WAIC觀察：螞蟻的AI新坐標

7月17日，上海世博展覽館。

有人對“螞蟻阿福”說出身體狀況，幾秒拿到建議；有人問一句“附近咖啡優惠”，一句話比價下單；有人用一句話給自己建了個自己的Agent；不遠處，是一間由三臺機器人值守的藥房，正在演示接單、取藥、遞交全過程……

把AI落地真實場景的“眾生相”濃縮進一個展廳的，是螞蟻。

今年以來，螞蟻動作頻頻。從開年快速增長的“阿福”，到最近公測的AI版支付寶，它的AI布局不斷提速。這次WAIC上，當原本散落在不同發布會、不同業務線里的能力，第一次被放在同一個空間里，完整地展開，一個新螞蟻的輪廓清晰起來。

當AI競爭來到下半場，螞蟻形成的這一套AI能力，正契合智能體商業的要求——真實場景落地和交易閉環。現在，是時候用新的標準，重新審視一次螞蟻這家公司。

智能體商業底座

當下，AI的故事翻到了新章節。

過去兩年，所有人盯著參數規模、跑分排行、多模態突破，競賽的本質是比“誰更聰明”。但2025年下半年開始，風向轉了。硅谷密集討論“Agent經濟”，OpenAI把API生態當作第二增長曲線，Google鋪設了從TPU到Gemini再到Workspace的全棧路線。

全球頭部科技公司都在加快走向同一個方向：讓AI真正參與工作和商業活動。

最近的WAIC上，可以更清晰地看見潮流的轉向。現場，幾乎所有展臺都有智能體的身影，從AI智能體手機、AI PC到一體機、NAS等硬件，到Agent平臺、Agent操作系統。從硬到軟，它們的核心都是在搶修一條通往智能體時代的“高速路”。

工業時代的“高速路”是電網、鐵路、能源系統，互聯網時代的“高速路”是云、網絡、移動生態。那么，智能體時代，這條“高速路”是什么？它應該承載信息流動，還要讓AI能夠調用真實服務、完成交易，并與商家和機構安全協作。

這是一套智能體商業的關鍵底座。

智能體要走進真實世界，替人干活、替人決策、替人完成交易，不是多加一層算力就能解決的。它需要一整套讓商業運轉起來的底層能力，包括服務怎么被智能體調用，交易怎么安全完成，信任怎么在人和Agent之間建立，標準化協議怎么讓不同Agent互認互操作。

全球范圍內，先行者已經動起來。OpenAI與Stripe去年聯合推出了Agentic Commerce Protocol（ACP），為AI智能體執行購買行為提供標準化協議框架；Stripe今年發布Agentic Commerce Suite，推出機器支付協議。

區別在于路修在哪一層。有些公司從信息出發往上長，先有模型，再找商業場景；有些從商業出發往下沉，先有交易和服務的真實底盤，再接入AI能力。

螞蟻恰好是后者。它離商業很近，二十年來，從擔保交易到移動支付，做的事一直是讓商業更容易運轉。這種基因，在智能體經濟時代被放大。

在AI版支付寶，用戶說一句“查一下公積金”“打車去哪兒”等，“阿寶”可以自動辦事。同時，開發者可以通過支付寶的開放協議，將自己的產品封裝為AI可調用的服務，帶到10億用戶面前。今年5月，支付寶披露的數據顯示，已完成3億筆AI智能體支付。

這意味著，螞蟻正在把移動互聯網時代積累的支付、服務和商家生態，重組為智能體商業所需的關鍵能力——讓用戶的需求能夠被理解，讓現實服務能夠被調用，讓交易和履約真正完成。

路修好了，車才能跑起來。

有經濟學家曾在對比中美AI 2.0時代的發展時說，中國模式的特殊性在于，追求AI的迅速擴散，在各行各業能夠進入尋常百姓家、進入萬千中小企業。未來，隨著智能體的爆發，中國AI的“高速路”越來越平坦，兩者相互激蕩，價值不可估量。

應用價值入口

底層能力之上，是應用。

模型是引擎，基建是軌道，但真正創造價值的是跑在軌道上、解決真實問題的應用。去年，B Capital聯合創始人Raj Ganguly就在播客中直言：“現在的機會和利潤來源，就在AI原生應用層。”

有媒體評價，2026年的AI入口大戰，打得像極了當年移動互聯網的App Store之戰。幾乎每一家頭部公司都亮出了自己的超級智能體，背后都站著十億級的用戶規模。所有人都想成為那個“國民級AI應用”。

但入口太寬，沖進去的人很容易迷失。

移動互聯網時代，超級應用的共性是“有用”，且高頻次地“有用”。微信、淘寶、支付寶、抖音等，都是如此。最終，從一類特定的需求出發，逐漸成長為生態型平臺。

AI時代，超級應用的競爭，不只是爭奪一個新的流量入口。真正決定應用能否留下來的，是它能否進入高頻、剛需的場景，持續解決具體問題。

健康、生活服務等領域的特殊之處就在于，用戶需求真實而明確，背后又連接著醫生、醫院、商家和公共服務等供給體系。AI只有進入這些復雜鏈路，才不只是給出一個答案，而是開始創造真實的價值。

