上篇文章意外爆火，被转发了一万多次，可见大家确实关心健康类话题。也有读者很留言：文章里的那个从医院死里逃生的哥们，看着是观念问题，本质还是认知不足，他没有认识到自己的身体其实已经被折腾得很差了，继续作，才差点出事。
那问题来了，普通人是不是也有相同的困局，比如由于各种原因，对自己的情况并不了解？再比如很多隐患信号已经出现，却没被重视起来，甚至直接被忽略了，这就接近一种"信息不对称"。再或者，身体有问题，日常保养什么的，该如何是好？
要是早几年，这些问题更多只能靠自己上网查，或者等到身体明显不舒服了再去医院。现在 AI 至少提供了一个新工具：它不能代替医生，但能先帮普通人理解身体发出的信号、整理零散的健康信息，知道哪些问题可以先观察，哪些问题应该及时去医院。
比如我最近就在用蚂蚁旗下的健康 AI "阿福"，体验还不错，上边提到的问题基本上都能帮上忙。大家可能不了解这个产品，其实用户量已经超过了 1 亿，日均咨询一千多万次，尤其在医疗水平比较薄弱的三四五线城市，用户非常多。
我说几个明显的亮点大家感受下。
它一头连接了全国 5000 多家医院和 30 万医生，另一头通过医疗大模型，先承接大量高频、基础的健康咨询。日常问题可以先由 AI 提供参考，复杂或者真正涉及诊疗的问题，再转向真人医生。
还可以帮大家看体检报告分析异常数据，不仅如此，还能记录历史数据，每次把新的报告给他看，时间久了，它对各项指标变化比咱们自己记得更清楚，也能及时提示一些值得关注的趋势。
而且可以对身体数据进行 AI 分析，比如大家通过智能手表、手环、电子秤了解了自己的身体数据，这些可以由健康 AI 进行分析整理，告诉你有哪些可能风险，最近应该注意啥等等。比如，有些人就是通过智能硬件数据 +AI 分析，发现体重、体脂或者睡眠状态持续异常，才开始认真检查自己的代谢问题。
然后针对每个个体的特征，还会主动推送很多健康建议，比如你有入睡困难，系统会教你尝试" 478 呼吸法"等等，如果你在长期服用安眠药，它也可以提醒你关注药物可能带来的长期影响和依赖风险，并建议及时向医生咨询，而不是自己随意调整剂量或者停药。
不过今天写这篇，并不是想跟大家仔细探讨这个产品功能。真正让我感兴趣的是，健康 AI 出现之后，它应该先成为谁的工具？结合对美国那边的观察，对中美的后续竞争模式有了一些新的看法，跟大家分享下。
从目前的发展看，中美健康 AI 恰好走出了两种不同的起步路径。美国健康 AI 最先成熟、最先找到商业模式的部分，主要还是在医院、保险公司、药企和科研机构。
原因并不复杂，这些机构都是有付费意愿的，而且一个 AI 帮助医院节省了多少人力，提升了多少收入，这些都是明确可以算清楚的，这时候 AI 服务就有了清晰定价，就可以采购。
所以美国健康 AI 目前的主流路径，是先进入专业系统：帮助医生整理病历、辅助临床决策，帮助保险公司处理审核，或者帮助药企进行研发和临床试验。
虽然说 ChatGPT、Claude 等产品也已经开始连接个人健康记录和智能设备，但是从整体商业重心看，美国更习惯先从机构端找到付费方，再逐步向个人用户延伸。
这种路径首先解决的，是怎样让原本昂贵的医疗体系运转得更高效；至于怎样让普通人以很低的门槛，获得长期、连续的健康服务，目前还不是它最关注的部分。且大部分应用是订阅收费模式，服务的是更高收入人群。
但中国的情况又完全不一样。
平心而论，中国现在也面临很多挑战。人口规模大、老龄化速度快、优质医疗资源分布又不均衡，这决定了健康 AI 只服务少数机构还不够，它还需要回答另一个问题：能不能把那些高频、标准化的健康服务，以足够低的门槛推给更多普通人。
中国更容易出现另一种路径：先把健康 AI 做成一个国民应用型的大众入口，让更多人能用、愿意用，再寻找商业机会。
这里多说一句，我跟很多医生聊过，很多疾病的本质，就是日常生活的长期总结算，你的各种习惯汇聚在一起，多年以后可能给你搞出来各种奇怪问题。所以最好的模式，是融入日常的生活"微改进"，比如关注散步时长，睡眠时长，油盐摄入量，发现指标长期异常就及时去医院等等。尤其那些慢性病，绝大部分都可以通过改进日常生活习惯来改善。
阿福这类产品比较适合做的，也是这种长期工作。它支持用户绑定智能设备、把体检报告放进自己的健康档案里，逐渐了解一个人的身体情况，再提供更有针对性的生活建议。至于药该不该吃、能不能减、怎么调整，仍然应该由医生决定。
说到这里，也能看出来，中国很多产业的发展，都有一个共同特点：一旦进入关系国计民生、规模巨大、需求广泛的领域，就会走向基础设施化。
在一个十几亿人口的国家里，如果关键技术只服务少数人，显得不够。中国很多产业之所以强，尤其是规模巨大、需求广泛的领域，企业面对一种很现实的压力：能不能把价格降下来，能不能覆盖足够多的人。
比如电商、支付、快递、通信、新能源车，真正的爆发都不是靠服务少数高净值人群，而是靠大规模铺开后，把成本打下来，把能力铺开。
这种市场结构反过来塑造了社会观念。
大家会觉得，一个东西如果真的先进，最后就应该变得便宜、好用、到处都有。
这和美国不太一样。美国很多服务可以长期服务高端市场，中产以下被排除在外也能维持商业逻辑。
而且中国还有个特点，如果你做好"先覆盖，再深化"，也能有商业回报。毕竟一旦什么东西形成网络效应，有个巨大的规模效应，也就是整体规模跟节点的平方成正比，卷入的用户越多，整个网络的价值也就越大，这时候"人多"就变成了优势。
一旦基础服务形成大规模覆盖，边际成本会下降，服务会增加，场景会变丰富，平台也更容易把问诊、用药、慢病管理、履约等环节连接起来。这个时候，中国的人口规模就不再只是压力，也会变成技术迭代和服务完善的土壤。
说到这里，就很清楚了。中国人传统观念里有种基础平等主义，又长期强调公共服务的可及性，叠加超大规模市场的商业逻辑，必然导致重大民生技术走向普惠化。
这也解释了为什么很多技术和服务在中国一旦成熟，价格往往会被迅速打下来，覆盖范围会被迅速推开。背后不是企业不想赚钱，而是超大规模市场和激烈竞争共同作用的结果。谁能把门槛降得更低，谁就可能获得更大的用户基础和更长的服务链条。
所以再回头看健康 AI，中美走出两条不同的路，也就不难理解了。美国先解决专业医疗体系的效率问题，中国则更倾向于先把服务门槛降下来，让更多普通人能够用上。两条路最终可能会彼此靠近，但至少在今天，它们选择了不同的起点。
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