AI究竟需要做什么？——蚂蚁AI是个例外

整个春节期间，互联网圈子被AI刷屏了，带有重大意义的新消息如潮水一般从四面八方涌来，让人必须随时保持关注，不然就会落后于时代。在模型层，我们看到了豆包2.0、Seedance 2.0、Qwen 3.5、GLM-5的密集发布；DeepSeek也在春节前夕做了更新，尽管还不是大家期待的V4。在应用层，OpenClaw所代表的Agent AI助手，成为了最热门的创业赛道，似乎注定要把所有生产力工具重做一遍；千问APP成功地接入了电商功能并迅速积累起可观的交易量，而且碰巧的是，谷歌Gemini也在同一时间大举接入电商——AI应用商业化天花板大幅提高的时刻来了。

所有大厂都在争先恐后地公布数据、喜讯、里程碑，我可以想象大家过年加班加点“见证奇迹”的样子。反应最强烈的当然是资本市场，智谱和MiniMax的市值均在2月20日突破3000亿大关，超过了很多老牌互联网巨头（不过后来有所回调）。上一个世代，即移动互联网崛起之时，资本市场的核心主题是“新经济改造旧经济”；这个世代的核心主题则是“AI改造一切”，哪怕是新经济当中“非AI”的部分也在被改造之列。你很难想象，此时此刻距离“ChatGPT时刻”只过去了三年零三个月而已。

我是ChatGPT、DeepSeek和Gemini的三料重度用户。用得越多，我就越是相信：AGI（通用人工智能）终将实现，AI就是人类抵达“技术奇点”的必由之路。但是，对于那些质疑或吐槽AI产业的声音，我一贯听的很仔细，其中往往蕴含着某些真理。例如就在前天，有人在我的朋友圈吐槽：

“AI的竞争高度同质化了！所有人都在做同样的事情——大而全的To C应用，Agent化的ToB应用，高举高打、砸开市场。说白了，就是以AI技术把流行的头部应用全部重做一遍。这样算得上健康的竞争吗？真能在长期创造价值吗？”

不得不承认，他说的很有道理。不仅大厂在这么做，创业公司也在这么做；国内在这么做，硅谷也在这么做。在C端，人人都想砸出下一时代的“头部流量入口”；在B端，人人都想做出无所不包的全能生产力工具——两种思维在本质上是一致的。高举高打、紧追风口，不疯魔不成活，或许所有的新生事物在初期成长阶段，都会经历这种同质化的疯狂竞争吧。

然而，凡事总有例外。在春节期间纷繁复杂的数据当中，我特别注意到了两组数据：

1.蚂蚁阿福APP的用户数超过了1亿。如果我没有记错，这应该是全球第一个用户破亿的健康垂类AI产品。

2.支付宝“AI付”使用人数突破1亿、支付笔数突破1.2亿笔。毫无疑问，它是全球第一个支付规模和人数双破亿的AI原生支付产品。

我还记得春节前夕，跟另一家互联网大厂负责AI战略的朋友喝咖啡，对方感叹道：“蚂蚁阿福这一波真是太超预期了！之前没人预料到它能成功。蚂蚁抓住了一个绝佳的突破点，也把自己的资源禀赋发挥到了极致。你没发现市面上到现在也没出现一个像样的竞品吗？”

准确的说，所有人都注意到了“AI+健康”这个突破方向，而且确实有不少公司在尝试。今年1月7日，ChatGPT发布了Health频道，这是它发布的第一个垂类子频道；在国内，百川等一批大模型开发商也在健康垂类耕耘有一阵子了。现实则是，阿福APP大力推广短短两个月内就实现了用户破亿，绝大部分竞品的用户及交互规模都不及它的一个零头。就算是一贯先人一步的GPT，其Health频道至今也只是在部分国家进行灰度测试而已。

