文 | 佘宗明

正如對標是被對標者的迂回致敬，跟進是對先行者的優勢確認。

也只有先行者，才能成為被后來者“摸著過河”的石頭。

近期風頭正勁的AI健康應用螞蟻阿福，成了頻繁被摸的那塊“石頭”。

1月8日，不少媒體報道，螞蟻阿福新版上線不到1個月，最新月活用戶已突破3000萬，單日問診量已超1000萬次。

也是在同日，OpenAI官宣了大動作——正式上線ChatGPT Health功能。

都是AI+醫療健康賽道的布局，又這么機緣巧合地“撞了日子”，二者難免被拉出來同框對比。對照過后，很多國內外網友打趣，ChatGPT是推出了美國版“螞蟻阿福”。

有意思的是，就在上個月，Meta還被曝出秘密“蒸餾”阿里通義千問大模型，當時很多人就戲稱“美國AI偷師中國AI”�，F在OpenAI推出ChatGPT Health功能，又被許多人調侃“美國AI再次致敬中國AI”。

調侃歸調侃，事實就擺在那：當引領技術浪潮的硅谷巨頭開始在應用層跟進中國企業的創新，場上的競爭形勢也在發生變化——隨著中美AI競爭的焦點從技術研發轉向產業落地，中國AI產業在應用領域積累的多重優勢，正在大洋彼岸的“隔空致敬”中得到驗證。

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在AI業務布局上，嗅覺靈敏的科技企業總是在大眾痛點處“寬路相逢”。

近年來，不少科技企業都在“AI+健康醫療”的棋盤上積極落子，百度官宣將百度健康AI管家升級為文心健康管家，京東健康宣布“AI京醫”持續升級循證能力，都是例證。

種種跡象表明，在優質醫療資源供需不對稱催生的剛性需求支撐下，醫療健康領域已成AI應用競爭的高地。

OpenAI就在報告中披露，全球每周有超過2.3億人在ChatGPT上咨詢健康和健身相關問題，其中美國約有4000萬民眾將ChatGPT當作日常“私人醫生”，醫療咨詢占ChatGPT全球總消息量的逾5%。

在此背景下，OpenAI入局AI+醫療健康領域，難言令人奇怪。

但AI健康應用也有南橘北枳之分。表面上看，ChatGPT Health與螞蟻阿福都打著“AI健康管家”的旗號，都能回答健康咨詢、連接智能設備、生成飲食運動計劃等。但剝開功能外衣會發現，兩者在核心能力和生態位上有著明顯的差異。

ChatGPT Health的定位是AI版“私人健康顧問”，螞蟻阿福的用戶心智錨點則更加全能。

▲ChatGPT Health跟阿福在核心能力與產品定位上有不小區別。

聽上去有些抽象是不是？不要緊，舉個例子你就懂了。

你在ChatGPT Health問“孩子發燒怎么辦”，它可能會給出兒科就診建議和附近醫院列表。

你把同樣的問題拋給螞蟻阿福，除了能給出建議外，它還能直接推薦在線兒科醫生、完成掛號預約、推送藥品到家服務，甚至能通過支付寶實現醫保支付。

前者側重于整合用戶體征數據并提供持續建議，解決“如何預防生病”和“怎樣生活得更健康”等長尾需求；后者強于解決全鏈條問題，還能覆蓋“生病了怎么辦”的剛性需求。

造成這番差異的，是中美互聯網醫療生態的不同，也是中美企業技術面向的迥異。

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OpenAI應用業務CEO 菲吉·西莫（Fidji Simo）講到，她因腎結石住院時，醫生開具的常規抗生素被ChatGPT預警可能誘發其既往嚴重感染復發。

這道出了ChatGPT Health的核心價值：通過數據整合，捕捉人類醫生難以發現的隱性風險。

數據標準化程度高、SaaS生態成熟，是歐美國家醫療體系的重要特點。在美國，患者醫療數據存儲在Epic、Cerner等電子病歷系統中，健身數據由Apple、Fitbit掌控，營養數據歸MyFitnessPal管理，已是常態。

ChatGPT Health在接入美國最大醫療數據平臺b.well后，可以打通分散在這些SaaS工具上的數據，用AI能力挖掘數據間的關聯價值，提供健康問題解答、醫療報告解讀等服務。

但受限于美國醫療體系的高成本與碎片化格局，它無法打通與線下醫院、診療機構的對接通道。當用戶需要深度醫療服務時，ChatGPT Health會止步于“建議”，沒法完成網上掛號、在線問診、藥品配送等。

▲ChatGPT Health目前提供的服務主要是健康問題解答、醫療報告解讀等。

螞蟻阿福功能指向則是起于咨詢但不止于咨詢，其核心架構建立在三大功能模塊上——健康問答、健康陪伴、健康服務。從咨詢到診療再到履約的全鏈路服務體驗，能滿足用戶對“一站式解決方案”的偏好。螞蟻阿福月活能實現倍數級增長，就可部分歸因于此。

這跟醫療生態基礎緊密關聯。有別于美國醫療體系中的條塊分割，中國互聯網醫療歷經多年發展已形成“線上+線下”的深度融合體系，這使得中國AI健康應用可以將AI能力與龐大線下醫療資源網絡嵌合，構建起從問診、分診、處方流轉到藥品配送的完整流程，AI能從輔助工具變為服務連接樞紐。

