行业叙事逻辑剧变 - 2026年1月，大模型行业叙事逻辑发生剧变，竞争焦点从参数规模的“军备竞赛”转向最贴近民生的医疗健康垂直领域 [1] - OpenAI与Anthropic几乎同时发布医疗健康产品，形成“掐点式”博弈，这是一场预谋已久的“抢滩登陆” [1] 海外巨头战略布局 - OpenAI正式推出ChatGPT Health，并完成一笔价值1亿美元的战略收购，目标直指医疗初创公司Torch [1] - ChatGPT Health每周已有超过2.3亿用户寻找健康答案，锚定了全球最大的“数字门诊量” [1] - OpenAI通过收购Torch整合碎片化医疗数据，试图完成从“通用百科”到“私人数字医生”的转变，能基于用户实时数据给出确定性建议 [1][2] - Anthropic发布针对医生端的Claude for Healthcare，直接接入CMS报销目录、ICD-10诊断编码及PubMed文献库 [1][2] - Anthropic更看重B端的“超级副驾驶”价值，旨在通过重构复杂医保报销流程将医生从繁杂文书中解放出来 [2] 中国科技公司发展路径 - 中国科技巨头走出一条以场景为王、服务兜底的特色路径 [2] - 蚂蚁集团推出的“阿福”利用“高频打低频”战略，将服务延伸至饮食、睡眠等日常管理，其爆发逻辑在于大模型时代稀缺的“陪伴感” [3][4] - 中国公司采用“AI咨询+真人兜底+生态闭环”模式，通过挂号、购药、保险的闭环交付解决责任边界难题，重构医患关系基本盘 [4] - 在模型能力上，百川智能发布的Baichuan-M3在HealthBench中夺冠，预示着国产垂类模型在核心能力上已完成对GPT-5.2的“代差式”追赶 [4] 行业底层逻辑转变 - 2026年医疗AI热潮标志着行业进入“深水区”，底层逻辑发生三个根本性转变 [4] - 转变一为存量博弈，依托11年积累的医疗支付数据与8亿医保码用户 [4] - 转变二为服务交付，当AI遇到决策红线时，可一键切入全国30万真人医生 [4] 面临的挑战与影响 - 硬核医疗圈对AI技术入侵存在防御姿态，例如国家传染病医学中心主任张文宏拒绝将AI引入病历系统，担心年轻医生可能因此丧失独立判断能力 [5] - AI医疗正成为整个医疗体系智能转型的“催化剂”，真正的胜负手在于高质量临床数据的“反哺”能力 [6] - 掌握核心医疗资产的实体机构正通过大规模Capex投入自研，试图接住技术红利 [6] - AI医疗正在实现政策难以推动的“分级诊疗”，在患者端降低门槛，在医生端实现减负 [6] 行业共识与发展阶段 - 医疗AI已完成对“本能反应”的重构，行业共识正从追求参数规模转向对医学逻辑的严苛遵守 [8] - 行业从“索引”阶段进入“方案”阶段，决策与交付方案成为AI医疗真正的护城河 [8] - AI在医疗中的角色是“人机协同”，处理80%的标准化初级诊疗以填补院外服务真空，而非替代医生 [8]