ChatGPT学阿福，还有一题作业想抄答案却抄不到

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2026-01-10

正如前两天黄仁勋在 CES 上说的，刚刚过去的 2025 年，智能体 AI（Agentic AI）开始普及并迅速遍布各个领域，能够推理、做研究、使用工具、规划未来、模拟结果的智能体 AI 开始解决重要的问题。

趋势还在继续爆发。过去几天雷科技在 CES 2026 现场就发现，从高通 CEO 安蒙视为关键个人 AI 设备的智能可穿戴设备、家庭终端到智能汽车，都在从生成式 AI 升级到智能体 AI。

但这也只是这股趋势的一次集中爆发和展示。CES 2026 期间，OpenAI 宣布推出专为健康对话打造「ChatGPT 健康」（ChatGPT Health），能够连接医疗与健康数据提供更加专业的健康咨询和规划，所有文件、对话、连接应用都与其他聊天记录分开独立存储，对话也不会用于模型训练。

简单来讲，OpenAI 相当于在 ChatGPT 上推出了独立的健康 AI。

这个结果并不意外。过去两年，健康一直是 AI 被反复使用的场景之一。体检报告怎么看？这项指标高一点要不要紧？最近睡不好、运动少，怎么调整？这些问题不一定复杂、专业，但足够频繁。OpenAI 数据也显示，全球每周有超过 2.3 亿⼈在 ChatGPT 上咨询健康和健身相关的问题。

更重要的是，蚂蚁阿福已经率先证明了健康 AI 的巨大价值。它的前身 AQ 就在上线半年内吸引了 1500 万月活用户，成为第一个突破千万的垂类原生 AI 应用，去年底升级成「蚂蚁阿福」后，更是短短一个月实现翻倍，目前月活跃用户达到了 3000 万，用户单日提问量也超过了 1000 万。

从蚂蚁到 OpenAI，做健康 AI 的核心逻辑并不复杂：

第一，健康咨询的用户需求一直大量存在，从来不缺人问。只是过去要么依赖搜索，要么挤占医生时间，普通人很难随时得到一个专业靠谱的解释。
第二，AI 技术在过去两年发展到了一个新的阶段，底层模型从「万事通」向「垂类专家」进阶，真正有能力看懂、讲明白复杂的健康乃至医疗问题。
第三，通用 AI 面临严谨性要求、专业能力等挑战，健康这种高度敏感的场景，必须被单独拆出来，用更谨慎的方式来对待。

当需求、技术和边界同时清晰，健康 AI 走到台前就是一个必然事件。但问题是「做与不做」「成与不成」是两回事，真正有能力做好健康 AI 的并不多。

突然出现的 ChatGPT 健康，正顺着蚂蚁阿福「摸过的石头」过河。

ChatGPT 健康还是「工具」，蚂蚁阿福更像「朋友」

ChatGPT 健康的功能其实很简单，可以解答健康问题、连接 b.well、苹果健康、MyFitnessPal 等平台的电子医疗记录和健康数据，此外就是做了单独的信息隔离。

国内用户对此肯定不陌生，这些功能蚂蚁阿福更早就推出了，也更加完善。

以智能健康设备的联动为例，蚂蚁阿福不仅支持苹果设备，还包括了华为、OPPO、vivo 等主流硬件厂商，以及鱼跃、三诺、欧姆龙等专业医疗健康品牌的设备，散落在智能手表、血压仪、血糖仪等设备的健康信息，都能沉淀为每个人的「健康信息中台」，随时做精准的健康解答，定制健康小目标，并督促行动。

说到底，ChatGPT 健康本质上仍然是一个「AI 健康工具」，核心能力在于把大模型的理解、推理能力，叠加在用户的健康数据之上，帮你看懂体检报告、理解健康变化、梳理该问医生的问题。

蚂蚁阿福则更进了一步，更多了一层「AI 健康朋友」的属性，不只是等你来问，而是会围绕个人和家庭健康状态，主动提醒、持续跟进，真正作为一个 AI 健康管家，在日常生活中随时随地响应用户、提醒保持健康习惯。

