四家小巨头靠AI扭亏，互联网医疗的账本变了

2026年上半年，互联网医疗行业最值得研究的财报，可能不在京东健康、阿里健康、平安好医生这三家巨头手里。

而是来自四家过去很少被放在一起讨论的公司：健康160、方舟健客、智云健康和熙康云医院。它们做的甚至不是同一种生意——健康160深入医院，智云健康覆盖医院与药店，方舟健客连接医生和慢病患者，熙康云医院则把护士和医疗服务送到患者家里。

但正因如此，它们几乎拼出了互联网医疗最难规模化的那一部分：医院、药店、医生和护士。截至2026年6月底，健康160连接的医疗健康机构超过4.51万家；方舟健客平台注册医生达到28.2万名；智云健康的AI药店平台覆盖超过28万家药房；熙康云医院拥有16.8万名具备5年以上临床经验的入驻护士。

这些数字背后，是互联网医疗长期以来最棘手的一道商业题——互联网可以快速复制流量和信息，却不能无限复制医生和护士的时间。

过去十多年，最先跑通的互联网医疗模式，大多绕开了重人力的医疗服务。京东健康、阿里健康依靠电商和供应链做大药品零售，平安好医生则借助保险支付方和集团生态组织服务。但一旦深入医院运营、慢病管理、药店处方、居家护理，收入增长往往也意味着更多医生、护士、审核、调度和运营人员。规模越大，成本越容易一起变大。

这正是AI开始变得重要的地方。这四家公司，正成为观察AI商业价值的一组特殊样本——在这里，AI有没有用，不必先看模型参数，直接看成本和利润就够了。

四家公司同一时间出现相似变化

2026年上半年，健康160跨过盈亏平衡线，经调整净收益达到545.2万元。方舟健客在18.24亿元收入规模下继续盈利，经调整净利润1870.8万元。智云健康经调整净亏损同比收窄86.0%，降至886万元。熙康云医院经调整净亏损也同比收窄43.1%，降至2184.7万元。

四家公司业务不同、阶段不同，却在同一时间出现了相似变化。这背后，是AI正在进入它们过去最依赖人工的环节：审方、慢病管理、运营、调度、接单和随访。医疗AI真正值得关注的问题，是它能不能改变互联网医疗的成本结构，让医疗服务第一次真正拥有规模效应。

AI首先改变的不是收入，而是成本曲线

第一波变化可以从成本端观察。智云健康便是一个典型样本。2026年上半年，智云健康收入降至6.29亿元，公司主动退出了一部分低利润、消耗现金的业务。与收入下降同时发生的是经营质量改善，整体毛利率从去年同期的37.1%提高到46.7%，经调整净亏损收窄86.0%。

这是一种互联网医疗过去并不擅长、但行业已经越来越熟悉的增长方式——主动放弃低质量收入，把目标从“做大规模”转向“提高收入质量”。费用端的变化更直接。上半年，智云健康销售及营销开支从4.54亿元降至2.49亿元，同比下降45.1%；行政开支下降51.5%，至0.5759亿元。公司给出的一个解释是“数字员工”：依托垂直大模型ClouD GPT，把AI部署进部分原本由人工完成的流程，以降低人力与合规成本。

“数字员工”不是什么新鲜概念，背后值得观察的是，AI第一次开始对应到具体的财务科目。传统医院信息化、互联网医院和互联网医疗平台的技术投入首先意味着增加服务器、研发、系统和运营成本，能否转化为利润要经过很长的链条。而生成式AI提供了另一种可能，即技术投入本身就可以减少一部分重复性人工。

健康160的变化发生在研发端

互联网医疗企业面对的客户需求高度复杂，不同医院的信息系统、业务流程、采购要求和数据接口都不相同，SaaS产品很难像消费互联网软件那样简单复制，项目越多，开发和交付人员往往也要同步增加。健康160把AI Coding嵌入需求、开发和测试等研发流程，并在不同部门试点数字员工。2026年上半年，其研发开支为1544.2万元；与此同时，数字医疗健康解决方案收入增长27.6%，毛利率从77.4%提高到80.7%。高毛利业务增长，构成了公司上半年实现经调整盈利的一条清晰经营逻辑。

