阿里健康:被低估的賣藥生意與被高估的AI醫療?

互聯網江湖
06-05

文:互聯網江湖 作者:劉致呈

近日,各大機構紛紛下調了對阿里健康的評級。

像瑞銀將評級從“中性”下調至“沽售”、摩根士丹利將阿里健康評級由“中性”下調至“低配”、花旗在研究報告中,對阿里健康2026及27財年收入、每股盈利預測也分別進行了下調。

一時間,阿里健康被衆多機構“不看好”。

要知道,阿里健康在上個月剛公佈2025財年業績,而且業績相當能打。

根據財報顯示,阿里健康第實現營收306億元,同比增長了13.2%;經調整淨利潤爲19.5億元,同比增長了35.6%。

看到這,不免疑問,高增長下的阿里健康,爲何外界並未對其產生高期待?

阿里健康:AI加註還是賣藥爲王?

首先,阿里健康在今年年初藉助AI熱度,市值一度高漲,如今來到了情緒冷卻期。

像今年一季度,阿里健康漲幅超過40%。

漲的原因很多,情緒上,當時DeepSeek爆火,引起AI炒作浪潮是其中一個重要原因。

而阿里健康從2017年就開始佈局AI醫療,曾表示“十年內替代醫生一半工作量”,此後,AI技術佈局也一直被其視爲重要增長引擎。

可以說,DeepSeek這股東風吹到了其心坎裏。

如今情緒過後,市值也漲過了,是時候理性思考了,AI會是互聯網醫療的新啓動“引擎”嗎?

先說結論,AI是醫療趨勢,但未必是互聯網醫療商業化成功的鑰匙。

在過去二十年,互聯網降低了人們的買賣成本,形成了淘天、京東等電商交易平臺,降低了人們出行成本,出現了滴滴打車代替傳統出租車局面,降低了人類喫喝時間成本,形成了外賣與即時零售……

衣食住行、教育、醫療六大板塊,我們會發現,唯獨在醫療上互聯網沒法大規模降低成本,也未能對傳統醫療形成革命式變化,人們看病依然依賴線下醫院。

原因就是醫療對線下依賴性太強了。

從檢查—診斷—抓藥,每一個環節不是需要精密的儀器,就是需要專業醫生進行指導,醫療擺脫不了對線下資源的依賴。

就算是看中醫,還要坐到老先生面前,讓其“望聞問切”。

在過去,互聯網醫療平臺在其中環節做得最成功的當屬預約掛號和賣藥,中間最重要的“看病”環節始終未能打通。

阿里健康這樣的平臺雖名爲互聯網醫療,但做的主要仍然是零售生意,本質商業邏輯依然是零售邏輯。

像其2025財年,醫藥自營業務收入爲261.24億元,佔整體營收85.38%。

雖然有看病服務,但首診要求依然在實體醫院進行。

而且就算是賣藥,也做不到對線下醫院的平替,平臺售賣處方藥受到嚴格的監管。

從這可以看出,單憑互聯網沒法做到大規模降低成本,把醫院搬到線上。

如今AI春風吹來了,“互聯網+AI”就能做到嗎?

AI在互聯網醫療領域優勢是能夠分析海量醫療數據,從而快速識別疾病模式。例如在醫學圖像處理方面,AI可以快速且精準地識別出病變情況,減輕醫生負擔。

像阿里健康的小鹿中醫上線的人工智能輔助診療系統,依據海量臨牀病例數據分析,在醫生輔助問診等多場景下取得較高效率提升。

同時AI也可以提供醫療服務的及時性,像AI驅動機器人聊天,能爲患者24小時提供諮詢服務,以及提供健康管理建議等。

但我們從中也能看出AI更多的是起到輔助看病作用,並不是決策性作用。

去年11月,國家衛健委等三部門發佈《參考指引》,給出了AI在醫療領域84個典型應用場景,在此中,“智能”與“輔助”成爲高頻詞彙。

這也意味着AI代替醫生看病能力着實有限。

其目前僅是對互聯網醫療輔助看病能力增強,諮詢能力增強,並未徹底改變互聯網醫療“看病”能力不足的問題,未來依然擺脫不了對線下的依賴。

可以說,AI爲阿里健康這樣的平臺帶來了想象力,但帶來的想象空間並沒有期待得那麼大。

或許有人會有疑問,AI在今年纔算得上應用元年,如今剛剛開始,未來或許有無限可能?

不能否定會有這麼一天。

但筆者認爲,就算未來會有這麼一天,互聯網醫療領域也應該是最晚一天趕上。

如今無人駕駛、無人做飯等都在如火如荼地進行着。

而且有着具體的苗頭,像蘿蔔快跑、方太的機械臂炒菜。

但在互聯網醫療領域,爲何還未出現無人看病?

其實還是在醫療領域,醫療決策的複雜性和風險性,導致信任成本太高了。

爲何社會上會有醫患緊張問題?

曾經與在醫院工作的朋友聊天,其講過醫患關係緊張存在着必然性。

拿手術來講,手術成功是一個概率性問題,不僅取決於醫生的技術水平,還取決於患者自身情況,以及手術過程的突發情況等。

這種複雜性和風險性導致了醫療決策的不確定性。

只要病人足夠多,失敗就必然存在。

從醫生角度講,是自己的失敗導致手術未能成功;從患者家屬角度講,失敗的代價可能就是失去最重要的親人。

手術失敗存在的必然性與患者遭受痛苦的非理性形成了必然矛盾。

AI也是有幻覺的,未來要是做手術失敗了,或者是開錯了藥?

那責任如何歸屬呢?

而且失敗的代價太大了,未來你敢把喫喝交給AI、把出行交給AI,但敢把健康完全交給AI嗎?

