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      螞蟻歸來:一場回應普通人關切的AI進擊

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      螞蟻正在重回戰場,AI時代的新戰略在頗具溫情的三個小故事中得到明晰。

      一名不懂代碼的用戶用螞蟻“靈光”生成了一個專屬的“話筒”應用,讓偏癱失語的父親可以自主表達吃飯、休息等日常需求;有螞蟻員工在就醫決策猶豫時,借助AI健康應用“阿福”進行初步分析與復核,避免了母親接受不必要的大手術;在日常消費場景中,用戶通過“碰一下”便捷完成支付,將手機、手表等設備變成無需掃碼的支付入口。

      螞蟻集團CEO韓歆毅在2026家書中分享的這三個使用場景細節背后,對應著螞蟻當前最明確的業務推進節奏與戰略落點:靈光已支持普通用戶累計生成超過1200萬個小應用;阿福月活躍用戶突破3000萬,躋身國內AI應用前列;“碰一下”支付日交易筆數突破1億,已覆蓋2260個生活場景,成為螞蟻在支付基礎設施層面向AI時代延展的核心抓手。

      更重要的是,隨著上述業務數據逐步跑通,螞蟻集團“兩朵花”新戰略開始愈發清晰——一朵指向“有錢花”的金融服務底盤,另一朵指向“有命花”的健康入口,通過 AI 將兩類普通人最大關切轉化為可持續的產品與增長邏輯。

      沉寂五年的螞蟻,正以更為進擊的姿態,重回科技競爭的主戰場。

      進擊的螞蟻

      事實上,在蟄伏的幾年里螞蟻已經在AI領域做出了不少探索。2023年螞蟻管理層首次提出“AI First”戰略,將AI提升至公司戰略高度。也是在這一年,螞蟻自研的百靈大模型完成生成式AI服務備案,成為國內首批合規大模型之一。

      2025年初,DeepSeek異軍突起并在全球掀起新一輪生成式AI發展狂潮,順應AI發展更多轉向落地應用的趨勢,螞蟻也開始把新階段的戰略抓手錨定在了AI應用。

      也是從這一年開始,螞蟻在AI領域的探索推進也明顯加快:在應用層面,先是于6月發布了阿福的前身AQ,11月又推出了靈光AI助手;在模型層方面,百靈萬億參數大模型Ling-1T于10月發布,今年1月承載螞蟻具身智能業務的靈波科技,對空間感知、具身等四款模型進行了開源。

      當前,全球AI競爭已進入深水區,在模型能力持續躍升、應用探索持續涌現的同時,行業內也逐漸顯露出一種普遍現象:不少大廠與頭部創業企業,在AI能力快速堆高的過程中,開始“拿著錘子找釘子”,即先做出通用能力,再在各類行業和場景中反復試探落點,期待某一個應用自然跑出規模。這種路徑在技術探索階段具備合理性,但當 AI 逐步進入商業兌現期,它帶來的資源消耗與戰術迂回也愈發明顯。

      與之不同,重回戰場的螞蟻并未選擇在能力層面全面鋪開,而是較早地將新一階段的AI戰略錨定在少數幾個長期深耕、需求密度足夠高的應用場景當中。螞蟻集團CEO韓歆毅在近期對這幾個錨點做了進一步明確:支付、金融和醫療健康。他把這三大方向比作一張桌子的三條腿,對螞蟻的未來十年乃至102年,起到支撐穩固的作用。

      這種“以終為始”的路徑,客觀上減少了戰術層面的反復試探和資源損耗,讓AI投入更容易與用戶價值、業務回報形成閉環。與此同時,在行業內外開始更多關注 AI 投入產出比,以及應用可持續性的當下,這種從場景出發的戰略選擇無疑也更貼合行業發展規律。

      更值得關注的是,有別于海外巨頭軍備競賽式的算力競爭,以及多數創業公司高度聚焦企業端效率提升和白領工作流重構的智能體發展方向,螞蟻并未將 AI 的主要想象力放在“提升誰的生產效率”之上,而是將應用場景明確聚焦于普通人日常生活中最基礎,也最普遍的焦慮——有錢花和有命花。

      無論是通過“碰一下”對支付體驗與金融基礎設施的持續重塑,還是以“阿福”為入口降低醫療健康服務的獲取門檻,螞蟻試圖用AI回應的,都是與個人財富安全感和生命質量直接相關的問題,而非僅服務于少數特定人群的工作效率優化。

      在韓歆毅的2026家書中,我們可以直觀看到靈光、阿福和碰一下,如何被拆解進一個個具體而細微的生活場景。家書中提及的三個故事,幾乎都發生在普通人最容易感到無助的時刻:當失語的父親無法表達最基本的生活需求;當家人站在是否接受手術的十字路口遲疑不安;當支付方式的變化第一次被一個孩子敏銳地感知到。


      在“父親的小話筒”里,AI 并未扮演技術主角,而是被嵌入最基礎的照護場景,讓不懂代碼的普通用戶,可以用一句話生成一個只服務于父親的應用程序,讓進食、休息、活動等日常需求能夠被清晰表達,減少了照料過程中的不便。

      在“健康就是福”的故事中,AI 的意義也不在于替代醫療決策,而是在信息高度不對稱的時刻,給出一次更穩妥的參考,讓一家人避免了承受不必要的風險;而“一億次碰一下”所呈現的,則是一種更輕盈的改變:當支付動作被簡化到幾乎無感,技術才真正融入了日常生活的肌理之中。

      在生成式 AI 能力持續提升、社會層面對技術紅利分配的討論不斷升溫的背景下,這種將AI應用錨定在財富與健康兩類高共識需求上的路徑,是對技術發展方向有一定掌控和塑造能力的大廠,是對普通人技術焦慮的一種溫情回應,也是對社會痛點和真實需求的精準把握。

