夜雨聆风
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医疗AI突入"深水区"，卖软件的时代过去了，那卖什么？
2026年已过八月中旬，医疗AI行业半年报与各项政策基本落地。梳理数十份材料并结合多地实地调研后发现，行业正在发生的并非单纯的技术迭代，而是一整套商业逻辑的重构。过去依赖软件授权与部署实施的盈利模式，已接近终点。
年初国家医保局将12项AI辅助诊断项目纳入乙类目录的政策出台后，行业反响较为热烈。837家三甲医院同步落地，肺结节CT筛查、眼底糖网识别、心电图自动分析等高频场景首次获得全国统一的收费编码与支付路径。长江证券发布的一份行业研报估算，2026年国内医疗AI产业规模有望突破400亿元，2030年或触及2000亿元。国家卫健委医院管理研究所舒婷在公开场合亦提及400亿元这一数据，两个口径基本吻合。
但政策端释放的红利仅能视为入场资格。进入赛场之后的生存与盈利问题，才是真正的考验。
交付物之变：从系统安装到能力输出
Y公司8月发布的2026财年年报显示，该公司首次实现全年盈利。营收8.2亿元，同比增长14.6%，净利润7876.6万元，超出此前预告区间上限。毛利率由33.5%提升至36.4%，下半年经营现金流净额转正，达2930万元。
数据本身具有一定说服力，但更值得关注的是收入结构的变动。三大业务板块中，AI for Care增速最为突出，同比增长37.6%，营收达1.68亿元。该公司管理层在投资者交流日透露，医院端正在经历从传统项目制向产品化、平台化、智能体化的升级，上一财年已在超过50家大型医院完成AI中台部署。
这一变化意味着交付物发生了实质性转变。过去厂商为医院安装一套系统，验收后即告结束。当前模式则是部署一个中台，后续配套持续的服务与迭代。客户购买的不再是一段代码，而是一个能够持续产出临床辅助能力的引擎。
D公司的情况具有相似性。2026年上半年营收1.09亿元，同比增长21%，其中核心AI模型服务收入9450万元，同比翻倍，占总营收比重从不足六成升至86.9%。细拆数据可以发现：公司整体营收较去年同期净增1889万元，而模型服务一项即净增4758万元，模型服务的增量达到公司整体营收增量的2.5倍。传统业务实际处于收缩状态，全部增长由模型服务驱动。
上述两家企业的路径各有差异，但指向同一方向，医疗AI的价值交付正从"卖软件授权"的一次性交易，转向"卖模型服务"的持续性关系。
计费模式之变：Token化与"水电式"定价
2026年夏季出现的一种新型计费模式，值得单独审视。
F省某三甲医院于6月试行国内首个医疗AI"按Token收费"的运营模式。Token作为大模型处理文本的最小单位，约对应一个汉字。收费标准定为1元/Token，患者或基层医生发起提问后，按实际消耗的Token数计费，用多少付多少。
同期，W市L医学智能公司亦在推行类似模式，其命名为"病理词元收费"。3月在W市某医院走通首单：30份宫颈细胞样本经数字扫描上传后，AI大模型在数十秒内输出诊断结果。5月公示的发票显示，30例诊断消耗3600万词元，单例约120万词元。该公司负责人在当地一次工作推进会上测算，全国每年3亿份筛查标本对应年度市场空间约72亿元。
该模式与传统软件授权存在根本性差异。医院无需预先支付大额费用购买一套使用率不确定的系统。AI能力转化为类似水电的按需使用资源，用即付费，不用则不产生成本。对医院而言，资本性支出转为运营性支出，决策门槛显著降低。某电信运营商与当地卫健委合作的平台亦采纳了类似逻辑，基层医疗机构按智能体调用次数、报告处理量等实际使用情况灵活结算。
Token计费是否为终极解决方案尚难定论，但它折射出一个明确趋势：医疗AI的定价逻辑正从"一口价"转向"用多少付多少"。
盈利的成色：账面数据与经营实况的距离
盈利信号的释放固然积极，但对盈利来源进行细致拆解十分必要。
T公司作为美股AI医疗领域的代表企业，8月发布的Q2财报显示首次实现季度盈利，净利润564.2万美元。该消息经部分媒体报道后引发广泛关注。
然而财报细项揭示的情形更为复杂。经营利润一栏实际亏损7591.3万美元，较去年同期扩大22.89%。将净利润拉回正区间的是一笔约1.03亿美元的"其他收入"，其中9847万美元来自所持股票的"未实现收益"。换言之，此次盈利主要依赖资本市场股价波动产生的浮盈，与主营业务盈利能力并无直接关联。
D公司方面，模型服务收入实现翻倍增长，但上半年归母净利润亏损5588.3万元，去年同期亏损仅为134万元。亏损扩大的主要原因是研发投入同比大幅增长67.4%，达6410万元。
研发驱动的亏损本身并非负面信号，某种程度上甚至可视为积极因素。但T公司的案例提供了一则警示：评估AI医疗企业的商业模式是否真正跑通，不应止于净利润一行数字，经营利润、现金流、毛利率、客户复购率等硬性指标同样关键。
以此标准回看Y公司的盈利表现，其含金量主要体现在两个维度：下半年经营现金流转正，表明账面利润具备实际现金流支撑；毛利率持续上行，从33.5%升至36.4%，显示规模效应正在释放，而非依赖补贴换取增长。
临床落地：嵌入工作流才是真实壁垒
