加法，将常规的问诊挂号与减重、慢病检测等功能装进了一个口袋。

实际使用中，用户可以通过对应的智能体制定减重计划，或是将慢病管理相关设备与APP关联，实现实时提醒，使得蚂蚁阿福不依赖社交入口也能保持应用粘性。不过，蚂蚁阿福的上述功能还有完善空间，目前能够关联的血压、血脂测量设备有限，减重模块的多轮对话能力也需要优化。

虽说这波流量争夺战如火如荼，但面对商业化的老问题，To C的健康大模型们短期内都给不出来稳定的变现途径。

如果在其他领域，蚂蚁阿福这半年拿下的用户规模足以锁定胜局。

无论是进行搜索广告植入，对挂号推荐生成的机构进行付费排序，还是未来可能的电商带货，都能为其带来规模化营收的可能性。

但在医疗健康领域，未来仍有不确定性。

医疗合规方面的特殊性，导致其他行业验证过的可靠变现路径，放在这里却“此路不通”。

但我们依旧看好这一产品形态的商业未来。

蚂蚁集团CEO韩歆毅也曾表示蚂蚁阿福未来几年内并不急于推进商业化。可蚂蚁阿福显然也有很多选择，只是当下需要克制。

在已有生态中，它可以连接淘宝闪购、阿里健康围绕医药电商做业务，也能协同自家的蚂蚁保，在保险获客方面搭建新入口。它还可能在健康管理、慢病管理中寻求C端用户作为付费方，或是以新的互联网医疗模式，为H端获客提供便利。

而在同一领域产品中，讯飞医疗正借基层将G端做成AI的支付主体；腾讯健康继续做好它的卖水人角色，为进军大模型的B端企业做好赋能服务；京东健康可借患者洞察赋能药企研发和销售；平安好医生则是借AI重构健康管理、医险协同，在F端实现商业化变现。

不过，从十余年的发展历史来看，数字医疗服务的任何一条变现途径都没法走得很快。

可喜的是，大模型这一颠覆式架构让数字医疗进化到了新的高度，而蚂蚁阿福的现象级传播和用户的广泛接受度也不是偶然，相信随着各个大厂不断迭代产品之后，我们终将迎来真正的“国民级健康应用”。