乌镇再获奖，蚂蚁如何穿越技术周期

从老问题中来，到新业务中去。

文 | 华商韬略 陈斯文

2026年世界互联网大会乌镇峰会上，蚂蚁捧回了两个奖项：AI数据库OceanBase获得杰出贡献奖，AI健康产品蚂蚁阿福获得领先科技奖。

实际上，自2018年首次获奖算起，蚂蚁已经五次获得世界互联网大会领先科技类奖项，其中，OceanBase曾于2022年获得领先科技类奖项，今年又获得世界互联网大会杰出贡献奖。

16年前为了解燃眉之急诞生的OceanBase，今天仍在进化；AI浪潮里出现的蚂蚁阿福，上线一年来已经拥有了1.5亿用户。

一个服务企业，一个面向普通人；一个经历了十多年的技术积累，一个诞生于最新一轮AI浪潮。它们看上去毫不相干，但却指向了同一件事：如何从真实问题出发，把技术做成真正可用的产品？

【从真问题出发】

如果要理解这种能力，不妨先回到OceanBase诞生的地方。

它最初并不是一个面向市场设计出来的产品，而是被真实业务难题逼出来的。

2010年，电商交易规模快速增长，底层数据库面对着一个巨大的难题：容量不够用了。

“双十一”在前一年启动，成交金额只有5000多万元，一年后就飙过了9亿元，对应的每秒交易峰值冲到了2500笔，但系统的极限容量是每秒3000笔。

在那个时代，集中式的Oracle单机数据库是行业首选，但在暴涨的支付订单面前，它终于显得力不从心。分布式数据库这个方向，几乎是一件非做不可的事。

火线成立的OceanBase要完成的任务，是在两年时间内证明一件事：业务的需求难题，技术可以给出解法。

分布式数据库的原理并不复杂，把数据分散到大量普通PC上，可以同时处理海量账单，它成功的关键点，是要在更多的机器上，做出比单台机器更高的确定性。“OceanBase”名字因此暗含着一个隐喻：既要有海一样大的容量，也要坚实可靠。

OceanBase遇到的第一个难题是：没有业务愿意给一个不成熟的数据库机会；而没被业务用过，数据库就永远长不大。

第一块愿意尝试的业务，是淘宝收藏夹。经过两个月测试、六个月打磨和四个月试运行，一年之后，收藏夹用到的服务器减掉了56%，连续翻倍的业务却毫无影响。

但这小小一胜，还不足以证明什么。很快，支付宝的核心业务就把OceanBase推向了更严苛的考验。

支付宝大量使用Oracle，授权费和高端硬件是一笔大开销。可换掉它有个前提：分布式数据库不能弄丢用户的一分钱。OceanBase接下了这个挑战，通过多副本数据备份等技术设计，保障数据的一致性和可靠性。

真正意义上的大考，发生在它诞生后的第四年。在那一年的“双十一”，OceanBase最初只争取到了1%的流量测试机会，然而在压力测试中，当数据量冲到90%时，崩盘的Oracle让业务团队别无选择。

作为“泄洪分流”的替补队员，OceanBase拿到了10%的流量，可这个数字，几乎相当于淘宝日常100%的流量。对一个新数据库来说，这是一场真正的核心业务考验。

那一年的“双十一”平安度过，OceanBase一战成名，正是从那天起，它不再只是内部试验中的技术方案，而开始成为一套可以承载核心业务的系统。

此后，OceanBase的急进之路开启：2016年开始替换支付宝账务系统中的Oracle数据库；2017年完成全部核心链路的替换；2019年以两倍于Oracle的成绩刷新TPC-C测试的世界纪录；2020年成立公司独立运作，并以7.07亿tpmC再次刷新纪录；2021年正式开源……

在这个进程中，它还走向了外部市场。2017年，南京银行成为了第一家外部客户，到今天，它已经服务了超过4000家客户。据IDC统计，2025年OceanBase已位居中国分布式数据库本地部署市场份额第一。

与此同时，它的业务版图也已从中国延伸到东南亚、日本、中东、印度、非洲和美洲。这并不让人意外，双十一这种全球少见的交易洪峰，让中国市场成为了全球最苛刻的数据库压力测试场，能在这里平稳运行的产品，就有了走向任何市场的底气。

AI革命的到来，OceanBase又开启了新一页。

在过去，数据库只解决一件事：把数据存好、管好。到了AI时代，数据的使用者从人和应用变成了模型与Agent，数据的形态从结构化变成了文本、图片、视频混在一起的多模态。

今年6月，OceanBase发布了湖库一体的AI数据库，结构化数据与文本、图片、视频等非结构化数据，可以在同一个底座上实时处理，并已在蚂蚁阿福、灵光等核心场景完成业务验证。

这个变化，让OceanBase的分量更重一层：过去，它主要是把数据存住、管好的基础设施，现在它开始参与数据的加工与供给，开始成为为大模型提效造血的AI数据平台。

从真实业务问题出发，找到技术上的解决方案，再扩散成普适的产品，这是OceanBase走过的路径。在蚂蚁，从技术到创新还有另一条路：在新技术浪潮之下，如何把新技术做成真实可用、服务广大用户的产品？

【老问题的新解法】

相比主要服务企业、公众相对陌生的OceanBase，同在乌镇获奖的蚂蚁阿福，可能是一个公众更熟悉的产品。

夜晚突感胸闷的75岁老人，被蚂蚁阿福提醒立即前往医院，在心梗面前抢下一命；35岁的用户被蚂蚁阿福提示血栓风险，确诊前却只感觉“肌肉疲劳”；便血的母亲因为蚂蚁阿福的建议，及时发现了缺血性肠病……