就算敢,是不是也理應排在喫喝及出行後面?

只有當人們在喫喝玩樂上對人工智能的安全性建立起充分信任後,才更有可能將健康管理的重任託付給AI。

因此,即使未來AI技術日益成熟,從代價與效益的權衡角度出發,在互聯網醫療領域的應用也應置於相對靠後的位置,阿里健康此刻不斷加註AI會不會太早了?

從互聯網風口歷史來看,領先半步叫先進,領先一步叫先烈。

AI並非互聯網醫療領域的救贖,還有相當長的一段路要走。

同時,行業的發展空間決定了阿里健康這種龍頭企業的發展上限。

目前來看,阿里健康與其如今在AI上不斷加註,其實不如老老實實賣藥。

財報顯示,2025財年,阿里健康醫療健康及數字化服務營收爲8.85億元,同比下降了7.6%。

上漲最好的是醫藥電商平臺業務,營收爲35.88億元,同比上漲了54.0%;

其次是是醫藥自營業務,同比上漲了10%。

可見,實現增長的業務都離不開醫藥。

此外,目前即時零售領域正在進行熱戰,美團買藥更是早早地進入了618大戰。

京東外賣的爆火,更是促成京東上門送藥訂單量漲了3倍。

這也爲阿里健康接下來O2O模式擴張帶來了積極信號。

所以與其看好AI,不如先看好醫藥相關用品在即時零售上的前景。

有意思的是,與阿里健康相似,同是做藥品零售起家的京東健康,如今卻被一衆機構看好,像摩根士丹利在最近下調阿里健康評級同時,卻上調了京東健康的評級。

此前,高盛也看好京東健康,維持着買入評級。

同是互聯網醫療健康龍頭,爲何外界對阿里健康的期待值趕不上京東健康?

與京東健康相比,阿里健康有多大優勢?

先從業績上看,根據天眼查APP顯示,京東健康實現營收581.6億元,同比增長了8.6%,連續多年保持穩健增長,實現非國際財務報告準則淨利潤47.9億元,同比增長了15.9%。

從業績上講,京東健康明顯優於阿里健康。

同是行業龍頭,阿里健康的業績爲何與京東健康差些距離?

還要從業務模式上講起。

京東健康自誕生起就聚焦於自營業務,通過“京東大藥房”等渠道直接向消費者銷售藥品及健康產品,其銷售額全部計入公司收入。

相比之下,阿里健康雖也有自營業務,但起步較晚,早期更多地依賴平臺模式運營,主要通過收取商家的佣金和服務費來獲取利潤。

由於平臺模式的營收規模相對較小,阿里健康在早期的收入增長上相對受限。

儘管如今阿里健康的自營業務已成爲其主要業務模式,但相比京東健康,它在自營業務的先發優勢上稍顯不足。

京東健康較早佈局自營業務,因而在市場競爭中佔據了較爲有利的地位。

同時京東健康依託京東強大的自建物流體系,擁有行業領先的配送網絡和倉儲佈局。早在2021年,其80%的藥品訂單就能實現次日達。

這種即時、高效的配送服務不僅顯著提升了消費者的購物體驗,還有效增強了用戶黏性和復購率。

疫情期間,京東健康推出“藥急送”服務,實現30分鐘送藥上門,更是踩在了風口。

相比京東,阿里健康早在2016年與百草堂等65家連鎖藥店聯合成立“中國醫藥O2O先鋒聯盟”,不過後來並未堅持下來,錯過了疫情帶來的O2O市場迅速增長。

從歷史的後視鏡來看,如果當時阿里健康能夠將這一模式堅持下來,那麼或許就不會有京東健康的後來者居上。

這也再次印證前面關於AI佈局的論證,領先半步是先進,領先一步是先烈,來得早不如來得巧。

不過相比京東健康,阿里健康還是有着自己的獨特優勢的。

最大優勢莫過於阿里健康背靠淘天、支付寶等多元化強大的流量入口及生態資源。

不缺新用戶,不缺流量轉化。

這些平臺能使阿里健康快速聚集醫療健康資源,爲用戶提供一站式服務,也是阿里健康如今成爲行業龍頭的依仗。

不過,如今阿里健康這一大優勢顯得有些尷尬。

今年年初,螞蟻集團與好大夫在線共同宣佈:好大夫正式加入螞蟻集團。

隨後,螞蟻集團副總裁、支付寶數字醫療健康事業部總經理張俊傑表示,希望好大夫加入支付寶之後,能幫助醫生與用戶產生更深度的鏈接,做到用戶找好大夫就上支付寶。

而好大夫在線創始人王航也回應稱,共同的使命和願景讓雙方走到了一起,後續好大夫在線將攜手螞蟻集團共同推進“AI+醫療”創新。

所以這是不是意味着阿里健康要失去了支付寶這個寶貴的流量入口?

支付寶對阿里健康產生了替代作用?

可能阿里內部覺得阿里健康做AI及醫療服務前景不夠明朗,所以練個小號來代替它,畢竟阿里健康醫療及數字化服務業務佔總營收僅爲2.9%。

與其讓支付寶爲阿里健康導流,不如創個小號擴大支付寶功能,爲支付寶導流。

這也難怪如今外界如今並不看好阿里健康,賣藥趕不上京東健康、自身AI及醫療服務本身前景就不明朗,還要被隊友分流……

整體看,阿里健康如今不被看好情有可原。

不過,隨着老齡化趨勢發展,未來大健康行業理應是個朝陽行業,未來還很長,阿里健康在如此不被看好的狀況下,接下來如何自己去爭一口也挺讓人期待。

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