应用爆发期，蚂蚁AI的“变”与“不变”

作者 ｜ Yoky
邮箱 ｜ yokyliu@pingwest.com

2025年，全球人工智能行业迎来关键分野。基础模型能力趋于阶段性成熟，但企业级应用的爆发正面临两大“死亡陷阱”：创新方向失焦与基础设施断层：从安全核验到支付结算，从数据治理到人机协作，传统数字工具已无法适配AI原生场景。

在这个关键节点，一些有深厚积累的公司开始展现出战略延续性的价值。技术的突破往往是跳跃式的，但应用的普及却需要深厚的积累和长期的坚持。那些能够在AI应用爆发期占据优势的企业，往往不是技术最炫酷的，而是对用户需求理解最深刻、对技术应用最务实的。

蚂蚁集团正是这样一个案例。站在AGI时代的潮头，蚂蚁正在思考如何让AI智能真正服务普通人的日常生活。正如其CEO韩歆毅在WAIC上所说：“科技普惠，是蚂蚁集团不变的初心和底色，在AGI时代，蚂蚁将聚焦AI应用，让智能上限的突破，惠及老百姓的日常生活。”这句话背后，体现的正是从技术探索到应用落地的战略转向。

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一、“不变”的技术底色

当前AI行业呈现出一种奇特的错位现象：技术能力快速提升，但真正解决实际问题的应用却相对稀缺。这种错位的根源在于，大多数公司仍然以技术驱动的思维在布局AI业务。

从GPT-4到各种开源模型，从千亿参数到万亿参数，模型能力的提升曲线正在趋于平缓。业内普遍认为，基础大模型已经进入了“够用”阶段，继续在模型层面投入巨资的边际收益正在快速递减。

从技术演示到真正的用户价值之间，存在着巨大的鸿沟。这个鸿沟不仅是技术问题，更是对用户需求理解、产品设计能力和工程实现能力的综合考验。

在这种行业背景下，一些有深厚积累的公司开始展现出不同的发展路径。它们不再单纯追求技术指标的领先，而是专注于如何让AI技术真正解决用户的实际问题。

以医疗AI为例，虽然很多公司都能展示出令人印象深刻的诊断准确率，但真正能够在医院场景中稳定运行、被医生广泛接受的产品却寥寥无几。这种差距的背后，是对医疗流程的深度理解、对医生使用习惯的精准把握，以及对医疗数据安全和合规要求的全面满足。

今年WAIC，不少科技公司展现了AI融入普通人生活的创新应用。在医疗AI应用上，我们看到蚂蚁AQ进行了技术的轻着陆。面对75%中国人的亚健康困扰，AQ提供了“输一段字、说一句话、拍一张照”就能获得健康咨询的极简体验。目前已服务超过1亿用户，其中不乏三四线城市用户。更重要的是，AQ连接了全国超5000家医院、近百万医生，将优质医疗资源通过AI方式普惠到更广泛人群。

技术越复杂，用户感知越简单，这是蚂蚁一以贯之的产品哲学。

在AI时代，这一理念得到了更彻底的体现。比如蚂小财理财助手则把专业的金融分析能力包装成自然对话，用户只需要描述自己的财务状况和目标，就能获得专业级的理财建议。数据显示，45%的用户来自三线及以下城市，这意味着AI金融服务不再是一二线城市的专利。通过集成200多家专业机构服务，蚂小财让每个人都能拥有“私人理财专家”。

而AI应用的大规模普及，需要一整套新的基础设施支撑。从数据安全到身份认证，从支付结算到内容审核，传统的互联网基础设施在AI时代面临着全面的升级需求。

然而，大多数公司专注于上层应用的开发，对底层基础设施的投入相对不足。这导致了一个尴尬的局面：应用层面百花齐放，但缺乏可靠的基础设施支撑，很多看似成功的AI应用实际上只是技术演示，难以承载大规模的商业化运营。

韩歆毅特别强调：“蚂蚁在AI研发之外，也在全面推进包括核身、安全、数据要素等底层技术，支撑未来人工智能大规模应用时代的到来。”从支付安全的“被盗即赔”到AI时代的蚁天鉴安全平台，蚂蚁始终坚持让用户在享受便利的同时获得最高级别的安全保护。

在技术层面，蚂蚁密算的密态可信数据空间产品，让数据在“可用不可见”的前提下参与AI训练和推理，计算成本控制在数据流通价值的5%以下。这种技术创新不仅保护了数据隐私，更为AI时代的数据要素流通提供了安全可信的基础设施。

安全是蚂蚁的立身之本，从支付安全发展到智能体安全，安全理念在技术演进中不断深化。在AI时代，这种安全观念实现了从保护单个用户到保护整个生态的责任升级。

比如蚁天鉴的最新升级，新增的智能体安全扫描Agent工具，基于零信任安全理念，融合OWASP LLM Top 10等行业标准，为整个行业的AI应用提供安全基础设施。这种安全能力的开放共享，本身就是普惠理念在安全领域的延伸。