截至今年9月10日，蚂蚁阿福App的最新用户数已达1.5亿，用户单日健康咨询人次近2000万，而在每天的用户咨询中，它会发出超过20万条立即就医建议，其中有5万多条与危重症相关。

这一连串数字，更直观地反映了健康AI背后的真实需求：在正式进入医院之前，人们正在获得一个新的健康咨询和就医提醒入口。

尽管医疗基建让中国拥有“万张床位”的超级医院，但在大众和医院之间，却始终有一块模糊的地带：难受要不要就诊，慢病的日常怎么管，亚健康状态怎么处理……多数时候，人们靠经验、靠搜索、靠“喝点热水”来对付它，但这显然离碰运气更近，离严肃医疗很远。

这是一个长期未被满足的需求，它之所以空着，不是因为没人发现，而是没有一种办法能低成本、成规模地回应它。

健康是一项高度专业的领域，绝大多数公众对专业医学知之甚少，如何把用户的主观感受，转化成诊疗专用的学术语言，难度要高于任何语种翻译。

比如，“胸闷”是普通人对身体感受的描述，而医生需要结合症状、病史和检查，判断背后是否存在心梗等风险。把用户模糊的日常表达转化成专业的风险识别和就医建议，本身就是一个高门槛的问题。

但AI技术的发展，让问题有了新解法，大模型对非结构化数据的处理能力，使识别和决策有了专业的依据。

超万亿专业医疗语料的输入，千万级医疗知识图谱的融合，完整诊疗思维链的学习，以及鼓励大模型深入思考、形成良性循环的训练奖励机制，帮助蚂蚁医疗大模型“学会了”精准理解疾病特征、诊疗逻辑和医学表述。

但阿福并不是从零开始。过去十多年，蚂蚁持续进入医疗健康服务场景，从挂号缴费、医保服务，到连接医院和医生，逐步积累起对医疗流程、用户需求和服务体系的理解。目前，相关服务已连接5000多家医院、30万名医生，也覆盖了广泛的医保服务场景。

这些技术和产品能力，最终汇聚到一款面向普通用户的健康AI应用上。2025年6月，蚂蚁上线AI健康应用AQ；同年12月，品牌升级为“蚂蚁阿福”。

它的角色既不是医院的诊疗，也不是体检机构的检查，而是接近医疗与健康的科普顾问；换句话说，它更像是一个“懂医的朋友”，尽管不能代替医生出具诊断方案，却可以用专业和易懂的交互，让大众便利地了解自身的健康状况。

为了守住医疗的严肃性，阿福选择让AI与真人医生协作：8位院士领衔、2000多名医生在阿福推出“医生AI分身”；“医生把关”功能则让AI的初步判断由真人医生复核，阿福也因此成为国内首个落地“AI问答+医生复核”模式的健康应用。

关于现代医学的使命，有一个广为流传的说法，叫作“有时治愈，常常帮助，总是安慰”，但来自公众的大部分日常医疗需求，恰恰是对自身健康情况的了解和掌握。阿福不断增长的用户规模，以及一个个真实案例，正是这种“帮助”的具体体现。

技术发展的价值，最终还是要落到现实生活中。AI让更多人能够获得健康服务，这物，一个To B，一个To C，不仅场景不同，用户不同，甚至诞生于不同的技术时代，然而在它们的背后，却有一个相同的内核：

从真问题中来，到新业务中去，从业务里长出技术，再让技术长出新的业务。这是蚂蚁始终遵循的逻辑，也是它在不同的技术时代，总能自我刷新的原因。

【蚂蚁刷新蚂蚁】

二十年来，蚂蚁沿着聚焦解决真实问题的轨迹一路延伸。

在最早的互联网时代，通过担保交易，电商的信任问题由此迎刃而解；在移动互联时代，线下移动支付的出现，让“出门不带现金”成为了现实；今天，AI健康、智能体商业与产业智能化的出现，同样是对于问题的解决。

这背后的推动力，正是蚂蚁始终延续的技术逻辑：去寻找最真实、最重要的问题，一以贯之地对技术投入，最终把技术转化成产品、服务以及生产力。

在蚂蚁内部，每年的5月27日非同寻常，它被命名为“蚂蚁技术日”，用来奖励一年来有创新突破成果的技术项目和个人，也用来勉励蚂蚁技术人永远敬畏技术，持续创新突破。

在今年的技术日上，有一个特别的环节：作为蚂蚁三代CTO，鲁肃、苗人凤、梁纥同场亮相，这个景象甚至让许多蚂蚁资深技术人恍惚而感动，一瞬间穿越了PC、无线与AI 的三个技术周期。

作为第一代CTO，鲁肃讲了一段意味深长的发言：

“我们能够走到今天，我觉得是社会给我们的一种奖赏。这种奖赏不是奖赏我们有多强的技术，而是奖赏我们在那个时代解决了最有价值的问题。”

从担保交易，到移动支付；从当年没有退路的分布式数据库，到当下全力以赴的All in AI，蚂蚁每一次最关键的决策，都来自于追问时代里的真问题。

当下，这种追问仍然在持续发生，AI版支付宝“阿宝”让一句口语指令就能办完寄快递、打车、点外卖、查公积金这些日常琐事；蚂蚁数科正在试图让金融级技术、数据与安全能力走向更广的企业；蚂蚁灵波则聚焦具身智能通用大脑，探索AI从数字世界走向物理世界的可能……

其实，科技进步的意义，一直没有跳出历史的轮回：那就是用新时代的技术，去实现旧时代的梦想。

此刻，站在新旧交错的时代路口，走过多个技术周期的蚂蚁，再一次踏上了那条“从老问题中来，到新业务中去”的路。未来，蚂蚁能否长出更多OceanBase与阿福，仍取决于它能否在不断变化的时代里，持续发现和解决新的真实问题。

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