4个月MAU破千万，但AQ却“快不起来”

2024年9月，蚂蚁集团完成了对于好大夫的收购，让无数人重新审视在线医疗。当然，也让无数人期待借助于支付宝这一流量入口，在线医疗的医疗服务属性能否规模落地。

2025年11月，蚂蚁集团旗下AI健康应用AQ宣布月活突破千万，蚂蚁集团CEO韩歆毅发布全员信表示，原“数字医疗健康事业部”正式升级为“健康事业群”，并将加速推动医疗健康业务成为蚂蚁的战略支柱板块。

自6月份推出独立app后，AQ从0到千万月活，只用了4个月左右时间，主要得益于“刚需场景＋大模型能力＋蚂蚁生态”三线叠加，客观来看，其未来仍有可观空间，但天花板取决于政策、技术与商业化的再平衡。

增长地基：刚需场景与大模型的双向赋能

月活在短时间内快速破千万，AQ的“地基”不是单点技术，而是“刚需场景”与“医疗大模型”形成的正循环。

根据《中国居民营养与慢性病状况报告(2024年)》，我国高血压患者达到3.5亿人，血脂异常人口有4亿人，糖尿病人口有1.4亿人；《全国癌症统计年报》以及国际癌症研究机构（IARC）的全球癌症报告，2024年中国癌症死亡人数约为260万。可见，当前健康问题明显。

与此同时，根据中国慢性病前瞻性研究数据显示，国人一天中平均静坐时间长达9个小时，而体力活动不足者占比近1/3。世界卫生组织（WHO）报告指出，全球约75%人群处于亚健康状态，中国情况尤为突出。

数以亿计的慢性病患者，对应的却是医疗资源分布不均。2024年全国医疗服务能力调查报告显示，东部省份三甲医院数量占全国50%，西部省份占比则不足5%，农村地区执业医师占比不足全国20%。导致很大一部分的患者和亚健康人群，无法得到更好的服务。

在移动互联网时代，很多企业和医疗机构希望通过互联网解决医疗资源不均衡的问题，但无法在供给端解决根本问题，从而为医疗AI提供了巨大的发展空间。随着大模型技术的成熟，互联网医疗医疗服务供给端不足的问题被攻克，诞生的无数名医AI分身，已经可以为偏远地区用户提供24小时获得问诊服务。

巨大市场空间下，大厂都在布局医疗大模型赛道。比如，字节再度推出小荷AI医生，平安健康推出“7+N+1”医疗AI产品体系。作为背靠蚂蚁集团的重要应用，AQ也是大厂在健康医疗领域的标配型产品，且在大模型技术上有着先天的优势。特别是，在完成对好大夫的收购后，AQ在“AI+医疗”的创新进一步提速。2025年6月份，甚至将AI医疗健康提升至集团战略层面。

AQ的核心技术引擎是蚂蚁医疗大模型，该模型学习了超万亿tokens专业医疗语料，在HealthBench与MedBench等权威评测中处于行业领先水平。且AQ具备图片、语音等多模态交互能力，适配不同用户和场景。

在好大夫的积累和蚂蚁的技术助力下，已经有90万医生、5000家医院已接入AQ平台，“AI分诊+名医AI分身”把轻症咨询搬到线上。早在6月份，就有消息显示AQ单名专家AI日服务量可达11万人次。

2025年9月的在外滩大会上韩歆毅表示，AQ的目标是利用AI延伸医生的服务能力，让优质医疗资源普惠化，AQ的用户数据显示约60%来自三线及以下城市和乡镇。可见，在医疗普惠上，AQ已经取得了巨大成就。

爆发密码：4个月破千万月活的生态红利

天眼查数据显示，从2006年成立，赶上移动互联网和互联网医院的红利，估值一度破百亿，也在疫情之下月活一度破2000万，好大夫曾经是在线医疗中最亮的那朵花，不卖药、不建线下医院、不做医疗广告的策略，让好大夫最终走向落寞。

2014年，支付宝从入口起步，逐步搭建医疗服务基础框架，过程中有通过医保支付破冰，拓展商保生态成就，但在医疗服务层面始终无法得到突破。2023年，锚定AI后，虽然也推出了B端推出的核心技术产品，但在十年间依然未能突破，在声量和市场影响力上和“兄弟公司”阿里健康都有巨大的差距。

直到2024年，蚂蚁决定收购好大夫，才扭转两家公司的颓势，AQ像是两个郁郁不得志的应用，开出了美丽的花。

从功能上看，市面上医疗服务类的应用区别并不大，包括“小荷AI医生”、“灵医智惠”、“京医千询”在内的竞争对手，基本上都有包括症状咨询、健康建议、疾病科普在内的服务。AQ上线仅4个月就实现MAU破千万，月活复合增长率更是高达83.4%，远超行业13.5%的平均增速，这样的爆发式增长离不开蚂蚁集团这棵“大树”从流量、生态、技术这三大核心维度的全方位加持。

