一位减肥者的日常或许可描绘成这样：清晨起床，第一件事便是称体重，并将数据同步至手机。中午前，他会拍摄午餐的照片，以检视卡路里是否超标；临睡前，跳绳200下，利用手机摄像头记录。之所以如此用心，全因那台秤是通过APP以微薄的代价获得，而所减少的每一斤体重，都与名为“全国总减重1亿斤”的数据库以及手机上“可以兑换奖金池”的活动相关联。在过去的十几年间，中国互联网行业经历了无数的补贴战，但在这个刚刚过去的夏天，几大互联网巨头的减肥补贴大战展现了前所未有的景象：京东、蚂蚁金服、阿里健康、美团、腾讯等在支付、电商、本地生活、社交领域大放异彩的公司，再次联手，投入真金白银，助力全国用户减重。

这些浩大的互联网公司究竟意欲何为？

首先，减重为何成为窗口话题？在这场减重的角逐中，蚂蚁通过几乎免费的体脂秤将数据终端广泛铺设到百余万个家庭。京东则凭借“减重奖励+好友联盟”的模式实现社交裂变，阿里健康和美团则走的是结合“电商+服务”的策略，腾讯则将重心放在与B端的合作上，支持辉瑞搭建医患智能化工具。五家企业，四种不同的策略，目标不一，却在2026年这一年齐聚同一目标：减重。 金年会

要理解减重为何迎来如此风口，首先得承认前一代互联网医疗格局已失去吸引力。2014年被称作移动医疗的元年，当时约有100亿元的资本流入这一领域，微医、好大夫、春雨医生、丁香园、平安好医生等纷纷投入在线诊疗的浪潮。疫情在2020年把这一模式推向了高潮，《中国企业家》统计显示，当年行业融资额超过400亿元，京东健康在港交所上市后短短几周市值便翻了两倍，突破6000亿港元大关。

然而，至今这一曾被视作“下一个万亿级风口”的市场似乎已呈现出泡沫破裂的迹象。春雨医生被物业公司收购，好大夫在线不断缩水，众多互联网医疗企业的股价大幅下跌。分析人士指出，这个行业遭遇瓶颈的主要原因在于流量不足，且流量难以转化为利润。传统互联网医疗主要依赖患者“生病后”的需求：挂号、问诊、开处方、购药。然而，这其中潜藏着三重困境。首先，需求较低频。病人痊愈之后很少会返回，不像外出就餐或打车那么频繁。其次，关键资源并不掌握在平台手中，真正受欢迎的大医院和医生从不愁病人。最后，价值最多的环节（诊疗）大多依赖线下，平台往往止步于挂号、咨询与导流，而医保支付体系充其量未实现完全打通。结果，所谓网络医疗最终沦为网上售药的平台。

进入2026年，AI等多模态大模型技术的兴起让这些巨头们看到了曙光——减重俨然成为一项必然的需求。根据国家卫生健康委员会发布的《2025年中国居民营养与慢性病状况报告》，中国成年人超重率达34.3%、肥胖率则有16.4%，合计超过半数人口。这是一个覆盖各个年龄段、几乎零认知门槛的需求市场。减重周期通常持续数个月，用户每日需要记录体重、饮食和运动情况，意味着他们每日至少打开一次应用、产生三次以上的交互，与传统问诊类产品相比，日常使用频率高出数倍。用户的付费意愿众所周知，健身房、代餐、私教、减重药物的广泛应用早已将“为身材花钱”转变为社会共识。华经产业研究院的数据显示，包括减重药物、医疗服务、健康食品、数字服务及智能硬件在内的体重管理市场，预计到2024年其规模将接近4000亿元。 金年会

更重要的是，减重为AI大健康的推广提供了可执行的流量载体。在过去的十年中，试图在老款应用中增加健康功能的尝试已被证明行不通，支付宝、微信、京东、抖音等均试图在应用中融入健康入口，但收效甚微。用户打开支付宝是为了付款，打开京东是为了购物，鲜少有人在其中记录体重或咨询营养师。因此，旧有产品的用户习惯、功能结构及商业模式已趋于固化，必须通过独立且具备鲜明识别度的场景来拆分健康服务，而减重则成为了成本最低、用户接受度最高的切入点。蚂蚁金服的“阿福”已迹证实了这一判断：截至今年6月，其月活跃用户达2897万，成为国内排名第五的AI原生应用，仅次于豆包、元宝等通用大模型产品。一个专注于健康的应用能跻身如此排名，进一步证明减重作为AI健康入口的发展道路是正确的。

然而，虽然可以轻易获取用户，却难以培养习惯。体脂秤几乎是免费提供的，现金奖励也是不小的投入，但显然，巨头们绝非仅为慈善而来。他们所追求的是减重背后隐藏的四重价值。首先，最直接的便是健康数据及用户流量入口。减重所带来的行为背后形成完整的个人健康画像，包括体重、体脂率、肌肉量、内脏脂肪、血糖曲线等，同时记录饮食结构、运动习惯和作息规律，甚至包括对食品、药品及服务的消费偏好。这些数据只有通过用户每日主动站秤时才能持续生成，正如某互联网医疗平台的营销负责人所说：“补贴可以鼓励用户第一次使用，但无法促使用户第100次打开，除非他们真正觉得此产品有价值。”第二重价值则在于为健康大模型搭建高质量的数据库。对于专业的大模型而言，真正缺失的从来不是参数，而是能够反馈闭环的高质量数据。减重正好提供了这些完整的链路：感知数据来自体脂秤与血糖监测设备，决策则由AI算法给出的热量建议及运动方案提供，而反馈则是随后的体重变化。这套闭环一旦建立，不仅适用于减重场景，还可推广至控糖、降压、睡眠管理和孕期管理等几乎所有慢病与健康管理领域，为整个AI大健康构建坚实的基础。