同时蚂蚁安全延伸到了智能眼镜等新的智能终端，为支付构建了立体的安全保障体系：设备层面通过TEE技术构建可信隐私沙盒，确保生物识别数据的安全存储；支付层面通过多重验证确保“本人支付”；风控层面提供7×24小时实时保护并承诺“被盗即赔”。这种全链路安全设计，为AI时代的新交互方式提供了可靠保障。

这种不变让蚂蚁的技术扎根，面对变化的时代，仍然保持初心和明确的目标，不盲目追逐热点，不为技术而技术。

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二、“变”的应用突破

AI应用爆发期的另一个显著特征，是整个行业正在经历从“连接”到“智能”的范式转换。这种转换不仅仅是技术层面的升级，更是对商业模式、用户交互和价值创造方式的全面重新定义。

移动互联网时代构建的是连接基础设施，核心逻辑是让用户更便捷地找到并使用服务。无论是搜索引擎、应用商店还是超级APP，都遵循着“人找服务”的基本模式。然而，AI时代正在颠覆这一模式。

以蚂蚁为例，蚂蚁集团CEO韩歆毅指出了这种本质变化：“今天在AI时代，数字支付仍然是支付的基础，但是它并不完全适用于AI时代，就像传统油车的变速箱不能适配新能源车。”这个比喻揭示了深层逻辑：AI时代需要的不是更便捷的“找服务”方式，而是让服务主动理解用户需求。

这种变化在整个行业都有体现。各大科技公司都在探索如何让AI主动理解和预测用户需求。支付MCP的发布，让智能体可以通过自然语言调用支付能力；AI出行助手的一句话规划全程，让服务从被动响应变为主动智能。

这种交互范式的革命，要求底层技术架构的全面重构。蚂蚁的百灵大模型体系中，语言大模型Ling负责理解，推理大模型Ring负责决策，多模态大模型Ming负责感知，三者协同构建了“理解-决策-执行”的智能闭环。类似的架构设计在其他大公司也有类似探索，体现了行业对智能化交互的共同认知。

另一个明显的行业趋势是，AI应用正在打破数字世界与物理世界的边界。传统的互联网服务主要在数字空间运行，AI时代的服务则要求数字智能与物理世界的深度融合。

这种趋势在多个领域都有体现。在制造业，数字孪生技术与AI结合，实现了虚拟仿真与实际生产的联动；在零售业，智能货架、无人店等新业态将数字服务延伸到物理空间；在医疗健康领域，可穿戴设备与AI诊断的结合，实现了从数字监测到物理干预的闭环。

蚂蚁在这方面的探索同样具有代表性。韩歆毅明确表示：“AI时代的应用不仅局限在数字世界，也应与物理世界数实协同。”蚂蚁灵波科技在张江的具身智能探索，不是简单的机器人研发，而是在探索如何让数字空间的AI能力延伸到物理空间。当支付从扫码进化到“看一下”，实际上是视觉AI与支付服务的深度融合，让物理世界的自然行为直接触发数字服务。

这种融合创造了全新的商业价值。传统的服务边界是由技术限制定义的，AI时代的服务边界则由想象力和需求定义。探一下的“一拍二选三生成”功能，让任何物理对象都可能成为服务入口，这种可能性在行业内正在被广泛探索。

另外行业也正在从提供单一工具向构建智能生态的升级。这种转变反映了AI时代商业模式的深刻变化。

在2C层面，各大公司都在从单点服务向综合生态转变。蚂蚁构建的生活管家、金融管家和医疗健康管家，本质上是三个垂直领域的智能操作系统。类似地，微软的Copilot生态、谷歌的Bard集成、百度的文心一言应用商店，都体现了从单一产品向平台生态的演进。

在2B层面，企业级AI服务的需求呈现爆发式增长。蚂蚁的Agentar平台与金融机构共创100个智能体应用场景，OceanBase的“Data × AI”战略服务2000家客户。同时，阿里云的通义千问企业版、腾讯云的混元大模型、百度智能云的文心一言，都在争夺企业级AI服务市场。

这种生态化趋势的背后，是对AI时代基础设施需求的深度理解。蚂蚁密算让数据流通成本降至价值的5%以下，这类基础设施能力正在成为行业的核心竞争力。

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结尾：应用爆发期的战略定力

在技术范式转换的同时，全球化竞争也在进入新的维度。韩歆毅提出的“从数字化到通证化的趋势，正在推动跨境支付结算进入秒计时代”，体现了中国科技公司在AI时代参与全球竞争的新思路。

通证化不仅是技术升级，更是对全球金融基础设施的重新定义。在这个过程中，那些既有技术能力又有应用场景的公司，将在全球竞争中占据优势。蚂蚁的探索虽然仍处于初期阶段，但其从数字化向通证化的演进路径，为行业提供了一个值得关注的样本。

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