阿福这个产品的独特之处在哪里？简而言之，同类产品基本只聚焦于“信息层”，包括信息问答、健康建议之类，比如我就经常询问GPT“如何痛苦最小的减肥”；这个层面的事情，其实大家都能做。阿福却深入到了“服务层”：从预约问诊到挂号、陪诊，再到购药，以及医保支付，乃至长期的慢病管理……毫不夸张的说，阿福是一个“全链路健康服务入口”，以专业化、智能化的方式，向用户提供着普惠的健康服务。举个例子：虽然不做疾病诊断，但是阿福已连接了5000多家医院和30万名持证医师的线上问诊，想象一下这对广大用户尤其是一二线城市之外的用户而言意味着什么！

为什么只有阿福能打通“服务层”呢？上文那位朋友说得好：蚂蚁把自己的资源禀赋充分发挥出来了。第一个层面，是多年以来在医疗、医保等业务上脚踏实地的积累，这很容易理解。第二个层面，则是在更长的时间里养成的用户信任——你愿意在健康服务这样的重大事项上，相信阿福APP的开发者吗？这看起来似乎很虚，可是用户总是会不声不响地用脚投票。

当然，“健康”这个赛道远远不止医疗服务，“大健康”是一个总规模数十万亿的巨型产业，可以做的事情很多。在长期，用户养成通过阿福获得医疗服务的习惯之后，其中很多肯定会寻求更广泛的健康服务，进入“生活方式”乃至“全面身体管理”的层面。这又是一个更宏大的故事了，目前还没必要细说，毕竟医疗服务这块已经足够耕耘很久了。

附带说一句：我认为阿福很有可能成为国内第一个真正意义上的“垂类头部AI应用”，其意义超越了健康这一个垂类。它告诉了大家究竟应该怎么做垂类AI：只有把“信息层”和“服务层”打通、融为一体，既能提供建议、又能执行建议的应用，才是好应用。

至于支付宝“AI付”，则体现着另一个逻辑：AI赋能基础设施。“AI点外卖”成为了今年春节期间的一个时髦行为，不管你点餐用的是千问APP还是智能眼镜，背后依托的都是“AI付”这个技术基础设施。如果你还没意识到其中的重大意义，那么容我指出——无论对于To C还是To B应用来说，只要想让AI自动化地完成需要投入资源的任务，支付就是一个绕不过去的环节：

•让AI进行家庭管理，定期下单补充日用品和生鲜商品？当然需要支付。

•让AI进行企业财务管理，处理报销和采购事宜？必然需要支付。

•让AI进行社交媒体运营，自动化投流获客？同样需要支付。

我们不难看出，支付意味着财务资源的交割行为，所以Agent经济若要形成闭环，AI支付就是必经的高速公路。对于这一点，以PayPal为代表的国际支付巨头都还没有考虑清楚（所以最近股价表现很难看），第一个做到的恰恰是蚂蚁！我个人认为，如果国际支付巨头在AI方面的动作快一点，沃尔玛与OpenAI的电商合作也不至于官宣几个月还不开始了。从这个角度看，“AI+电商”在中国能够得到较快推广，有蚂蚁的很大一份功劳。

迄今为止，“AI付”的主要场景还是即时零售，春节期间的支付笔数就已突破1.2亿次；等到它进一步渗透到其他消费级以及企业级场景之后呢？简直无法想象其潜在规模。或许会超过现在的第三方支付规模总和？

说实话，在支付这个“基础工具”上，蚂蚁一贯是非常具备创新精神的：从当年支付宝成立，到率先推广移动支付，到快捷支付，再到现在的AI支付……几乎每一步，蚂蚁都走在最前面。有人曾开玩笑说：“蚂蚁摸着石头过河，竞争对手摸着蚂蚁过河”，而“AI付”的高速发展证明了这不止是一句笑谈，而是对企业基因的恰当描述——大胆创新，敢于尝试，依靠探索而不是模仿取胜。

支付是一个对安全性和用户体验要求都很高的技术基础设施，牵一发而动全身，不是所有人都敢在这条赛道上进行“负责任的创新”的。而在生成式AI的时代，是否具备这样的冒险精神，可能成为决定竞争胜负的关键。

