螞蟻的AI布局，不止“靈光”一現

文｜魏琳華

編｜王一粟

相比阿里千問的橫空出世，螞蟻集團（以下簡稱“螞蟻”）這款通用AI應用“靈光”的爆火，有些出乎意料。

上周，螞蟻發布的靈光App悄然登上了各大應用商店的榜首。僅僅上線6天，它的下載量就突破了200萬大關。用創始團隊的話來說，“這個結果提前完成了年底的KPI”。

隨著ChatGPT用戶超過8億，豆包活躍用戶超過1.72億，千問上線一周拿下1000萬用戶，每個科技大廠依然要必備一個面向C端的頭部AI應用。

但“靈光”的發布，看似是搶C端入口，但這個看似靈光一現的產品，更像是螞蟻這三年一直在AI賽道布局的一個“溢出性”階段性成果。

在靈光之前，螞蟻的AI應用一直在金融、醫療等垂類行業。

2024年，螞蟻CEO韓歆毅闡述了AI First戰略的具體布局，其中，三大AI應用服務，涵蓋金融、健康和生活，是螞蟻在AI時代最看好的方向。

螞蟻也從2023年起，陸續打造了三個領域的AI管家：AI健康管家AQ、AI理財管家螞小財、AI生活管家支小寶。

“AI的核心價值在應用。”在今年的世界互聯網大會上，韓歆毅再次強調了這一點。

那么，在高手云集的AI應用里，螞蟻會如何突圍？

金融、醫療、生活螞蟻的AI應用主線依然在垂類

螞蟻押注AI應用，最早還要追溯到2023年，也就是ChatGPT爆火的時刻。

同年，時任螞蟻CEO的井賢棟為螞蟻集團確定了“AI First”（人工智能優先）、“支付寶雙飛輪”、“加速全球化”三大戰略。

聚焦到實際落地進程上，在模型層，螞蟻從2023年至今都在更新百靈系列大模型，作為支撐集團轉型AI的技術底座，于應用層，螞蟻的思路是，延伸集團自身的優勢，在金融、健康和生活三大領域推出AI管家，在垂直領域搶占機會。

這種選擇并非盲目的賽道押注，而是螞蟻基于自身基因與AI在千行百業的機會判斷作出的抉擇。

對于螞蟻來說，金融、醫療作為數據密集型產業，本身更適合AI能力的應用，生活則作為普適性范圍更廣的行業，需要AI賦能。

以醫療為例，韓歆毅在今年大會上分享了他對AI醫療健康領域的看法：

“醫療健康的特殊性決定了專業AI的不可替代性，AI醫療的終極目標在于能像專業醫生一樣，提供個性化、精準且可信的建議，包括了解用戶身體狀況、合理推薦用藥、持續健康管理等。而要實現這一點，通用大模型在相當長時間內將難以替代垂類的專業大模型。”

翻看最近的變化，無論是一直作為強項的金融，還是今年戰略地位提升的健康業務，螞蟻在這兩個領域都有充足的積累。

AI管家最早、最快跟進的就是金融行業。

于2023年9月發布的AI金融管家“螞小財”，三年內升級數次，最早由螞蟻最早的百靈大模型、針對金融領域訓練的Finix大模型做底層能力支撐，功能包括行情分析、持倉建議到更新的財報解讀等功能。據螞蟻官方數據，截至去年8月，該產品MAU超過7000萬。

而逐步提升戰略優先級的醫療領域，則是螞蟻靠深耕啃下來的一塊“硬骨頭”。

本月，螞蟻CEO在公開信中宣布完成5年以來最大的一次業務架構調整，將“數字醫療健康事業部”升級為“健康事業群”，醫療健康業務成為螞蟻的戰略支柱板塊。

如何將醫療和科技服務結合的更好，是一個需要多方力量回答的命題。比如，如何跑通三甲醫院的合作，幫助醫生提升工作效率、幫助患者對接服務，打通行業既需要技術布局，也需要打通生態。

翻看螞蟻過去十年的發展，有兩個醫療領域的關鍵合作，其一是2014年跑通醫院的掛號繳費，這對中國用戶是剛需；其二是推行電子醫保碼，推動線上服務的覆蓋。數據顯示，目前醫保碼項目已覆蓋全球8億用戶。

在這樣的醫療資源積累之下，螞蟻也在健康領域上找到了做應用的契機。

今年6月，AI健康管家的獨立App“AQ”正式發布。這款APP底層模型來自螞蟻內部的螞蟻醫療大模型，主打健康咨詢、報告解讀、健康管理等功能，并上線了AI名醫分身的智能體玩法。官方數據顯示，AQ已累計服務用戶超1.4億。

生活領域，則是支付寶上沉淀生態優勢的延續。

去年9月，螞蟻在外灘大會上發布了AI生活管家“支小寶”，它集成了支付寶內部沉淀的一系列生活場景，亮點是“一句話調用”。比如，一句話讓AI幫你完成訂票、充話費等功能。

順著“三大AI應用”的戰略看，螞蟻靠自身積累的技術和資源優勢，做出了一定成績。

更值得注意的是，靠獨家打通的服務，螞蟻“沉”入了更多難以被觸及的市場。比如，螞小財超過45%用戶來自三線城市，而AQ則有超過6成用戶來自三線市場。

一個疑問浮現，為什么在更有優勢的行業中，螞蟻要做此前沒有積累的AI助手類產品？可以說，螞蟻的靈光App，是屬于今年Al戰略加碼下，螞蟻“靈光一現”的階段性成果。

從螞蟻內部的視角來看，他們傾向于市場的機會足夠龐大，能夠容納更多個“靈光”分走一杯羹。

“AGI不管是從技術的空間還是市場的空間，應該都巨大，”何征宇說，“打一個比方，我在沙漠中要找水的話，我一定不會把所有人都派到一個方向上，一定是好幾路一起去找，誰找到了，大家一起分。”

