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      阿福和靈光,能承載螞蟻的TO C野心嗎?

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      文 | 一刻商業,作者 | 燕辭格,編輯 | 以安

      AI時代,螞蟻在C端又有“硬仗”要打。

      2025年12月15日,螞蟻集團宣布將旗下AI健康應用AQ品牌升級為“螞蟻阿福”。一個月前,螞蟻推出通用AI助手“靈光”。兩款產品接連發布,時間節點之密集,在螞蟻近年的產品節奏中并不多見。

      不難看出,螞蟻試圖在AI時代找到支付寶之外的第二個C端入口。

      據QuestMobile數據,截至今年9月,字節旗下豆包月活達1.72億,DeepSeek達1.45億,騰訊元寶達3286萬。

      C端AI應用市場來了,但阿里系的占有率始終未能匹配其技術投入。2025年,阿里巴巴集團CEO吳泳銘曾數次強調,阿里在未來三年投入3800億進行AI基礎設施建設。

      支付寶雖是國民級超級應用,但其工具屬性帶來的“用完即走”短板始終難以突破。阿里AI能力落地,需要更直接的應用出口。

      面對競爭,螞蟻選擇了兩條截然不同的路徑:一條是深入健康這個高壁壘的垂直場景,一條是以“閃應用”切入通用AI助手的紅海。前者試圖用專業門檻構筑護城河,后者則希望用差異化功能實現突圍。

      問題在于,阿福和靈光,真能為螞蟻撐起一個新的未來嗎?

      螞蟻阿福,一場AI+健康的戰役

      在AI落地的各個賽道中,健康是個特殊的賽道。

      需求毋庸置疑,但供給端的專業性壁壘極高,容錯率很低。通用大模型在健康場景中的“幻覺”問題,可能直接導致嚴重后果。正因如此,這個賽道長期被視為“難啃的骨頭”。

      螞蟻下注的底氣來自十余年積累。2014年到2024年的十年間,螞蟻先后完成第一筆線上掛號繳費、助力國家醫保電子憑證落地、收購好大夫在線等動作,構建起覆蓋8億醫保碼用戶、5000多家醫院、30萬名醫生的服務網絡。

      螞蟻健康事業群總裁張俊杰稱,螞蟻已積累約1T的高質量醫療語料,擁有千人規模的醫學標注團隊,并聯合六位國家院士與500多位名醫設立“AI分身”。


      APP STORE上的螞蟻阿福APP,圖/APP STORE

      12月15日,螞蟻將旗下AI健康應用AQ正式升級為“螞蟻阿福”,邀請何炅擔任品牌代言人,宣發力度之大超出行業預期。

      APP端亮眼的數據是驅動決策的關鍵。據螞蟻官方披露,螞蟻阿福App上線僅半年,月活用戶已突破1500萬,躋身國內AI原生應用前五。根據QuestMobile數據,螞蟻阿福App月活復合增長率達到83.4%,遠超行業13.5%的平均增速。

      一個值得注意的點是,螞蟻阿福每日回答的500多萬個健康提問中,55%來自三線及以下城市。

      不難看出,醫療資源的不均衡,恰恰是AI健康應用最大的市場空間。這也是螞蟻選擇健康賽道的邏輯所在:普通人日常生活中也有健康疑問,既不需要立刻掛號去醫院,又渴望得到專業、個性化的解答。

      但垂直場景的天花板也很明顯。

      首先,健康需求雖然普遍,卻并非高頻,用戶不會每天打開阿福,就像不會每天去醫院。

      其次,阿福提供的功能與其他健康應用差異不大,使用習慣一旦形成,遷移成本并不高。

      與豆包、DeepSeek等通用助手的使用邏輯不同,如何在低頻場景中保持用戶粘性,如何從“健康咨詢”延伸到“健康管理”,是阿福必須跨越的臺階。

      螞蟻給出的答案是“陪伴”。


      新版螞蟻阿福上線“健康小目標”功能,圖/螞蟻阿福官方微信公眾號

      上線的新版阿福新增“健康小日記”“健康小目標”“健康小提醒”功能,接入華為、蘋果、歐姆龍等品牌智能設備,用戶可為家人建立健康檔案。試圖將低頻的問診場景,轉化為高頻的日常記錄。

      不過,從工具到陪伴,是所有AI應用都在探索的路徑。

      而在健康場景中,這條路走得更加艱難,因為用戶對健康數據的敏感度,遠高于其他場景。螞蟻阿福的未來表現仍然有待觀望。

      靈光,靠閃應用能不能吸引用戶?

      除去在垂直領域深耕,螞蟻還通過靈光對通用AI助手發起正面進攻。

      2025年11月18日,螞蟻推出全模態通用AI助手“靈光”,主打“一句話、30秒生成應用”的閃應用功能。據靈光官方數據,APP上線6天下載量突破200萬,一度沖上iOS免費工具榜第一、App Store總榜第七。


      APP STORE上的靈光APP,圖/APP STORE

      近期,螞蟻集團CTO何征宇在接受媒體采訪時稱,靈光立項時間在今年3月,正是DeepSeek引爆全民AI應用熱潮之后。他透露,馬云在靈光發布期間到訪螞蟻園區,對團隊的期待是“往前沖第一”。