熙康云医院面对的则是一门更“重”的生意：护士上门

2026年上半年，熙康云医院总收入为1.83亿元，同比增长2.4%；其中护理服务收入却增长72.3%，达到约5967万元，成为增长最明显的业务板块。同期居家护理服务量突破30.8万人次，同比增长41.3%。与此同时，熙康云医院的平台服务也在从基础护理向更多专科场景延伸，目前已覆盖13大类、260多项居家护理服务，并在部分地区探索上门康复，意味着平台需要调度的已经不只是更多订单，而是越来越复杂、专业差异越来越大的医疗服务供给。

按传统服务业逻辑，服务量增长通常意味着更多调度、客服和履约成本，但同期熙康云医院销售及分销开支下降18.6%。熙康云医院则把AI智能中台嵌入医疗、护理和健康管理三大业务流程，在护理场景形成“智能匹配—精准调度—全程质控—持续优化”的服务闭环，试图把过去高度依赖人工协调的服务流程进一步标准化。

这类AI远不如“AI医生”显眼，却直接解决护士怎么走、去哪里、接哪一单、怎样少浪费几十分钟。对于一个拥有16.8万名五年以上临床护理工作经验护士、护士规模仍同比增长15.9%的平台，分散在每一单里的几十分钟，累积起来就是履约成本和服务半径。

方舟健客对应的是另一种规模成本

2026年上半年，公司收入达到18.24亿元，同比增长22.2%；比收入增长更值得关注的是，销售及分销开支占收入比例从12.8%降至10.6%。其供应链覆盖1800多家供应商、1000多家制药公司，利用AI优化库存分配和订单派送后，存货周转天数压缩到23.1天。

四家公司做的事看起来完全不同。有的减少销售和行政成本，有的压低研发交付成本，有的提高护士调度效率，有的优化库存。但从利润表看，它们回答的是同一道题：业务规模扩大时，成本还要不要按照原来的速度增长？

这正是医疗AI第一波商业价值的关键。它未必立刻让收入增加30%，却可能先让支撑更大收入所需的人力、库存、研发和履约资源不再同比例增加。大白话就是：实现降本。对一个长期陷在“烧钱换规模”逻辑里的行业，这种变化的重要性，可能高于再多一个AI问诊入口。

当然，财务改善不能全部归因于AI。智云健康的毛利率上升与退出低利润业务直接相关；健康160也受高毛利数字医疗健康解决方案增长推动；熙康云医院护理业务本身正在快速放量；方舟健客已经具备明显规模效应。更准确的说法是，当这些公司从“规模优先”转向“利润优先”时，AI恰好提供了一套效率工具。

医疗AI最先穿透的，是那些“重复但不能出错”的工作

成本变化只是第一层。真正决定AI能不能成为长期生产力的，是它能不能进入医疗现场。医疗和绝大多数互联网行业不同。推荐错一条短视频，损失可能只是几分钟；审错一张处方、遗漏一次院感风险，或给患者错误的用药建议，后果完全不同。

因此，医疗AI很难从一个万能聊天框开始迅速替代整个流程，更可能先进入责任边界清晰的窄场景。处方审核、慢病管理、患者随访、医疗质量管理、药房管理和资源调度，也正是当前“人工智能+医疗卫生”重点应用的方向。四家公司AI落地最集中的区域，恰好符合这一特征。

熙康云医院选择的是护理调度。该公司的AI智能中台正在把护士上门服务从“人工协调”推向“标准化闭环”——智能匹配、精准调度、全程质控、持续优化。对于拥有16.8万名护士的平台，每一单节省的几十分钟，累积起来就是履约成本和服务半径的质变。