在他看來，DeepSeek有思考功能、豆包有語音電話，在AI助手產品各有亮點的情況下，找準定位后，有望做一個新產品出來。

成立AGI部門、做萬億大模型螞蟻加速向AI

應用的爆發，必須有足夠的基座模型能力支撐。

從2023年至今，近3年時間里，螞蟻的基礎大模型實現了從走到跑的過程。

以螞蟻自研的百靈系列大模型的發展歷程做參考，不難發現，其大模型技術路線正在從早期適配自家垂類業務的設計，轉向當下AGI追求的性能和性價比上。

在自研大模型這條路線上，螞蟻做的不算早，從2022年底正式立項大模型研發。但好在，螞蟻的資源看起來充足。在2023年的外灘大會上，何征宇介紹，螞蟻基礎大模型平臺具備萬卡異構集群。

但在很長一段時間里，螞蟻的垂類大模型，跑得比自家自研的百靈大模型更快。

2023年9月，螞蟻集團在外灘大會上發布了自家金融大模型和對應金融領域的專屬任務評測集，以及一個代碼模型CodeFuse。2個月后，螞蟻的百靈大模型宣布過審，并同步宣布模型開啟內測。但和大廠的跟進速度相比，螞蟻顯然慢了半拍。

但以2025年為分界線，百靈大模型團隊的發力終于按下了加速鍵，且目標直指AGI。

用何征宇的話來說，“在模型的訓練上，大家可以看到，我們消耗的資源并不多，但是我們訓練出來萬億的模型。因為別人訓練的模型是每次是冪律的往上翻，100B、200B、400B、800B，我們就直接10倍往上翻，是16B、100B直接到了1T，這是我們對效率的追求。”

從今年3月開始，百靈大模型迎來了一系列覆蓋大語言模型（Ling）、多模態（Ming）、思考模型（Ring）的更新和開源。

作為支撐應用爆發的底層技術，百靈大模型團隊沖著全尺寸、全模態的目標構建，并在短短8個月補齊了一個完備的模型家族：

Ring(思考)系列，負責復雜推理、規劃、工具使用；Ling(通用)系列，做的是非思考的大語言模型，在保持智能的基礎上追速度、提效率；Ming(多模態)系列，負責圖像/視頻/語音理解與生成。

其中，最關鍵的是今年10月更新的Ling-1T和思考模型Ring-1T，在萬億模型參數梯隊中，選擇開源的玩家屈指可數。Ring-1T還是全球首個開源的萬億參數級的思考模型。

非思考模型Ling-1T的背后，是螞蟻用了10T Token的訓練物料，官方數據顯示，其在數學、代碼等多方面能力超過了當時一眾的開源模型。

Ling-1T同樣延伸了螞蟻對效率的追求，官方表示，以AIME 2025為例，Ling-1T的準確率超過了Gemini 2.5 Pro，且單次推理的token量減少了60%。

好比種子長出來需要土壤，今年，全模態的百靈大模型家族，才能撐起來“靈光”的涌現。

百靈大模型也成為了靈光App的底層模型能力支撐，由此而來的“靈光”，成為了螞蟻今年追逐AGI的一個階段性成果。

提及靈光背后的模型時，官方回應表示，主對話是由百靈大模型支撐，但也引入了包括千問在內的多款主流開源模型。

“靈光”App的定位，首先是一個效率類App，它主張幫助用戶快速篩選獲取到關鍵信息。無論是答案排版的賞心悅目，還是“閃應用”的簡化用戶調整代碼的設計，都是為了盡可能降低用戶的使用門檻。

6天200萬次的下載，顯然超出螞蟻內部的預料，它也給“靈光”開了個好頭。

下場+投資布局具身智能的未來

今年螞蟻對AI的加碼力度，明顯變大了。

2025年3月，螞蟻CEO韓歆毅如期上任，也是在這個月，螞蟻內部牽頭的AGI小組成立。

今年，螞蟻對具身智能領域的探索也開始冒頭，通過自己做和投資兩手抓的形式，力求不錯過AI時代在物理世界落地的可能性。

“現實世界和數字AI世界會同時并存，而我們希望解決現實世界的AI問題，這就是為什么我們去探索具身智能、智能駕駛等。”韓歆毅在今年的一場技術開放日上說。

螞蟻已經親自下場試水。去年12月，螞蟻靈波科技成立。作為螞蟻旗下子公司，其經營范圍包括智能機器人的研發和銷售等。

R1的定位非常“螞蟻”——它直接切入了最具煙火氣的餐飲場景。今年9月，首款人形機器人Robbyant-R1展示，它能幫人炒菜，完成從取菜、烹飪到清潔的全流程自動化。

投資方面，螞蟻基本上覆蓋了大量頭部具身智能企業，且對具身智能的身體和手等一系列布局均有投資。

截至目前，螞蟻單今年一年投資了5家具身智能企業，包括做人形機器人的宇樹、星海圖、鈦虎機器人、星塵智能，以及做機器人靈巧手的靈心巧手。

自上而下，螞蟻自己一面打好模型的地基，一面把控AI應用領域的機會，通過短期目標多做嘗試，找到三大AI管家之外的新機會。