AI究竟需要做什么？——螞蟻AI是個例外

整個春節期間，互聯網圈子被AI刷屏了，帶有重大意義的新消息如潮水一般從四面八方涌來，讓人必須隨時保持關注，不然就會落后于時代。在模型層，我們看到了豆包2.0、Seedance 2.0、Qwen 3.5、GLM-5的密集發布；DeepSeek也在春節前夕做了更新，盡管還不是大家期待的V4。在應用層，OpenClaw所代表的Agent AI助手，成為了最熱門的創業賽道，似乎注定要把所有生產力工具重做一遍；千問APP成功地接入了電商功能并迅速積累起可觀的交易量，而且碰巧的是，谷歌Gemini也在同一時間大舉接入電商——AI應用商業化天花板大幅提高的時刻來了。

所有大廠都在爭先恐后地公布數據、喜訊、里程碑，我可以想象大家過年加班加點“見證奇跡”的樣子。反應最強烈的當然是資本市場，智譜和MiniMax的市值均在2月20日突破3000億大關，超過了很多老牌互聯網巨頭（不過后來有所回調）。上一個世代，即移動互聯網崛起之時，資本市場的核心主題是“新經濟改造舊經濟”；這個世代的核心主題則是“AI改造一切”，哪怕是新經濟當中“非AI”的部分也在被改造之列。你很難想象，此時此刻距離“ChatGPT時刻”只過去了三年零三個月而已。

我是ChatGPT、DeepSeek和Gemini的三料重度用戶。用得越多，我就越是相信：AGI（通用人工智能）終將實現，AI就是人類抵達“技術奇點”的必由之路。但是，對于那些質疑或吐槽AI產業的聲音，我一貫聽的很仔細，其中往往蘊含著某些真理。例如就在前天，有人在我的朋友圈吐槽：

“AI的競爭高度同質化了！所有人都在做同樣的事情——大而全的To C應用，Agent化的To B應用，高舉高打、砸開市場。說白了，就是以AI技術把流行的頭部應用全部重做一遍。這樣算得上健康的競爭嗎？真能在長期創造價值嗎？”

不得不承認，他說的很有道理。不僅大廠在這么做，創業公司也在這么做；國內在這么做，硅谷也在這么做。在C端，人人都想砸出下一時代的“頭部流量入口”；在B端，人人都想做出無所不包的全能生產力工具——兩種思維在本質上是一致的。高舉高打、緊追風口，不瘋魔不成活，或許所有的新生事物在初期成長階段，都會經歷這種同質化的瘋狂競爭吧。

然而，凡事總有例外。在春節期間紛繁復雜的數據當中，我特別注意到了兩組數據：

1.螞蟻阿福APP的用戶數超過了1億。如果我沒有記錯，這應該是全球第一個用戶破億的健康垂類AI產品。

2.支付寶“AI付”使用人數突破1億、支付筆數突破1.2億筆。毫無疑問，它是全球第一個支付規模和人數雙破億的AI原生支付產品。

我還記得春節前夕，跟另一家互聯網大廠負責AI戰略的朋友喝咖啡，對方感嘆道：“螞蟻阿福這一波真是太超預期了！之前沒人預料到它能成功。螞蟻抓住了一個絕佳的突破點，也把自己的資源稟賦發揮到了極致。你沒發現市面上到現在也沒出現一個像樣的競品嗎？”

準確的說，所有人都注意到了“AI+健康”這個突破方向，而且確實有不少公司在嘗試。今年1月7日，ChatGPT發布了Health頻道，這是它發布的第一個垂類子頻道；在國內，百川等一批大模型開發商也在健康垂類耕耘有一陣子了。現實則是，阿福APP大力推廣短短兩個月內就實現了用戶破億，絕大部分競品的用戶及交互規模都不及它的一個零頭。就算是一貫先人一步的GPT，其Health頻道至今也只是在部分國家進行灰度測試而已。

