Agent時刻，重估螞蟻數科

不是增長故事,是Agent時代入口。

文 | 華商韜略 張靜波

2026年，兩件事撞在一起。

產業側，企業開始密集部署Agent。消費側，超級App迎來系統性重構。兩個原本平行的生態，同一時間集體轉向AI。

Agent時代來了。表面看，這是技術升級的擴散，實則背后隱藏著一場對科技廠商的價值重估。

【01 沒有云,憑什么坐在云廠商旁邊？】

消費側Agent的標志性事件，是AI版支付寶“阿寶”的率先上線。

沒有多級頁面，不讓用戶做“選擇題”，一個對話框，辦完所有事。

幾乎同一時間，微信也在干差不多的事情。

兩大超級App不約而同，把入口從“點擊”變成“對話”，讓人們不禁感嘆：超級App正集體被AI重構。

被重構的，不止C端。產業側的變化更深、更急。

麥肯錫2025年調研覆蓋全球105個國家近2000名受訪者，數據顯示85%的組織已將AI Agent集成至至少一項工作流程。

市場規模同樣在驗證這個判斷。來自IDC的報告，2025年中國智能體開發平臺私有化市場，收入規模達到17.5億元人民幣，前四名依次是火山引擎、騰訊云、阿里云和螞蟻數科。

三個云廠商旁邊，坐著一個不賣云的。

很多人問，為什么靠“產品規模化”定義的排名體系，被一家非云廠商打破了？

透過排名，看到的是toB行業真實的焦慮。

盡管很多企業都表示，計劃在2026年部署Agent。但你隨便找一家銀行CTO，他大概率會告訴你：

Agent干活可以，讓它做主？不敢！

不是膽小。金融機構買Agent，第一件事不是看誰的GPU多，而是看誰更懂合規、誰能對結果負責。

螞蟻數科之所以在一眾云廠商中成為異類突圍者，靠的是一種云廠商天然缺乏的東西：金融場景的真實驗證。

力氣可以上設備、加機器，信用只能拿時間換。

過去十年，螞蟻數科一直深耕金融，率先在這個最難落地、也最具價值的行業，跑通了智能體規模化應用的路徑。

它的AI服務覆蓋了100%的全國性銀行和超過60%的城商行。

金融行業的壁壘遠高于通用場景，能在這里跑通，也就意味著，它幾乎能跑通其他任何行業。

而這種能力，不是一天建成的。

【02 十年苦活，突然變成護城河】

2015年，螞蟻數科還只是螞蟻集團內部的一個實驗室，拿著錘子找釘子。這一干，就是十年。

mPaaS、ZOLOZ、螞蟻鏈——一批在支付寶App跑成熟的技術，構成了螞蟻數科的底色。

2024年，螞蟻集團完成分拆，螞蟻數科成為獨立子公司，承接了集團科技產品對外商業化的主線任務。

mPaaS幫銀行搭App，做小程序。

放在AI Coding的環境下，似乎聽著簡單？但金融機構的核心業務系統，對穩定性的要求大于99.999%。這意味著，全年宕機不超過5分鐘。

一個閃退客戶流失，一個漏洞數據泄露，一次卡頓，可能是幾千萬交易中斷。mPaaS把支付寶同款框架推向市場，從銀行到出行，為「超級App」拉起市場基準。

ZOLOZ做身份核驗。一個典型的例子就是東南亞。這里有數千萬人沒有正規身份證明，開賬戶要等好幾天。

ZOLOZ用生物識別把開戶時間壓到最快2分鐘，一個國家一個國家死磕下來，現在服務了約1億用戶，GCash、TnGD、Mandiri Bank都是客戶。

蟻盾擋黑產。0.01秒內完成一筆交易的風險判定，支付寶資損率低于億分之一。這不是靠堆算力，是數十年風控數據喂出來的。

沒有人在融資路演上講這些。投資人要聽的是大模型、是GPU、是算力。但恰恰是這些看上去不性感的苦活，讓螞蟻數科成了toB交付的老兵。

十年下來，螞蟻數科積累了真實的金融機構關系網絡、懂得金融行業監管邏輯、打磨出了私有化的交付能力。

在Agent時代，這恰恰是最難被云廠商復制的三樣東西。

進入AI時代，螞蟻數科相繼推出Agentar智能體開發平臺、企業級“龍蝦”DTClaw、Ling DT 系列大模型，十年經驗，裝進了新槍。

上海銀行跑出來了，“對話即服務”AI手機銀行，轉化率提升10個百分點——在這個行業，1個百分點可能意味著上千萬利潤。

寧波銀行跑出來了，復雜問答準確率從68%到91%。陽光保險也在跟進。

遠在東南亞，全球首家AI原生銀行RytBank，7個月用戶破120萬。

“交付是運營的開始。”螞蟻數科CEO趙聞飆在2024年外灘大會上表露出一種“工兵”心態，踏實且堅韌。

【03 不是增長故事，是Agent時代入口】

如果只看金融，螞蟻數科的故事已經講完了。

但前面這兩件事——支付寶的入口重構、產業側的Agent部署，把這個故事的邊界推大了。

先看支付寶這條線。

用一個對話窗口，“阿寶”接管了叫車、點餐、繳費這些過去需要在不同小程序之間跳轉的操作。它改變了支付寶生態的底層邏輯——流量的分發方式變了，開發者接入平臺的方式也得跟著變。

支付寶有8000萬商家和400萬個小程序。過去他們做小程序，現在他們面臨的問題是：怎么把自己的服務Agent化，怎么接進“阿寶”的新入口。

這個需求，天然落在螞蟻數科的射程里。

10年前，從螞蟻向外走，把支付寶驗證的能力變成商家和企業能用得好的產品。

10年后的今天，千萬級商家，是它最熟悉的客戶，只是換了一個時代的需求形態。

再看產業側這條線。

金融場景跑通之后，螞蟻數科的客戶開始外溢。能源行業率先給出了答案，依托螞蟻數科DTClaw打造的“AI員工”上崗電站。

林洋智維，融合30GW電站真實運營數據，實現7×24小時電力自主交易，人力成本下降60%以上，分析與策略生成速度提升20倍以上。

在協鑫新能源，運營智能體將故障定位時間降低30%-60%，巡檢效率提升50%-70%。

最后，還有一張底牌：螞蟻鏈。

Agent做的事算不算數，取決于數據從哪來、歸誰所有、怎么定價。螞蟻數科在區塊鏈十年鋪就的信任層，在Agent時代變成了不可或缺的賬本。

眼下，螞蟻數科迎來了一次商業浪潮的交匯，但這條路注定不平坦。

趙聞飆曾表示，螞蟻數科目前相當于馬拉松的前25%，“未來能不能成為像華為一樣，受人尊敬的科技公司，能不能引領整個行業向前發展。”

當現實世界開始被Agent重寫，真正稀缺的不是模型和算力，而是誰在最難的地方先把路趟出來了。

螞蟻數科用十年干的，剛好是這件事。

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