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从字节到阿里，再到腾讯。
一夜之间，中文互联网的大厂们似乎都做出了同一个决定——砸钱、砸资源、砸技术，好好在“AI+医疗”这条路上闯一闯。
“豆包制药”离我们还有多远
继人们用上了“
在刚刚过去的9月，路透社曾援引知情人士消息表示：由字节内部拆分的AI制药公司——Anew Labs（新生实验室），刚刚完成了2.9 亿美元的融资计划。
期间除HSG（原红杉中国）、IDG 资本和高瓴投资参与领投外，五源资本、春华创投、博裕资本等业内知名存在，也均出现在了网传的投资者名单里。
在这样的背景下，Anew Labs的估值也一度冲上了15亿美元。
打开它的官网，首先映入眼帘的除了那句“Fight Disease Advance Human Health（战胜疾病，推动人类健康进步”的slogan，最引人注意的莫过于这份从预测蛋白质结构，到助力药物发现决策的平台矩阵。
作为背靠字节的实验室，Anew Labs能得到各路投资者青睐的核心原因，莫过于字节算法能力的外溢可能性。在数字空间里，字节的推荐算法可以瞬间分析、预测用户的行为、喜好，并在浩如烟海的内容库里精准找到那个“最可能留住用户注意力”的视频。
将它代入到制药行业。
我们会发现药物分子设计的本质，也同样是一场在化学空间中寻找“最优解”的搜索游戏。
传统制药的痛点是什么？ 成本高、周期长。正因于此，业内才有着“十亿美元+十年周期”的双十开发定律。
而Anew Labs想做的，就是利用算法、AI，将分子的筛选与结构预测进行效率升级，从而大幅度压缩时间成本，精准锁定那些最有可能成为“有效成分”的候选分子。
这种在效率层面的逻辑重构，或许正是资本市场愿意为这家年轻公司给出高估值的底层逻辑所在。
字节，也同样在这场游戏里找到了新的AI变现路径，尽管它才刚刚起步。
阿里医疗影像AI登上国际顶刊
在达摩院，阿里同样盯上了AI那远胜人力的分析效率。
9月18日，由阿里达摩院、浙江大学医学院附属第一医院携手开发的通用医疗影像AI模型DAMO RADAR，成功登上了国际顶刊《Science》。
和那些针对性训练，即采用“一病一模”体系的AI不同。
DAMO RADAR最大的特点，就是首次实现了单个模型对腹部18个解剖器官中的146种病症的精准识别。
“（一病一模）严重依赖人工标注，成本高昂，通常每针对一种疾病训练就需要2年，训练好后无法泛化到其他病种上。”
达摩院方面表示，DAMO RADAR就像是医生自己的“导航软件”。它的价值并非替代医生做出最终诊断，而是尽可能提高致病异常被人们发现的敏感性，提升医生群体的工作效率。
“专病模型的核心价值是高精度，通用模型的核心价值是广覆盖。”
作为技术方案、价值区间完全不同的新选择。在数据层面，经人机协同测试，研究人员发现：受AI提示影响，影像科医生对疾病的识别敏感性提升了约10%，平均（单例）阅片时间减少了30.7%。且在部分测试环节中，获得AI帮助的初级医生甚至在敏感度上胜过了资深医生。
敏感度的提升，意味着异常区域、组织被发现的可能大幅上升。漏诊这类令人遗憾的故事，将变得愈发罕见。
阅片效率的升级，则意味着医生能够在相同的工作时间里帮助更多的病人，从而让更多患者及时获得医疗帮助。
腾讯云把目光放在了“后勤”上
如果说字节、阿里的医疗切入方案，在某种程度上更倾向 To B for C，即通过赋能医疗能力的方式，进一步改善单个患者的治疗体验。
那么腾讯的目光，则放在了B X B这样一个更显“硬核”的领域。
8月，腾讯云智能体和国内的老牌医疗器械厂商迈瑞医疗，携手上线了全球首个医疗技术服务大模型。以便为医院设备科的工程师等角色，提供更加灵活的技术支持服务。
有业内人士指出，随着各类设备数量、院内设备型号的增加，运维人员所面临的日常压力也出现了一定程度的上涨。为将“出现突发情况，值班人员手动翻阅厚厚的说明书&就地等待工程师远程支援”这类情况停留在设想层面。
一种能无视地理位置、7X24小时快速响应的冗余解决方案，就成了腾讯云等技术人员的发力重心。
现如今在AI的帮助下，无论深夜与否，无论身处何方。值班人员只需要对AI系统用自然语言描述问题，模型就可以立刻给出对应的排查步骤、注意事项。
（在数据层面，上述模型在专业评估测试里，面对关键问题的回答准确率为99%；回应速度，也足以支撑年均百万级的服务咨询秒级响应。）
更令人兴奋的是，迈瑞医疗负责人表示模型的价值不仅于此。
随着全球设备服务数据持续汇聚，AI将进一步理解设备故障规律、用户需求分布和服务场景变化，预测性维护、管理决策支持等临床应用场景，也正逐渐成为现实。
从字节到阿里，再到腾讯。这种从“辅助研发”到“治病救人”再到“设备保障”的多元切入，也折射出了中文互联网大厂在医疗赛道上的共同野心：它们不再满足于仅仅做一个流量分发者或工具提供者，而是试图通过AI技术，深度重构医疗行业的底层效率逻辑。
诚然，热潮之下，冷思考不可缺席。
医疗行业的特殊性决定了它无法像互联网产品那样，通过简单的“快速迭代、小步快跑”来进行试错与进化。每一次算法的更新，背后都牵动着生命的重量与伦理的考量。
但不管怎样，这场由大厂主导的“医疗AI军备竞赛”，都让我们看到了那个更精准、更高效、更让普通人受益的医疗可能。这类“产品大战”，或许正是人们喜闻乐见的。
参考：
天眼查
IT之家：消息称字节跳动完成2.9亿美元融资，用于拆分AI制药业务Anew Labs
钛媒体APP、AI资本观：AI制药独角兽Anew单飞，字节推了一把“最烧钱的慢生意”
中青在线、澎湃新闻：首个专家级通用医疗影像AI登上《科学》
新浪财经、证券时报：医疗行业首个技术服务大模型落地