      從這個意義上看,重回戰場的螞蟻,姿態是進擊的,但所選擇的實現路徑則是降低普通人享受專業服務的門檻。正如韓歆毅所言,螞蟻的初心是“做專業服務的普惠”,從降低金融服務的門檻,到如今試圖降低醫療健康服務的門檻,這一模式正通過AI被復制到新的場景。

      進擊的底氣

      在韓歆毅的講述中,螞蟻把未來十年的三條支撐腿確定下來的過程,并沒有耗費多久:“2025年初春節回來花了兩天時間討論,就重新把螞蟻AI戰略定下來了。”

      這一決策之所以能夠迅速收斂,和螞蟻的技術和業務積累密不可分。在外界的認知中,螞蟻更顯性的形象還是在支付、金融領域的巨頭。但從螞蟻長期以來的資源稟賦和能力沉淀來看,螞蟻通過AI深度聚焦健康和財富并非冒進的跨界,而是在支付領域長期深耕后自然的能力遷移和涌現。

      從更底層來看,螞蟻的業務基因,本就建立在對微觀個體需求的長期服務之上。無論是早期通過“你敢付我敢賠”降低線上支付的心理門檻,還是以余額寶將原本只屬于機構的理財能力拆解給普通用戶,其核心邏輯始終圍繞普通人在真實生活中的具體問題展開。

      這種以個體為中心的服務取向,也決定了螞蟻在引入 AI 能力時,更容易將技術用于回應大眾的普遍需求。從支付與財富管理,再到醫療健康這樣的高門檻場景,螞蟻所做的,并非改變服務對象,而是用新的技術手段,繼續放大對普通人的服務能力。

      如果將這一邏輯再向上追溯,會發現螞蟻對健康與財富的持續聚焦,并非某一階段的策略偏移,而與阿里系更底層的價值取向一脈相承。早在更早之前,馬云便提出過“雙H戰略”,即Happiness與Health,在商業效率與規模增長之外,關注個體的幸福感與健康狀況。因此對螞蟻而言,AI只是新的工具,用來延續那條始終圍繞普通人生活質量展開的主線。

      與此同時,以支付寶為核心的長期運營,也為螞蟻在健康與財富領域的延展,提供了難以被快速復制的資源閉環。在十余年的大眾服務過程中,螞蟻不僅積累了對普通人核心痛點的理解,也逐步搭建起涵蓋支付、金融與公共服務的協作網絡。

      具體到醫療健康領域,阿福也并非從零起步的獨立產品,而是建立在螞蟻此前在醫保碼、掛號、醫院數字化等領域持續投入的基礎之上。從2014年第一筆手機掛號繳費開始,螞蟻健康服務醫保碼用戶超8億。

      2023年11月,螞蟻與浙江省衛健委合作推出全國首個“數字陪診人”安診兒的智能體,率先在浙江省內打通了醫院與醫療服務體系,實現掛號、云陪診、報告解讀等流程的線上協同,這一實踐也為后續全國版阿福的推出,積累了關鍵的技術路徑與產品經驗。

      正是基于這種與現實醫療體系的深度協同,阿福才得以直接嵌入真實就醫流程,而不僅停留在信息咨詢層面,這也構成了螞蟻的健康AI能夠落地,并具備可復制性的一個重要前提。


      更進一步看,螞蟻在技術層面的長期投入,也為這一能力遷移提供了支撐。在韓歆毅的表述中,信任始終是螞蟻服務體系中的核心前提,而信任的建立,首先來自專業能力本身。

      正因如此,螞蟻并未簡單將通用模型能力疊加在既有產品之上,而是選擇在金融與醫療等高門檻領域,持續推進垂直大模型建設,先在專業性上“立住”,再談規模化應用。這種路徑,也讓螞蟻得以在健康與財富這樣高度敏感的場景中,具備了更穩固的技術基礎。

      從時間線上看,盡管螞蟻“三條腿”新戰略直到近期才在高層表述中逐步清晰,但公司內部的醞釀和探索已有一段時日。按照韓歆毅回溯,早在2024年,螞蟻便已開始思考健康作為長期方向的可能性,并做了一系列相對應的資源傾斜和組織架構調整,以更好地展開長周期探索。

      他進一步透露,螞蟻對阿福項目在2024和2025兩年共計投入了幾十億,醫療健康已從原來支付寶下屬事業部,拆分為獨立部門,并在2025年底進一步升級為和支付、金融并行的事業群。

      由此,螞蟻近日更為公開的戰略表態,更像是一次集中總結。據悉,截至2026年1月,阿福單日用戶提問數超1000萬,躋身國內健康類AI應用頭部;“碰一下”則繼續向更多終端與場景滲透。

      未來螞蟻還將進一步加大投入,實現AI時代的升級和再造。韓歆毅表示,螞蟻一方面將繼續重投健康與支付等核心應用場景,推動阿福、碰一下等產品的深化落地;另一方面,也不會放棄對基礎大模型與AGI的長期研發,并在專業團隊、算力資源、生態與安全機制等層面維持高強度投入。

      目前看來,螞蟻這一輪“進擊”,更像是一次方向明確、步伐克制的回歸。AI并沒有被螞蟻包裝成一個遙不可及的未來概念,而是被拆解、嵌入到普通人每天都會面對的財富選擇與健康焦慮之中——回應那些看似瑣碎,卻長期缺乏更優解的真實問題,把AI的落點放在“人”身上,這既是一種源自自身基因的自然選擇,也是一種對技術邊界的自覺約束。

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