這也跟企業技術發力側重點直接相關。硅谷企業更多的是聚焦技術能力再找應用場景，OpenAI這次就是用戶倒逼下做出的“垂直化改造”。中國企業則是錨定民生痛點探索破解辦法，包括螞蟻阿福在內的AI應用，不是通用模型的衍生功能，而是從一開始就瞄準用戶需求，提供解決方案。

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與其說ChatGPT Health跟螞蟻阿福的身位先后，是兩個AI應用的“單體表現”，不如將其置于AI產業應用等層面去打量——它其實是中國AI產業在應用上走在前面的注腳。

中國在應用創新上的領先，很大程度上源于對場景需求的敏銳捕捉能力和快速響應能力。

從產業發展邏輯來看，很多中國AI企業將戰略眼光體現在對“技術落地價值”的精準把握上——當硅谷巨頭仍在追求模型參數“Bigger Than Bigger”時，許多中國企業更強調解決實際問題，早早將AI技術嵌入產業場景、沉入現實厚土。

據了解，ChatGPT Health因為要改造通用架構、建立醫療數據隔離機制、協調全球醫生資源，歷時近兩年才推出。

螞蟻阿福則聚焦本土場景，及早摁下了將AI應用落點錨定在醫療上的按鈕。

在中國，“AI+醫療健康”發展不乏基礎和動能：一者，中國老齡化加速和慢性病激增帶來醫療健康需求增加；二者，分級診療不清晰、優質醫療資源稀缺和不均、患者就醫路徑復雜等結構性痛點依舊存在；還有，移動支付和互聯網醫療已培育出成熟的用戶習慣。

或許正是洞察到這些，螞蟻阿福前身AQ從出生之日起，就定位于為健康場景量身定制的垂直應用。

這般洞察，跟中國AI應用創新的優勢連著優勢結合，可以催生出AI應用先行突破的巨大勢能來。

這里的優勢，包括龐大工程師隊伍與強大工程化能力帶來的人才和技術轉化條件，也涵括超大規模市場帶來的創新試驗場。

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在前兩天的CES2026上，黃仁勛說，毫不夸張地說，中國的企業家、工程師、技術專家和AI研究人員是世界頂尖的。半年前，他在接受CCTV采訪時還曾表示，中國在AI模型、工程人才與產業應用上全球領先。

工程師紅利與工程化能力長板，是縮短“將技術發展轉化為解決方案”的重要支點。

就AI+醫療健康來說，模型能力固然重要，但還有很多精力得放在接口打通、醫療資源接入、醫生培訓、合規審查、用戶體驗優化等環節。其重中之重是將模型能力與垂直需求結合，落在能用好用的產品上。在這點上，人才和工程化能力縱深的優勢就體現出來了。

以ChatGPT Health為例，雖然背靠OpenAI先進大模型，但ChatGPT Health數據接入僅限美國、依賴iOS生態、功能模塊尚未完全打通等短板，成了其規�；瘧�用的現實掣肘。

與之形成對照的是，螞蟻阿福從最初的健康問答功能，到接入智能設備數據（已接入蘋果、華為、OPPO、vivo、魚躍等十大品牌設備），再到打通全國醫療資源，產品迭代很快，上線半年內完成12次重大功能升級。

▲螞蟻阿福集成了包括預約掛號、智能導診等在內的很多實用功能。

超大規模市場形成的創新試驗場，則為中國AI應用提供了天然沃土。

中國有14億人口，這對應著龐大市場需求與豐富產業場景。不同身份、地域、年齡段的用戶需求呈現出多樣化特征。

多面化需求，給中國AI應用帶來了廣闊場景適配機會和覆蓋空間，也為“研發-落地-反饋-優化”良性循環帶來了更大支撐。

ChatGPT Health雖擁有2.3億周活咨詢用戶，但這些數據分散在非結構化對話中，缺乏健康場景的專門標注和反饋閉環。

有場景優勢，再加政策東風（“人工智能+”行動與“健康中國”戰略），AI應用創新活力涌動，也是自然而然。

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說白了，ChatGPT Health摸螞蟻阿福過河，反映出了AI競爭場里的“跟跑者-并跑者”角色易位。

過去很多年里，中國互聯網企業崛起的密碼藏在“時間機器理論”里，“Copy to China”被奉若圭臬；前些年，中國互聯網企業不斷將技術模式創新向海外輸出，“Copy from China”現象日益增多。

而今，OpenAI跟進中國AI應用，更是標志著中國AI在某些方面從跟跑到并跑再到領跑的轉變。

這帶來的啟示是：AI競賽中，應用創新的深度跟技術創新的力度一樣，都是至關重要的制勝砝碼。而依托戰略眼光、工程能力、市場土壤等優勢，中國企業可以讓黃仁勛的論斷持續得到應驗。

潮水正在轉向。身處浪尖的中國企業，完全可以有更多馭浪弄潮的自信——畢竟，AI角力重點終究要轉向應用落地，而最好的應用有很多就在中國。

       原文標題 : ChatGPT，要摸著“螞蟻阿�！边^河？