从字节跳动到阿里巴巴，再到腾讯。

几乎在一夜之间，中文互联网的头部企业都做出了相似的抉择——投入资金、资源和前沿技术，全力在“AI+医疗”领域进行探索。

“豆包制药”何时成为现实

继“豆包手机”进入日常生活后，未来我们或许还能见到“豆包研发的药物”。

刚刚过去的9月，路透社援引知情人士消息称，从字节跳动内部独立出来的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。

在此期间，除了HSG（原红杉中国）、IDG资本和高瓴投资参与了领投，五源资本、春华创投、博裕资本等业内知名机构，也出现在传闻的投资方名单中。

在此背景下，Anew Labs的估值一度攀升至15亿美元。

打开其官方网站，首先映入眼帘的是“Fight Disease Advance Human Health（战胜疾病，推动人类健康进步）”这句口号，而最引人关注的，是其从预测蛋白质结构到辅助药物发现决策的平台矩阵。

作为依托字节跳动的实验室，Anew Labs能获得众多投资者青睐的核心原因，在于字节算法能力向外延伸的可能性。在数字领域，字节的推荐算法能瞬间分析、预测用户的行为与偏好，并在海量内容中精准定位“最可能留住用户注意力的视频”。

将其类比到制药行业。

我们会发现药物分子设计的本质，同样是在化学空间中寻找“最优解”的搜索过程。

传统制药的痛点是什么？成本高、周期长。因此，业内存在“十亿美元+十年周期”的“双十”开发定律。

而Anew Labs的目标，是利用算法和AI，提升分子筛选与结构预测的效率，从而大幅压缩时间成本，精准锁定那些最可能成为“有效成分”的候选分子。

这种在效率层面的逻辑重塑，或许正是资本市场愿意为这家年轻公司给出高估值的根本原因。

字节跳动，也在这场探索中找到了新的AI变现路径，尽管这还只是开始。

阿里医疗影像AI登上国际顶级期刊

在达摩院，阿里巴巴同样关注到了AI远超人类的分析效率。

9月18日，由阿里达摩院与浙江大学医学院附属第一医院联合开发的通用医疗影像AI模型DAMO RADAR，成功发表于国际顶级期刊《科学》。

与那些针对性训练、采用“一病一模”体系的AI不同。

DAMO RADAR的核心特性，在于首次实现了一个模型对腹部18个解剖器官中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，通常每种疾病训练需要2年，训练完成后无法泛化到其他病种。”

达摩院方面表示，DAMO RADAR就像医生的“导航软件”。它的价值并非取代医生做出最终诊断，而是尽可能提高致病异常被发现的敏感性，提升医生的工作效率。

“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。”

作为技术方案和价值区间完全不同的新选择。在数据方面，经过人机协同测试，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%。此外，在部分测试环节中，获得AI帮助的初级医生在敏感度上甚至超过了资深医生。

敏感度的提升，意味着异常区域和组织被发现的概率大幅增加。漏诊这类令人遗憾的情况，将变得更加罕见。

阅片效率的升级，则意味着医生能在相同工作时间内帮助更多病人，从而使更多患者及时获得医疗帮助。

腾讯云将目光投向“后勤”领域

如果说字节跳动和阿里巴巴的医疗切入方案，某种程度上更偏向To B for C，即通过赋能医疗能力来改善单个患者的治疗体验。

那么腾讯的目光，则聚焦在B X B这样一个更显“硬核”的领域。

8月，腾讯云智能体与国内老牌医疗器械厂商迈瑞医疗，合作推出了全球首个医疗技术服务大模型。旨在为医院设备科的工程师等角色，提供更灵活的技术支持服务。

有业内人士指出，随着各类设备数量和院内设备型号的增加，运维人员面临的日常压力也有所上升。为避免“出现突发情况，值班人员手动翻阅厚厚的说明书，或就地等待工程师远程支援”这类情况发生。

一种能无视地理位置、7X24小时快速响应的冗余解决方案，成为腾讯云等技术人员的发力重点。

如今，在AI的帮助下，无论深夜与否，无论身在何处。值班人员只需用自然语言向AI系统描述问题，模型就能立即给出相应的排查步骤和注意事项。

（在数据层面，上述模型在专业评估测试中，针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实现秒级响应。）

更令人振奋的是，迈瑞医疗负责人表示，模型的价值不止于此。

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，也正逐步变为现实。

从字节跳动到阿里巴巴，再到腾讯。这种从“辅助研发”到“治病救人”再到“设备保障”的多元化切入，也反映了中文互联网大厂在医疗赛道上的共同雄心：它们不再满足于仅作为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，冷静思考不可或缺。

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。每一次算法更新，背后都牵动着生命的重量与伦理的考量。

但无论如何，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前景。这类“产品大战”，或许正是人们所乐见的。

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

本文来自微信公众号 “mawen011”（ID：hlw0823），作者：互联网那些事，36氪经授权发布。