商业模式的可行性最终取决于产品的实际使用率。AI进入临床工作流的过程，技术层面的挑战仅是最表层的环节。
某咨询机构亚太区负责人在7月接受财经媒体采访时提出了一个切实的观点：AI产品即便算法准确率达标，若与医院现有PACS、EMR等系统相互割裂，医生需要在多个系统间频繁切换，便难以形成稳定的使用习惯。更为棘手的是"人机双签"制度——AI出具的辅助分析报告须经执业医师复核签字后方可纳入医保结算。这相当于在原有工作流程中新增了一道工序，并附带额外的责任风险。
2026年3月，国内40余家机构联合发布《医疗机构人工智能应用与治理专家共识》，表明行业已对上述问题形成共识。AI进入医院绝非单纯的软件安装，而涉及工作流程再造、责任界定、数据治理等一系列系统工程。
不过，部分落地案例仍具跟踪价值。
G省F县，一个常住人口不足40万的山区县，1月启动AI辅助诊疗平台的全域应用。截至7月，3家县级医院累计使用超过2.3万次，月均超3000次，乡镇卫生院日均服务约300人次。这一欠发达地区的县域实践，借助AI将三级诊疗的链条串联起来。
某互联网健康业务与N市大学附属医院合作的"就诊智能体"，嵌入医院微信公众号后，上线日均服务患者超3000人次，智能导诊科室引导准确率98%，患者问题解决率约95%。
上述案例的共同特征在于：AI并非以独立的"产品"形态被安装，而是作为一项"功能"嵌入既有流程与界面。医生和患者未必能感知AI的存在，但服务效率与质量确实发生了变化。
三重新困局
行业虽有进展，若干结构性问题仍然横亘在前。
其一为数据孤岛。AI模型的训练依赖数据输入，但医疗数据分散于不同医院与信息系统之间，标准不一、接口各异。某电信运营商在推进平台建设时亦公开承认，医疗行业各类AI模型接口不统一、兼容性不足、重复建设的问题依然突出。单一企业可触及的数据量有限，模型的泛化能力因此受制。
其二为责任界定。"人机双签"制度解决了合规层面的问题，但责任分配机制尚不明确。AI辅助诊断出现偏差时，责任归属为医生、医院还是算法供应商，现行法律框架内缺乏清晰界定。这一不确定性在一定程度上抑制了医生使用AI的积极性。
其三为支付上限。12项AI辅助诊断纳入医保是一项突破性进展，但也仅覆盖12项。AI辅助手术规划、AI药物发现、AI健康管理等其他场景尚未形成成熟的支付体系。这些领域的付费主体和计费标准，大多仍属空白。
华南一位一级市场分析师对财经媒体表示，中国AI医疗正在告别纯概念叙事，进入分场景验证、分赛道产业化的深水区。临床转化周期、数据孤岛与商业模式不明等老问题，仍然悬而未决。
答案浮现：不卖软件，卖什么？
2026年的医疗AI行业，正处于从"技术验证"向"商业验证"过渡的关键节点。第三方研究机构的判断是，行业正从"理性冷静期"走向"平稳增长期"。这一过渡的节奏难以精确预估，过程亦不会平坦。
回顾开篇提出的问题：不卖软件，卖什么？
从2026年以来的实践来看，答案渐趋清晰。
其一，卖可量化的临床价值。AI辅助系统能否提升医生阅片效率、降低误诊率、缩短患者等待时间，这些指标不能停留在论文层面，须转化为医院运营账本中的具体条目。医保端之所以愿意支付，正是因为看到了这些价值的可衡量性。医院端之所以愿意持续付费，亦是基于这些价值的真实可感。
其二，卖可复制的服务能力。一次性系统部署与持续性模型训练、场景适配、效果优化服务之间，存在本质的能力差异。Y公司的AI中台、D公司的模型训练发布平台，本质上均是在构建这种可持续输出的服务能力。
其三，卖灵活可控的付费模式。SaaS订阅、按量付费、Token计费，形式虽有差异，底层逻辑一致——使医院能够根据实际使用情况决定投入规模，避免被高额前期成本阻挡。Token计费将AI转化为类似公用事业的按需资源，这一方向具备一定的想象空间。
归根结底，卖的是"确定性"——医院能明确预期投入所对应的产出，患者能清晰感知服务带来的改善，医保能准确评估支付产生的价值。
这是一门慢生意，需要持续的临床打磨与商业试错。2026年释放的种种信号表明，那些在临床一线持续打磨产品、在商业模式上反复验证、在数据治理上扎实投入的企业，正在与侧重叙事、堆叠参数、追逐风口的参与者拉开差距。
谁能将"确定性"有效交付给医院、患者与医保端，谁就更有机会在接下来的行业淘汰赛中获得席位。
参考资料
1、长江证券，《计算机行业研究：AI医疗行业速递：关注行业积极变化与细分赛道机遇》，2026年5月25日
2、21世纪经济报道，《专访德勤孙晓臻：AI医疗从"尝鲜"到"刚需"，还有多远？》，2026年7月17日
3、21世纪经济报道，《AI医疗上下游双轨突围》，2026年6月11日
4、上证报中国证券网，《医渡科技：首次全年盈利验证商业化路径 AI产品进入释放期》，2026年8月14日
5、人民邮电报，《南京：电信推动医疗领域Token运营模式落地》，2026年6月17日
6、健康时报，《福州大学附属省立医院首创医疗AI"Token收费"：像交电费一样用AI》，2026年6月27日
7、武汉市科技局，《首创病理词元收费模式 兰丁这样给AI诊断"定价"》，2026年7月31日
编辑：清鑫
审核：思铭
监制：三江
（正文结束）
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