当AI开始办事，蚂蚁站到了更关键的位置

《财经》新媒体 撰稿人 舒志娟 王婧雅/文 高素英/编辑

从担保交易到水电煤缴费，从移动支付到智能体商业，蚂蚁一直在做同一件事：离商业交易更近，离信任治理更近，离真实场景更近。

在本届WAIC，蚂蚁集团展台上的AI已经走出对话框。AI版支付宝“阿宝”用一句话叫车、点外卖，完成支付；AI健康应用"阿福"连接起从健康问答、就医服务到医保支付的就医链路；蚂蚁灵波机器人的“通用大脑”在药店场景与人类真实协作。这场集中亮相，打破了市场固有认知。

“我们需要的不只是更聪明的智能体，更需要可信的智能体。”7月19日，蚂蚁集团CEO韩歆毅在2026世界人工智能大会价值落地与产业实证论坛上的这番判断，道出了AI规模化落地的一个核心命题。

过去外界以支付和金融科技定义蚂蚁，却容易忽略其二十余年沉淀的用户触达、服务链接、交易闭环与可信治理能力。这些能力，正是蚂蚁在AI时代重要的底牌。当模型能力的比拼进入平台期，一套兼顾场景服务、自动交易与全链路风险管控的能力体系，正在成为AI下半场产业竞争的分水岭。

重组智能体商业能力

WAIC上的集中展示，正是这一逻辑的外化。

走进蚂蚁展区，AI版支付宝“阿宝”的演示台前，工作人员对着手机说一句“帮我订一张明天去杭州的高铁票，靠窗，下午出发”，系统便自动完成筛选、下单和支付。旁边“碰一下”的区域，手机碰一碰，商家Agent“晓雨”立刻弹出，推荐套餐、发放优惠券、引导会员注册，一气呵成。

这些演示看似不同，实则指向同一套能力。蚂蚁正在把移动互联网时代积累的支付、服务和商家生态，重新组织为面向智能体商业的连接、交易与信任能力。

其中，“阿宝”验证的是用户入口的AI化。超级App可以改造为Agent入口，用户一句指令就能调动后端服务完成闭环。“碰一下”验证的是线下场景的AI化，3000万线下触点变成AI经营网络，从"付钱"到"经营"的链路被压缩成一次触碰。

这两套演示的背后，是同一套支付和信任机制在运转。目前，AI支付已形成AI付、AI收、AI钱包、Token Pay等一整套产品体系，完成3亿笔智能体交易，覆盖95%通用智能体框架。当Agent代替用户完成交易，蚂蚁积累的风控和信任机制，就成为交易落地的重要支撑。

支付宝AI开放平台的屏幕上，MCP、ACT、AHA三组协议以可视化方式呈现。它们分别智能体与服务的连接、智能体之间的商业信任、以及跨端互联的问题。8000多种服务、10亿用户构成的供需底盘，不是资源陈列，而是一套面向B端和开发者的智能体商业操作系统。当其他平台还在讨论“Agent之间如何协作”时，蚂蚁已经在铺设协作的底层规则。

韩歆毅此前曾经表示，AI时代下商业本质未变，但智能体新角色重构一切。在Agent时代，流量的逻辑会失效，信任的逻辑会崛起。

这也指向蚂蚁正在构建的能力价值。当Agent成为新的交易中介，平台的核心价值不再只取决于拥有多少用户，也取决于能否提供稳定、可信的执行能力。

AI下半场，蚂蚁为何更接近主场

AI产业正在经历一次关键转向。从OpenAI、Google到微软，头部科技公司都在把竞争重心从模型能力延伸至Agent、应用入口和真实工作流。

一个产业共识正在形成，模型能力只是入场券，竞争正在延伸至谁能把AI嵌入真实场景，形成从需求理解、服务调用、交易完成到风险治理的完整闭环。

据MarketsandMarkets预测，全球AI Agent市场规模将从2024年的51亿美元增长到2030年的471亿美元，年复合增长率达44.8%。比数字更值得关注的是竞争逻辑的变化，AI的护城河正从单一的模型能力，扩展为"场景深度+交易闭环+信任治理"的复合能力。