阿福這個產品的獨特之處在哪里？簡而言之，同類產品基本只聚焦于“信息層”，包括信息問答、健康建議之類，比如我就經常詢問GPT“如何痛苦最小的減肥”；這個層面的事情，其實大家都能做。阿福卻深入到了“服務層”：從預約問診到掛號、陪診，再到購藥，以及醫保支付，乃至長期的慢病管理……毫不夸張的說，阿福是一個“全鏈路健康服務入口”，以專業化、智能化的方式，向用戶提供著普惠的健康服務。舉個例子：雖然不做疾病診斷，但是阿福已連接了5000多家醫院和30萬名持證醫師的線上問診，想象一下這對廣大用戶尤其是一二線城市之外的用戶而言意味著什么！

為什么只有阿福能打通“服務層”呢？上文那位朋友說得好：螞蟻把自己的資源稟賦充分發揮出來了。第一個層面，是多年以來在醫療、醫保等業務上腳踏實地的積累，這很容易理解。第二個層面，則是在更長的時間里養成的用戶信任——你愿意在健康服務這樣的重大事項上，相信阿福APP的開發者嗎？這看起來似乎很虛，可是用戶總是會不聲不響地用腳投票。

當然，“健康”這個賽道遠遠不止醫療服務，“大健康”是一個總規模數十萬億的巨型產業，可以做的事情很多。在長期，用戶養成通過阿福獲得醫療服務的習慣之后，其中很多肯定會尋求更廣泛的健康服務，進入“生活方式”乃至“全面身體管理”的層面。這又是一個更宏大的故事了，目前還沒必要細說，畢竟醫療服務這塊已經足夠耕耘很久了。

附帶說一句：我認為阿福很有可能成為國內第一個真正意義上的“垂類頭部AI應用”，其意義超越了健康這一個垂類。它告訴了大家究竟應該怎么做垂類AI：只有把“信息層”和“服務層”打通、融為一體，既能提供建議、又能執行建議的應用，才是好應用。

至于支付寶“AI付”，則體現著另一個邏輯：AI賦能基礎設施。“AI點外賣”成為了今年春節期間的一個時髦行為，不管你點餐用的是千問APP還是智能眼鏡，背后依托的都是“AI付”這個技術基礎設施。如果你還沒意識到其中的重大意義，那么容我指出——無論對于To C還是To B應用來說，只要想讓AI自動化地完成需要投入資源的任務，支付就是一個繞不過去的環節：

?讓AI進行家庭管理，定期下單補充日用品和生鮮商品？當然需要支付。

?讓AI進行企業財務管理，處理報銷和采購事宜？必然需要支付。

?讓AI進行社交媒體運營，自動化投流獲客？同樣需要支付。

我們不難看出，支付意味著財務資源的交割行為，所以Agent經濟若要形成閉環，AI支付就是必經的高速公路。對于這一點，以PayPal為代表的國際支付巨頭都還沒有考慮清楚（所以最近股價表現很難看），第一個做到的恰恰是螞蟻！我個人認為，如果國際支付巨頭在AI方面的動作快一點，沃爾瑪與OpenAI的電商合作也不至于官宣幾個月還不開始了。從這個角度看，“AI+電商”在中國能夠得到較快推廣，有螞蟻的很大一份功勞。

迄今為止，“AI付”的主要場景還是即時零售，春節期間的支付筆數就已突破1.2億次；等到它進一步滲透到其他消費級以及企業級場景之后呢？簡直無法想象其潛在規模。或許會超過現在的第三方支付規模總和？

說實話，在支付這個“基礎工具”上，螞蟻一貫是非常具備創新精神的：從當年支付寶成立，到率先推廣移動支付，到快捷支付，再到現在的AI支付……幾乎每一步，螞蟻都走在最前面。有人曾開玩笑說：“螞蟻摸著石頭過河，競爭對手摸著螞蟻過河”，而“AI付”的高速發展證明了這不止是一句笑談，而是對企業基因的恰當描述——大膽創新，敢于嘗試，依靠探索而不是模仿取勝。

支付是一個對安全性和用戶體驗要求都很高的技術基礎設施，牽一發而動全身，不是所有人都敢在這條賽道上進行“負責任的創新”的。而在生成式AI的時代，是否具備這樣的冒險精神，可能成為決定競爭勝負的關鍵。

