医药投资圈曾流行一种偏见，投资人普遍认为数字医疗是个伪命题。

他们眼中的医疗需求存在一个 " 不可能三角 "：低频、高门槛、非标品。普通人不会天天看病，医生需要十年培养，每个人的病历都独一无二。

这导致互联网医疗平台常年陷于买流量的泥潭——获客成本极高，用户留存极低。

然而，这一刻板印象正在被 AI 时代的数据洪流无情击碎，C 端的 AI 医疗需求实际上是极其惊人的，它一直都存在，只是过去缺乏一个足够低门槛、低成本且足够智能的交互容器来承接。

当交互成本降至零，且反馈质量达到准专业级时，AI 医疗这种沉默的刚需瞬间爆发了。

在两个 AI 超级巨头的动作中看到了这种爆发，一个是中国的蚂蚁集团，一个是美国的 OpenAI。

在中国，蚂蚁集团旗下的 "阿福"，其月活跃用户数已在一个月内翻倍突破 3000 万，单日提问量超过 1000 万次。

大洋彼岸，OpenAI 于 2026 年 1 月 7 日正式推出 OpenAI Health。

OpenAI 的数据显示，全球每周有超过 2.3 亿人次在 ChatGPT 上咨询健康问题。这甚至发生在该产品推出之前，这种需求是溢出的，是迫切的。

蚂蚁阿福与 OpenAI Health 选择单独做一个入口，源于对 C 端医疗需求的精准把握。医疗数据的敏感性，它需要物理级的隔离，需要金融级的安全，需要让用户敢于把最隐私的病历上传。

蚂蚁阿福和 OpenAI Health，正式确认搜索引擎主导医疗信息的时代结束了，智能体（Agent）接管个人健康的时代开始了。

01 蚂蚁 " 阿福 " 的需求验证

2025 年 12 月，蚂蚁集团将旗下 AI 健康应用正式升级为 " 蚂蚁阿福 "。

但随后的数据表现超出了所有人的预期。在品牌升级后的短短一个月内，蚂蚁阿福的月活跃用户数从 1500 万迅速翻倍至 3000 万，日均用户提问量突破 1000 万次。

这组数据背后隐藏着两个关键的行业洞察。

首先是全链路生态的打通。

蚂蚁阿福不再仅仅是一个问答框，它打通了华为、苹果、OPPO 等十大品牌的智能设备，将硬件数据与 " 健康小目标 " 结合，实现了从日常监测到在线问诊、线下就医的全链路覆盖。它连接了全国 5000 家医院和 30 万真人医生，让 AI 不仅能 " 聊天 "，更能 " 办事 "。

其次是验证下沉市场的巨大需求。

数据显示，阿福 55% 的用户来自三线及以下城市 。在一二线城市，人们或许可以便捷地前往三甲医院，但在医疗资源匮乏的下沉市场，人们极其渴望一个能够随时解答健康疑惑、且完全免费的 " 专家 "。蚂蚁阿福正是切中了这一痛点，它用 AI 技术填平了医疗资源分配不均的鸿沟，将低频的严肃医疗转化为了高频的健康陪伴。

02 OpenAI 的独立入口逻辑

2026 年 1 月 7 日，OpenAI 正式发布 ChatGPT Health。

最引人注目的变化在于 OpenAI 决定：它将 Health 功能在侧边栏开辟了一个独立的入口。

为什么要这么做？核心逻辑在于大模型与隐私安全的冲突。

OpenAI 非常清楚，用户在写代码、写文案时需要的是效率与创意，而在咨询病情时需要的则是绝对的安全感与隐私保护。如果用户担心自己的病历会被拿去训练 AI，或者担心在演示工作时 AI 突然跳出关于隐私疾病的建议，那么他们永远不会把真实的健康数据交给 AI。

因此，OpenAI 设计了一种近似物理隔离的架构。

在存储层面，Health 空间内的对话、文件与数据，全部与主界面分开存储。Health 拥有独立的记忆系统，这些记忆绝不会 " 回流 " 到主对话中。这意味着，你在 Health 里咨询了心理疾病，转头去主界面进行编程演示时，AI 绝不会泄露任何相关信息。