在流量上，支付宝作为国民级应用拥有海量用户基数，而AQ深度融入支付宝健康业务体系，相当于拿到了流量“绿色通道”。用户在支付宝上选择“找医生”等健康相关服务时，系统会智能关联AQ的相关功能与好大夫在线的医生资源，这种无缝衔接的路径大幅降低了用户的认知和使用门槛。

生态上，蚂蚁集团在医疗领域的布局，并非只靠AQ。一方面，通过对好大夫资源的整合，为AQ带来超20万医生资源，还打通了超5000家医院的合作渠道，形成“AI初步诊疗-真人医生复诊-线下就医”的完整服务链；另一方面，蚂蚁还推动AQ与医疗设备厂商联动，比如和鱼跃联合推出AI血压计，实现硬件数据与AQ健康管理系统的实时同步，拓展了服务场景。

技术上，蚂蚁持续的高额研发投入，为AQ打造了核心技术壁垒。从2023年起，蚂蚁就着手构建医疗多模态大模型体系，2024年蚂蚁集团234.5亿元的研发支出，成为了AQ的坚实后盾。

AQ的“快”不是单点爆款，而是把支付宝的超级入口、蚂蚁的大模型技术、国内医疗供给缺口三大稀缺资源一次性串起来，形成“流量-场景-能力”正循环；只要大树继续给养分，它的天花板就远不止千万。

长期考验：商业化、安全与合规的慢门槛

在发展初期，凭借好大夫和蚂蚁集团的积累，AQ展现出了强烈的动能，但这并不意味着AQ已经成功走通医疗AI的服务链条。

从2015年，医疗AI的苗头开始燃起，市场出现了众多以影像识别为主的医疗AI企业和应用，彼时从业者都坚信“医疗+AI”是绝配，也是未来的趋势。然而十年过去了，这个赛道仅出现了两家IPO公司，其中还有一家是讯飞医疗这样的巨头孵化的子公司，可见AI在医疗这个赛道，根本快不起来。

作为医疗这个严肃赛道的产品，医疗AI服务链条涉及数据融合、服务闭环、合规风控等多个复杂核心环节，目前AQ在这些关键领域仍存在诸多断点，尚未真正走通完整的服务链条，虽然暂时已经取得了一定的成果，但依然需要更多的时间来验证其安全性和商业化可行性。

2020年后，大模型技术开始崛起，为后续的医疗AI产品指引了新的方向。这也是AQ快速发展的基础，不过AQ4个月冲千万MAU只是“势能释放”，远不等于“医疗AI服务闭环”已被验证跑通。比如，在医疗责任上，法规仍把AI定位为“辅助”，诊断红线未破；一旦出现误诊纠纷，平台能否把责任边界拆给“医生+算法+患者”三方？AQ作为率先突围的产品，需要以身作则，率先做好规范。

在数据安全上，且不说医院之间的信息孤岛，跨机构数据打通困难，不同医院的电子病历标准不一。医院电子病历仍属“国有资产”，出院数据带不出院墙，AQ拿到的多是“院外碎片”。若无法与院内数据实时互通，涉及慢病预测、用药推荐就缺乏关键特征，模型效果会快速见顶。

虽然AQ基于蚂蚁医疗大模型，在HealthBench等评测中达到行业领先水平。但医疗AI的“幻觉”问题、数据安全与隐私保护等挑战，直接影响用户对AI医疗服务的信任度。

在责任界定方面，若因AQ的AI建议出现误诊或延误治疗的情况，责任该由平台、合作医生还是用户承担，目前行业尚无明确标准。这种模糊的责任边界，既让用户心存顾虑，也会限制AQ在深度医疗服务场景的进一步拓展。

此外，对于慢性病患者之外的人来说，健康是个低频需求，这意味着AQ也将面临巨大的运营压力。这也是蚂蚁健康平台累计服务用户近9亿，AQ的月活依然保持在千万左右的原因之一。

依托蚂蚁集团和好大夫在线，AQ前期可依靠集团资源补贴维持运营，但长期来看，必须找到匹配医疗服务价值的盈利方式。医疗健康领域用户对付费的敏感度较高，若贸然推出付费服务，可能导致用户流失；而广告等常规互联网盈利模式，又可能因与医疗专业性冲突引发用户反感。

在医疗机构内，问诊部分靠医保零星试点，慢病管理尚未纳入收费目录。2024年医保新规明确，人工智能辅助诊断不得向患者单独收费。没有医保或商保“买单”，医疗AI服务只能停留在“流量赠品”。正因为当前有众多的问题，导致AQ在商业化上也将遇到众多问题和挑战。

不过，AQ要维持医疗大模型的持续迭代、对接医疗资源的合作成本、医生团队的审核费用等均是不小的开支，若无法快速探索出成熟的商业化路径，后续很难支撑服务链条的持续优化与拓展。

AQ的商业化、安全性、合规性，每一条都卡在政策细则、行业标准、临床共识的“时间窗口”上——快不得，也省不了，每一条需要时间、制度、信任的共同演化。这三条线是AQ从“爆款工具”走向“基础设施”必须跨过的“慢门槛”。