      從立項的時間節點,到馬云的期許,不難判斷——靈光并非要做一個“me too”的通用助手,而是選擇市場格局之外的差異化路線,通過“閃應用”突出重圍。

      據官方披露,上線兩周,靈光生成的“閃應用”累計達330萬個。社交平臺上涌現出大量用戶曬出的“手搓”成果,例如輔導作業功德箱、遛娃抽簽器等。


      靈光宣布上線兩周生成“閃應用”330萬個,圖/靈光APP官方微信公眾號

      據靈光負責人蔡偉介紹,閃應用平均修改輪次達6輪,有用戶連續兩小時修改超過100輪,這證明的確有用戶在用該功能解決實際問題。

      但熱度之后,更現實的問題是留存。

      社交媒體上,不少用戶反映,靈光生成的應用“好玩但不好用”,功能簡單、無法適配微信等主流平臺,難以真正解決實際問題。11月底,在App Store中國區免費應用榜單中,靈光在上線12天后就跌至第61位,而同期發布的千問App依然維持在第四。

      回顧靈光的一波熱潮,問題其實相當明顯。

      首先是產品定位的挑戰。靈光被定位為“效率類”產品,但不少用戶試用過后便“束之高閣”,且靈光生成的應用往往更像是非常簡單的demo,隨機性較強。

      其次是生態封閉的限制。靈光生成的應用必須依賴支付寶的小程序框架,并不適配微信、抖音等主流平臺,很難分享和傳播。這在一定程度上削弱了其裂變潛力。

      最后是底層能力的差距。靈光主要基于螞蟻自研的百靈大模型。盡管百靈已躋身萬億參數陣營,但在推理能力上與DeepSeek、豆包的模型仍有差距。有測評博主指出,百靈在復雜問題的可用性上“差了一些”,限制了靈光在高要求場景中的表現。

      這種落差,暴露了靈光面臨的核心困境:它把“生成應用”作為賣點,但用戶真正需要的不是生成應用,而是解決問題。

      更深層的問題在于,靈光的技術亮點并不穩定。不少用戶反饋指出,靈光生成的內容質量波動較大,同一個需求多次生成,結果可能完全不同。這種不確定性,對于追求效率的工具型產品來說,同樣是缺點。

      靈光負責人蔡偉在接受媒體采訪時表示,靈光的定位是“Save time”的效率類產品,而非“Kill time”的娛樂產品。

      但從實際使用情況看,或許不少用戶更多把它當成后者。未來,如何將“新奇”轉化為“必需”,是靈光需要回答的問題。

      找到支付寶之外的新入口,終究要靠AI能力

      阿福和靈光,一個深耕垂直場景,一個試圖差異化突圍。但歸根結底,它們承載的是同一個命題:在AI時代,螞蟻能否找到支付寶以外的新入口。

      這是螞蟻不得不面對的現實。支付寶的“用完即走”屬性,在移動互聯網時代是優勢,但在AI時代可能成為劣勢。AI應用需要持續的交互和陪伴,需要了解用戶、記住用戶,這與支付寶的產品基因并不完全契合。

      更現實的壓力來自競爭格局。據易觀分析數據,2024年支付寶在第三方支付市場的份額降至20.70%,已被銀聯商務反超。在線下小額高頻交易中,微信支付的滲透率遠超支付寶。

      支付寶的護城河正在被侵蝕,而新的增長點尚未建立。過去數年,螞蟻經歷了業務收縮和戰略調整,與阿里集團在股權、組織架構上逐步切割。這意味著螞蟻無法完全依賴阿里的生態資源,必須構建自身的AI能力和入口。

      事實上,螞蟻在C端AI應用上已有多次嘗試。此前推出的“支小寶”定位AI生活管家,但市場反響平平;螞小財定位AI金融管家,同樣未能出圈。

      阿福和靈光的出現,標志著螞蟻策略的調整:跳出支付寶,推出獨立應用,在全新場景中爭奪用戶。

      但挑戰同樣嚴峻。

      在通用AI助手賽道,眾多大廠都在布局,字節跳動、騰訊包括阿里,都推出了自身的產品,豆包、元寶、千問等產品背靠大廠迅速迭代,Deepseek、kimi等產品也不容小覷。靈光要從中撕開口子,難度可想而知。

      對于阿福所在的健康賽道,壁壘雖高,但天花板同樣明顯。健康管理是低頻需求,用戶黏性的建立需要時間,但健康數據的隱私敏感性、AI建議的法律邊界等問題,制約著產品的進一步擴展。

      從更大的產業視角看,中國AI應用的競爭正在收斂為兩大陣營的對決:阿里系與字節系。阿里系強調基建投入和技術底座,通過全棧能力構建長期壁壘;字節系則依托內容生態和流量優勢,以應用驅動模型迭代。兩種路線孰優孰劣,目前尚無定論。

      當下,螞蟻的選擇是“通用+垂類”雙線并進。靈光覆蓋通用場景,阿福深耕健康領域,螞小財主攻金融。這一布局的邏輯,即在通用賽道保持存在感,在垂直領域建立護城河。

      未來,解決問題的方案或許藏在螞蟻的AI能力中。

      據螞蟻近期披露,百靈大模型已實現萬億參數規模,專業大模型在HealthBench、MedBench等權威榜單中表現領先。但這些技術優勢,并未在C端應用中充分釋放。阿福的專業性來自行業積累而非模型能力,靈光的差異化功能也更多是產品設計而非技術突破。


      螞蟻發布萬億大模型Ling-1T,圖/百靈大模型官方微信公眾號

      從這個意義上說,阿福和靈光更像是試探性的布局,而非決定性的押注。螞蟻仍在尋找那個真正的AI超級入口。這個過程可能很漫長,也可能突然來臨。

      螞蟻集團資深副總裁陳亮用“飽和式攻擊”來形容螞蟻的AI投入策略,即戰局未到分勝負之時,用壓倒性的投入換取更大的確定性。

      可以確定的是,這場戰役的勝負,最終將由AI能力的深度決定——不是參數規模,不是融資金額,而是能否真正解決用戶的核心需求。

      這場仗,螞蟻不得不打,也輸不起。阿福和靈光的表現,將決定螞蟻能否在AI時代站到聚光燈下。

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