北京
当AI从聊天、生成内容进一步走向自主行动，AI如何真正参与一笔交易，正在成为新的竞争焦点。长江商学院8月27日发布的一篇文章，将蚂蚁集团放在这一趋势下观察，并认为，蚂蚁的AI竞争不只在模型，而在AI真正触达一笔交易的那一刻。
纽约咨询公司Wavelet Strategy创始人、前蚂蚁公关顾问Ivy Yang认为，蚂蚁在AI上的押注，并不在于在benchmark上打败其他模型，而在于掌握AI真正触达一笔交易的那个时刻。
从支付到智能体
这一思路正在蚂蚁的AI产品中逐步体现。
文章提到，蚂蚁押注用户会越来越多地使用AI，这也推动其进一步布局智能体AI。今年春天OpenClaw引发的热潮，被文章视为用户AI使用习惯变化的一个例证。
在OpenClaw热潮之后不久，蚂蚁国际开源了一套面向移动设备AI智能体的协议，使虚拟助手能够在智能手机、可穿戴设备甚至汽车上的数字钱包或超级应用中，发起、验证并最终完成支付。
今年6月中旬，支付宝进行了历史上规模最大的一次改版，推出了以AI智能体“阿宝”为核心的重新设计。用户可以要求阿宝完成1万种功能，从叫车、点咖啡，到安排配送，甚至购买基金。
文章指出，腾讯、Visa和Mastercard等其他主要支付机构也在关注智能体商业，但蚂蚁的实现方式有所不同：它利用AI钱包和Token Pay体系，让用户授权智能体自主执行交易。
Ivy Yang表示：“当竞争对手还在打造会说话的智能体时，蚂蚁正在打造会交易的智能体。”
她认为，蚂蚁真正的差异化在于其生态：“一个拥有10亿用户的超级应用、大约8000万商家、持牌金融基础设施，以及20年风控数据积累。这恰恰就是智能体商业所需要的信任层。”
用户、商家与金融技术栈
长江商学院文章认为，支付宝的用户、商家、支付和风控能力，构成了蚂蚁发展智能体商业的重要基础。
这一点也体现在蚂蚁的金融技术积累上。
全球金融科技咨询公司GL Insight董事Zennon Kapron表示：“支付和金融在微信内部只是一项旁支业务，但对蚂蚁来说，它们就是整个公司。”
在他看来，这种专注度体现在蚂蚁金融AI的深度上。“这些AI建立在20年的交易和信贷数据之上。”
分发能力也是蚂蚁的一项优势。Kapron表示，每当蚂蚁推出一款AI产品，支付宝都可以在几周之内把它推到海量用户面前，阿福健康应用已经证明了这一点。
他用一句话概括了两家公司之间的差异：“腾讯拥有更大的社交关系网络；蚂蚁拥有更深的金融技术栈。”
除了支付和AI之外，蚂蚁还拥有OceanBase——中国领先的开源数据库引擎之一，以及网商银行——中国规模最大的纯线上银行之一。
从数据库到AI、支付再到金融服务，这样一套端到端的技术和业务栈，大多数同行都无法复制。
AI从应用走向企业
蚂蚁的AI布局也在从消费者应用进一步延伸到企业端。
今年7月，在上海举行的世界人工智能大会上，蚂蚁与多家国内科技巨头一起发布了企业AI智能体平台。
蚂蚁将Agentar 2.0称为“商业智能体超级工厂”。平台预置了200个“数字专家模板”和数百种现成智能体工具，使企业无需从零开始编程，就可以部署一个能够自主工作的AI员工。
文章认为，企业级工具是目前商业化潜力最明确的方向之一。
与此同时，蚂蚁的AI能力也建立在更广泛的支付生态之上。
Alipay+连接了亚太和中东地区超过50个数字钱包及银行应用，以及10多个国家级二维码支付体系，使消费者在跨境消费时无需使用信用卡或借记卡，就能像本地人一样支付。
Kapron表示：“亚洲的支付未来是钱包对钱包、二维码对二维码，而Alipay+就是把各国支付体系连接起来的互操作层。它所扮演的角色，类似于银行卡组织在西方市场中的角色。”
“真正的差异化不是一个模型”
从模型、智能体到支付和金融基础设施，长江商学院的文章将蚂蚁的AI竞争力放在了一个更完整的体系中。
Ivy Yang表示，“真正的差异化在于生态”。对于蚂蚁而言，这套生态包括10亿用户、8000万商家、持牌金融基础设施，以及20年的风控数据积累。
文章同时指出，蚂蚁仍面临AI投入与商业化之间的平衡。目前AI投入远远跑在AI收入前面，Ling这样的开源模型能否实现大规模商业化，仍有待观察。
但在AI进一步从“会说话”走向“会行动”的过程中，用户、商家、支付体系和金融基础设施，正在成为智能体商业需要面对的新基础设施。
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