阿福和“AI付”，这两个产品，看起来十分不同：一个是垂类C端应用，一个是技术基建功能；它们共同构成了蚂蚁现阶段的AI支柱产品。我觉得，这恰如其分地显示了蚂蚁与其他大厂完全不同的AI战略思路：不追风口，不搞大而全的“高举高打”，而是“向下扎根”，选择最合适自己的、也最具备普惠性和需求刚性的垂类赛道。

支付的不可或缺性，上面已经说的很清楚了；健康（包括但不限于医疗），则是人们生活中最重要的刚需之一。对于数以亿计的用户而言，它们是“用得上、经常用”的业务；对于蚂蚁而言，则是历史积累和资源禀赋所在，有能力用AI进行改造。用AI不分青红皂白地做一个热门的、大而全的东西，这叫同质化竞争；用AI做自己擅长的、也有明确市场需求的事情，这则是典型的差异化竞争。蚂蚁目前进行的，恰恰是这样一场“差异化突围”。

放眼全世界，通过“差异化突围”打出一片属于自己的天空、以较小代价取得较大战果的案例，其实并不难找。我首先想到的是Anthropic：在基座大模型赛道上，面对OpenAI、谷歌、xAI等武装到牙齿的竞争对手，它最大的特色就是编程，不管什么AI编程工具，最流行的基座大模型基本都是Claude。不久前发布的Claude Code with Opus 4.6进一步巩固了其在编程领域的优势，哪怕是OpenAI随即推出的GPT-5.3-Codex也不足以撼动这种优势。不管今后的基座大模型发展路径怎么变，只要卡住了AI编程这个身位，Anthropic就可以一直在牌桌上占据重要位置。

在应用层，我能想到的最佳案例是Figma：与AI深度结合的SaaS公司很多，但是聚焦于设计垂类的不多，把设计流程的协作和版本控制全部搬到云端的就更少了。尤其是在Adobe等传统设计应用巨头拥抱AI的速度缓慢、让用户颇为失望的情况下，Figma的“AI+云原生”模式迅速吸引了大量传统设计客户改换门庭，被华尔街称为“设计界的GitHub”。虽然上市后股价表现不佳，但是Figma的财务业绩其实十分良好，可能成为最早盈利的AI SaaS公司——这充分体现了差异化竞争的威力。

我觉得AI时代与以前的互联网时代相比，虽然有很多改变，不过有一点是不会变的：用户视角，以用户为中心，为用户服务。技术是为了用户而存在，而不是相反。这个春节期间，每天都能看到：令人眼花缭乱的模型迭代，数不清的新产品、新概念……昨天还有朋友在朋友圈吐槽：“OpenClaw这样的全自动Agent好是好，就是Token消耗实在太大了，比雇佣人工都贵，真得悠着点用啊。”再过几年，大浪淘沙，如今热门一时的概念和应用有多少能留存下来？这就是许多人坚定地认为“AI有泡沫”的原因：他们质疑的不是AI技术本身，而是当前AI应用发展的具体路径。

而对于那些真正解决问题、满足需求痛点的应用，用户从来就是用脚投票的。这就是蚂蚁阿福在短短两个月内积累1亿用户的原因。这也是支付宝“AI付”在春节期间累计1.2亿笔交易的原因。上面提到的Claude Code以及Figma，面对资源强大无数倍的竞争对手仍然能占据市场并快速发展，其原因同样在于此。它们聆听了用户的真实需求，致力于将自己的技术融入这些需求。那些决定去卷“通用入口”、面向所有需求场景高举高打的大厂，或许不会赞成这种策略，因为这看起来好像是一道“窄门”。可是“窄门”背后的道路可以很宽敞。

期待蚂蚁能够在这条“差异化突围”的道路上，越走越快、越走越远，打破同质化竞争的迷雾森林，告诉整个市场：还存在另外一种可能性。这对于中国人工智能产业乃至整个科技行业而言，都是很有意义的。

我们期待着！