阿福和“AI付”，這兩個產品，看起來十分不同：一個是垂類C端應用，一個是技術基建功能；它們共同構成了螞蟻現階段的AI支柱產品。我覺得，這恰如其分地顯示了螞蟻與其他大廠完全不同的AI戰略思路：不追風口，不搞大而全的“高舉高打”，而是“向下扎根”，選擇最合適自己的、也最具備普惠性和需求剛性的垂類賽道。

支付的不可或缺性，上面已經說的很清楚了；健康（包括但不限于醫療），則是人們生活中最重要的剛需之一。對于數以億計的用戶而言，它們是“用得上、經常用”的業務；對于螞蟻而言，則是歷史積累和資源稟賦所在，有能力用AI進行改造。用AI不分青紅皂白地做一個熱門的、大而全的東西，這叫同質化競爭；用AI做自己擅長的、也有明確市場需求的事情，這則是典型的差異化競爭。螞蟻目前進行的，恰恰是這樣一場“差異化突圍”。

放眼全世界，通過“差異化突圍”打出一片屬于自己的天空、以較小代價取得較大戰果的案例，其實并不難找。我首先想到的是Anthropic：在基座大模型賽道上，面對OpenAI、谷歌、xAI等武裝到牙齒的競爭對手，它最大的特色就是編程，不管什么AI編程工具，最流行的基座大模型基本都是Claude。不久前發布的Claude Code with Opus 4.6進一步鞏固了其在編程領域的優勢，哪怕是OpenAI隨即推出的GPT-5.3-Codex也不足以撼動這種優勢。不管今后的基座大模型發展路徑怎么變，只要卡住了AI編程這個身位，Anthropic就可以一直在牌桌上占據重要位置。

在應用層，我能想到的最佳案例是Figma：與AI深度結合的SaaS公司很多，但是聚焦于設計垂類的不多，把設計流程的協作和版本控制全部搬到云端的就更少了。尤其是在Adobe等傳統設計應用巨頭擁抱AI的速度緩慢、讓用戶頗為失望的情況下，Figma的“AI+云原生”模式迅速吸引了大量傳統設計客戶改換門庭，被華爾街稱為“設計界的GitHub”。雖然上市后股價表現不佳，但是Figma的財務業績其實十分良好，可能成為最早盈利的AI SaaS公司——這充分體現了差異化競爭的威力。

我覺得AI時代與以前的互聯網時代相比，雖然有很多改變，不過有一點是不會變的：用戶視角，以用戶為中心，為用戶服務。技術是為了用戶而存在，而不是相反。這個春節期間，每天都能看到：令人眼花繚亂的模型迭代，數不清的新產品、新概念……昨天還有朋友在朋友圈吐槽：“OpenClaw這樣的全自動Agent好是好，就是Token消耗實在太大了，比雇傭人工都貴，真得悠著點用啊。”再過幾年，大浪淘沙，如今熱門一時的概念和應用有多少能留存下來？這就是許多人堅定地認為“AI有泡沫”的原因：他們質疑的不是AI技術本身，而是當前AI應用發展的具體路徑。

而對于那些真正解決問題、滿足需求痛點的應用，用戶從來就是用腳投票的。這就是螞蟻阿福在短短兩個月內積累1億用戶的原因。這也是支付寶“AI付”在春節期間累計1.2億筆交易的原因。上面提到的Claude Code以及Figma，面對資源強大無數倍的競爭對手仍然能占據市場并快速發展，其原因同樣在于此。它們聆聽了用戶的真實需求，致力于將自己的技術融入這些需求。那些決定去卷“通用入口”、面向所有需求場景高舉高打的大廠，或許不會贊成這種策略，因為這看起來好像是一道“窄門”。可是“窄門”背后的道路可以很寬敞。

期待螞蟻能夠在這條“差異化突圍”的道路上，越走越快、越走越遠，打破同質化競爭的迷霧森林，告訴整個市場：還存在另外一種可能性。這對于中國人工智能產業乃至整個科技行業而言，都是很有意義的。

我們期待著！