这一变化的根源在于AI角色的改变。上半场的AI是在信息环境中完成内容生成，下半场则要进入交易环境中完成任务执行，代替用户下单、支付、签约。信息不准可以修正，但交易失误意味着真金白银的损失。AI从辅助工具变为自主代理，竞争指标从推荐准确率转向执行可信度。正是这种从生成到执行、从信息到交易的跨越，让场景、交易和信任成为新的竞争门槛。

而其中涉及的场景、交易与信任，恰好是蚂蚁过去二十年持续积累的能力。

从2004年支付宝上线担保交易开始，蚂蚁始终在做一件事，在复杂场景中建立“需求、服务、交易、治理”的可信闭环。从线上购物到水电煤缴费，从移动支付到数字普惠，这条主线从未中断。

二十年下来，蚂蚁沉淀了一套独特的平台能力，10亿级用户的超级入口、覆盖广泛生活场景的服务生态、庞大的支付网络，以及支撑这一切的风控与信任机制。

在AI时代，这套能力正在被重新组织。用户入口变成AI应用入口，支付网络变成智能体交易底座，服务生态变成Agent可调用的服务网络，安全可信能力变成智能体协同的治理基础。二十年的积累不是被替代，而是被重新激活，从蚂蚁的竞争壁垒，变为服务智能体商业的能力底盘。

这也解释了，为什么AI越走向真实世界，蚂蚁过去积累的优势越容易显现。当AI从“展示智能”走向“完成任务”，可信执行成为一项更加重要的能力，而蚂蚁长期积累的，正是交易闭环和信任治理能力。

重新认识蚂蚁

WAIC提供一个观察蚂蚁变化的窗口，外界更完整地看到蚂蚁在智能体商业的布局。

WAIC现场，“阿福”的演示提供了更直观的认知更新切口。这款AI健康应用用户数已突破1亿，连接5000多家医院和30万名真人医生，构建其从健康问答到医保支付的完整就医链路。联合多位医学领域院士、2000 余名临床医师共同研发医疗 AI 分身工具，配套人工医师复核服务。据蚂蚁集团官方数据统计，目前，阿福活跃用户中，55%的用户来自三线及以下城市。

这与当年支付宝普及水电煤缴费的路径一脉相承，不是追逐概念热点，而是扎根真实生活场景，用技术降低服务门槛和信任成本。不同的是，当年的支付宝主要解决陌生交易双方如何建立信任，今天的阿福需要回答的，则是AI参与专业服务之后，用户如何建立信任。信任的对象发生了变化，解决问题的逻辑却具有延续性。

应用和商业生态之外，蚂蚁也在不同技术方向持续投入。百灵大模型关注模型效率和专业能力；灵波面向物理世界探索具身智能，其模型已适配17家厂商的20余种机器人构型；蚂蚁数科则面向企业级智能体开发与治理，推出“智能体超级工厂”。

这些布局分别面向模型能力、物理智能和企业应用，它们共同显示出，蚂蚁的AI投入并不局限于应用层，而是在多个技术层面为AI落地提供支撑。

与以模型或生产力工具为起点的硅谷公司相比，蚂蚁更鲜明的特点，是从既有场景、服务和交易网络出发组织AI能力。这种路径与中国市场丰富的生活服务场景、庞大的用户规模和复杂的商业生态密切相关。在全球AI产业版图中，蚂蚁代表了一种“场景驱动型”的AI实践。

过去两年，聚光灯更多照向模型和算力的突破；接下来的竞争，将更多围绕真实需求、服务供给和商业闭环展开。蚂蚁试图回答的，正是这样一个问题：AI如何进入真实世界，完成从“能对话”到“能办事”的跨越。

蚂蚁的解法，并非先有模型再寻找场景，而是从二十年的场景、服务和交易积累出发，重新组织自身的AI能力。

这或许正是需要重新审视蚂蚁的原因：不是因为它变成了一家完全不同的公司，而是因为它长期积累的能力，在AI时代被重新组织，也被重新看见。