更关键的是，OpenAI 明确承诺：Health 中的对话数据不会被用于训练其基础模型。只有建立了这种信任，顶级医疗机构才敢与它合作，用户才敢上传自己的基因检测报告。

独立入口，实际上是 OpenAI 为医疗 AI 建立的一道 " 信任防火墙 "。

03 AI 医疗功能矩阵

ChatGPT Health 的野心远不止于做一个聊天机器人，它试图通过强大的生态连接，接管用户健康的全生命周期。

目前的医疗数据往往呈现极度碎片化的状态，散落在医院的电子病历（EMR）、纸质报告、智能手表的 App 以及各类垂直应用中。ChatGPT Health 并未试图自己去一家家医院谈接口，这在商业上是不经济的。

它选择了一个关键的战略合作伙伴—— b.well Connected Health。

b.well 作为美国最大的实时联网健康数据网络之一，基于 FHIR 标准构建了底层基础设施。通过这一合作，ChatGPT Health 得以解决大模型面对杂乱医疗数据时的 " 读不懂 " 难题。

用户在 Health 中授权后，可以一键拉取自己在不同医院的病历，AI 不仅能看懂结构化的化验单，还能深入理解非结构化的临床笔记与出院小结。

除了静态病历，ChatGPT Health 还通过 Apple Health 集成，接入了动态的生理体征数据，这使得 AI 的建议具备了时间维度。

当用户抱怨 " 心悸 " 时，ChatGPT 可以立即调取过去 24 小时的心率变异性（HRV）数据，结合用户的既往病史，判断这是否是需要立即就医的紧急情况。

此外，OpenAI 还引入了 Instacart、AllTrails 等合作伙伴，打通了从 " 建议 " 到 " 行动 " 的最后一公里。

AI 可以根据你的代谢数据生成饮食计划，并直接转化为 Instacart 的购物清单；也可以根据你的体能状况，在 AllTrails 上推荐合适的徒步路线。这种从数据汇聚到行动落地的闭环能力，正是 AI Agent 相对于传统互联网医疗的降维打击。

在 12 月更新的蚂蚁阿福中，这些相似功能都有推出，并且进一步打通了从日常健康咨询到在线问诊、线下就医的全链路服务，印证了东西方 C 端 AI 医疗需求的共性。

04 AI 医疗估值逻辑的重塑

从蚂蚁阿福到 OpenAI Health，中美两大科技巨头的动作预示着行业竞争逻辑的根本性转变。

首先是流量入口的彻底重构。

过去二十年，用户获取健康信息主要依赖搜索引擎，商业模式是基于关键词的广告竞价。这种模式天然存在利益冲突，导致信息质量良莠不齐。OpenAI Health 代表了一种新的入口形态——对话式服务。如果用户习惯了直接向 AI 索取基于个人数据的精准答案，WebMD、百度健康等传统内容型平台的价值将被迅速稀释，流量将不可逆转地向拥有私有数据壁垒的 AI Agent 集中。

其次是线下服务的价值重估。

在 AI 时代，算法本身正在变得廉价，算力可以购买，唯有真实世界的高质量数据是稀缺的，线下服务商将从单纯的 " 人力服务者 " 转型为 " 数据资产商 "。

最后是对 " 信任 " 的定价。

OpenAI Health 刻意强调的隐私隔离与不训练承诺，实际上是在为信任定价。在 AI 时代，唯有信任是最昂贵的货币。用户敢于将自己最隐秘的病历上传给 OpenAI，是因为相信其隐私架构。这种信任将成为 OpenAI Health 未来商业化（如高级订阅、保险合作）的核心溢价来源。

未来的阿福或 OpenAI Health，将是一个 24 小时在线、了解你一切生理数据、并能调动现实世界资源的超级健康管家，也成为了改变 AI 医疗生态的推动者。