因此，螞蟻選擇從健康和生活服務切入，也是在自身長期積累的場景中，尋找AI規模化落地的確定性。

WAIC現場，阿福的展區前圍了不少人。通過阿福，他們可以讓AI看皮膚上的紅疹，問體檢報告上某個指標是什么意思，讓AI給出飲食和運動建議。

這背后，是一個正在快速生長的AI健康應用。阿福的用戶數已突破1億，約四分之一是老年人；日均處理超1000萬次健康咨詢，其中55%來自三線及以下地區。

當前，它在沿著健康管理、醫療兩條線擴充自己的生態。

6月的“科學減重1億斤”行動，不到一周AI體脂秤領取量突破100萬臺；7月，戰略投資薄荷健康，成為其最大外部股東。同時，從健康問答、報告解讀到在線問診、掛號、醫保支付，覆蓋5000多家醫院和30萬名真人醫生，打通了一條完整的就醫鏈路。

阿福是在垂直賽道扎深，阿寶則是在原國民應用的基礎上鋪寬。

7月初，AI版支付寶上架公測，是國內第一個完成全端AI改造的頭部App。用戶一句口語指令，就可以完成寄快遞、打車、點外賣、查公積金等服務。整個App的服務邏輯，從互聯網時代的陳列式，重構為AI時代的對話式。

AI要落地到應用層，最后拼的就是誰更懂具體場景，誰更懂用戶，誰更解決具體問題。健康、金融和生活服務，具有持續發生的真實需求，也有較高的專業與信任門檻。以此為抓手，阿福、阿寶兩個應用成為螞蟻在智能體時代的第一道價值入口。

走入主場

商業基建鋪路，應用層造車。一家做支付起家的公司，為什么能在AI時代同時站上這兩個賽道？

答案在AI時代，更在AI之前。

智能體經濟要真正跑起來，需要的不只是模型能力，還包括真實場景、服務供給、交易體系，以及貫穿其中的安全與治理。Agent要替人完成交易，Agent之間要互認互操作，數據要在不同主體間流通……每一步都涉及信任。

但這不是AI時代才冒出來的新需求。

二十多年前，支付寶誕生于一個具體的痛點：買家怕付了錢收不到貨，賣家怕發了貨收不到錢。擔保交易用平臺托管解決了這個問題，后來演化成一套覆蓋支付、風控、信任的完整能力體系。

螞蟻風控資損率千億分之一，安全體系通過信通院泰爾實驗室最高5分認證，這些是二十年真實交易場景里磨出來的能力。

到了智能體經濟時代，這套能力被重新組織：ACT協議讓Agent之間互認互信，密態計算讓數據敢流通。AI支付3億筆背后，是同一套信任底座在支撐。

今年3月，資管機構柏基的合伙人湯姆·斯萊特在投資人活動上表示，支付仍是AI時代核心基礎設施。“即便未來消費者通過AI界面完成購物，最后一步依然是支付，真正創造價值的環節不會因為交互形態的改變而消失。”

在信任底座之外，螞蟻的技術積累也在AI時代有了更多可能。

智能體經濟不是短跑，需要能長期支撐海量交易、高并發、多模態數據處理的底層技術領域。

OceanBase從2010年第一行代碼寫起，純自研路線走了16年，跑過無數次雙十一，近七成萬億級銀行將核心系統建于OceanBase 之上。

下一個十年，它試圖再造一個“AI 時代數據平臺”。目前，OceanBase AI 數據庫形成了完整的產品體系，覆蓋從底層數據引擎、數據生產治理到業務智能入口的關鍵環節。

此外，AI時代，螞蟻還在不斷深化自己的技術底座，長出新技術。2025年，螞蟻集團研發投入達到350.3億元，創歷史新高。這些錢投向了基礎模型、密態計算、AI訓練推理等底層技術領域。

AI前的積累在，AI后的新技術也在，兩條線匯在一起，才撐得起智能體經濟長期運轉的要求。

當螞蟻把過去積累的用戶、服務、交易、安全、治理和技術能力重新組織起來，它的角色也發生了變化——從移動互聯網時代連接人與服務，進一步成為智能體進入真實商業世界的連接者。

當AI從“能說”走向“能辦事”，螞蟻由此站上了產業演進中的關鍵位置。

結語

忒修斯之船悖論是西方哲學中的經典命題：若一艘船的所有部件被逐步替換，它是否仍是原來的船？

從擔保交易到移動支付，從移動支付到WAIC展現出來的阿福看病、阿寶辦事、靈波機器人在藥房值夜班、密算在保護數據流通，表面看，螞蟻幾乎一切都不一樣了。但骨子里，它做的事情從來沒變過：讓交易發生，讓信任成立，讓商業運轉起來。

區別只在于，以前它服務的是人和人、人與機構之間的交易；現在，這套商業體系里，多了一個新的參與者：AI。

當智能體開始參與服務、協作和交易，螞蟻過去二十多年積累的能力，也需要在智能體經濟的坐標下被重新審視。