当然，在健康问答这个核心需求上，除了专业健康数据的加持，ChatGPT 健康和蚂蚁阿福在大模型上也都下了功夫。根据 OpenAI 的透露，他们与数十个专科的执业医生合作，在重点领域对模型输出提供了大量专业反馈，从而优化 ChatGPT 健康能力和回复方式。

蚂蚁则直接在构建专业医疗大模型的过程中，找来了 6 位院士专家、500 位医生参与阿福问答思维、标准等顶层设计工作。这 500 位全国名医还专门在阿福上开了「智能体分身」，让擅长不同学科的名医分身，可以全天候解答老百姓的健康疑问。

这样看下来，ChatGPT 健康并没有体现出后发优势，虽然跟着蚂蚁阿福「抄作业」，但还有一沓作业 ChatGPT 不一定能抄会。毕竟健康 AI 的竞争，从来不只是模型能力，真正决定上限的，还在于医疗健康的开放生态以及服务闭环。

蚂蚁在这些方面的布局更为完善。

蚂蚁阿福实际上不只是一个应用，更是一个开放平台。蚂蚁接入了主流可穿戴设备品牌、专业医疗健康设备品牌，还支持 30 万医生的在线问诊，并且链接 5000 家医院。如果说 ChatGPT 还聚焦在「告诉你怎么做」的阶段，蚂蚁阿福已经可以进一步「帮你做」了。

而医疗健康服务的复杂性，很大一部分来自线下世界。基于蚂蚁在医疗健康领域的长期积累，阿福打通了挂号、陪诊、医保、缴费、报告查询等一系列就医服务。这些事情看起来并不「性感」，但它们决定了 AI 健康管理能够延伸的边界。

真正决定健康 AI 走多远的，不只是回答层面多准，还有能不能结合真实的医疗体系、真实的日常生活。从可穿戴设备到医院，从医保支付到医生服务，蚂蚁阿福已经跑通了闭环。这让它不只是一个 AI 健康应用，而更像是一条连接用户、AI 与医疗健康行业的基础通路。

对 OpenAI 以及其他 AI 公司来说，这才是最难「抄作业」的部分。

万亿健康大赛道，中国 AI 应用全球领跑

只从产品层面讨论蚂蚁阿福和 ChatGPT 健康，可能很容易低估它们的实际价值。事实上，AI 健康可能是当下所有 AI 应用中，空间最大、天花板最高、也最难做的一条垂直赛道。

公开数据显示，中国 2024 年的医疗卫生总支出已经超过 9 万亿元人民币；而在美国，这一数字更是超过 4 万亿美元，占 GDP 的比重长期在 17% 左右。无论从人口规模还是支出结构来看，健康都是 AI 必须要攻克的应用场景，即便只是帮助整体国民提高一点健康水平、降低一点医疗成本和门槛，产生的价值都是不可估量。

这也是为什么，健康几乎是所有通用 AI 绕不开的应用场景。体检报告解读、慢病管理、健康咨询、就医决策，本质上都不是「高难度医学问题」，却长期占用了大量医生时间，也让普通人付出了高昂的沟通和决策成本。AI 的优势，恰恰就在这里。

从这个角度看，从蚂蚁阿福到 ChatGPT 健康的推出，也都意味着 AI 健康这个广阔天地的「大有可为」。但另一方面，在 AI 健康这条赛道上，时间和路径同样重要。

蚂蚁更早就押注了健康的大赛道，这种 AI 布局的战略眼光是值得肯定的，但更进一步看，阿福的爆火，不只是蚂蚁的成功。

过去很长一段时间，外界讨论 AI 的主线更多围绕模型参数、算力规模、算法突破展开。但在现实世界的问题中，决定成败的往往不只是模型「更聪明」，更依赖长期积累的数字化基础设施、真实服务体系，以及对用户需求的深刻理解。这些恰恰是中国互联网和医疗健康产业在过去十多年里反复打磨出来的能力。

换句话说，蚂蚁阿福所代表的不只是一款产品的成功，也是中国 AI 应用走向全球 AI 竞争舞台中央的标志之一。

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