在商业世界里，变化是一种永恒的节奏，看似平静的水面下，是涌动永不眠。
最近一些暗涌成为了摆在桌面上的明牌:京东既做外卖又做酒旅，四面出击;饿了么、飞猪合并入阿里中国电商事业群;理想新设两大机器人部门，加速推进AI战略;快手则成立了可灵AI事业部，与主站、商业化、电商、国际化、本地生活并列为一级业务部门……
各家秣马厉兵，似乎行业又重回了久违的战斗状态。而这些业务和战略的调整也成为外界进一步理解企业的切口——为什么要变?为什么这样变?为什么现在变?
6月30日，蚂蚁集团发布《2024年可持续发展报告》（以下简称《报告》）。作为一家非上市公司，一年一度的可持续发展报告是外界全方位观察蚂蚁的重要窗口。今年，报告披露了蚂蚁面向AI时代的新业务阵型为数字支付与生活服务、数智普惠金融、普惠医疗健康、科技产业化与全球化。
蚂蚁集团在2023年提出AIFirst战略，这次发布的报告显示，蚂蚁已重点聚焦普惠金融和普惠医疗健康两个垂直专业领域，并将AI医疗健康升级为主要业务板块之一。
就在本月，蚂蚁也在AI领域密集动作:
蚂蚁集团发布AI健康应用「AQ」，百大名医AI“坐诊”，提供健康科普、就诊咨询、报告解读、健康档案等上百项AI功能。
旗下AI理财助理“蚂小财”新版升级，在蚂蚁集团自研大模型的基础上，新增接入推理大模型，并对其进行金融领域的模型增强。
网商银行也在成立十年周年之际，首度分享了AI银行图景——成为千万小微商家的CFO（首席财务官）。过去十年，网商银行已累计服务小微经营者超过6800万。
显然，技术始终是蚂蚁战略的底色，在AI应用的探索上也更加聚焦和明晰，致力于将AI技术落地到实际的产业应用中。但进一步思考，仍然有许多疑问待解——大家都看到了AI时代的机会，蚂蚁有何不同?为什么要选择金融服务和医疗健康服务这两大高难度的产业方向?从支付宝到蚂蚁金服到蚂蚁集团，从担保交易到快捷支付到余额宝，蚂蚁20年来一直在践行科技普惠的理念。放到时间的长河视角中，我们又该如何理解它在AI时代的选择?
蚂蚁集团
AI时代的叩问:
为谁?解决什么问题?
关于AI应用前景及商业化路径的探讨，在行业内再度掀起波澜。
当下的AI正在从年初Deepseek的“上头式”热潮中回归冷静——旷视科技创始人印奇深刻反思“AI1.0的教训是，所有不能闭环的辉煌都是暂时的”;AI投资范式从模型狂热转到“ARR决胜”;越来越多的人意识到AI的价值不是去拼参数、卷存量、压利润，也不是小修小补，这里加一点AI、那里加一点AI，而是要真的深入到实际场景中去重新思考——AI到底能为谁、解决什么问题?
这也是蚂蚁创业20年来始终探索的路径:用科技降低服务门槛、解决社会的真实问题，在推动服务普惠化的同时，实现商业价值的增长。
事实上，蚂蚁集团很早就已经布局数据处理等关键技术，也为迈向AI时代打下了基础。
比如早在十几年前的2010年，蚂蚁就做了自研数据库OceanBase，解决大规模数据处理和分布式计算的问题。现在，各家不留余力拼算力、拼算法，数据反而成为了弯道超车的关键——相比过去传统标量数据库，AI时代尤其是多模态大模型需要的不仅是能够承载向量的数据库，更是一个能够承载、分析和处理庞大数据流动的数据管理平台。OceanBase的价值一下子就凸显了出来。
而这只是蚂蚁众多技术布局的切面之一。得益于技术基因，蚂蚁得以在人工智能、区块链、密态计算、安全科技、分布式数据库等领域拥有自研核心技术，孵化出蚂蚁数科、OceanBase、数字蚂力和蚂蚁密算等科技业务板块。据了解，蚂蚁集团围绕人工智能及数据要素技术、分布式计算及安全领域持续加大科研经费投入，2024年科研投入共计234.5亿元，创下历史新高。
当然，要想在AI时代抓住机遇，不光要有技术，场景同样重要。
支付宝目前服务超10亿用户，连接超8000万商家，蚂蚁一直站在全球数十亿消费者和中小企业的身边，服务着消费者的数字生活以及商家的数字化经营。这便是AI应用的场景富矿——帮你打开地铁乘车码、按照习惯帮你点咖啡、告诉你快递到哪了;帮商家洞察消费者趋势、直通商家小程序私域、用智能体为客户提供更好的服务……这些都是AI实实在在能解决问题的场景。
一边是技术积累，一边是市场爆发，两者叠加才有了近几年蚂蚁在AI领域的进击状态:2023年井贤栋全员信提出“AI First”，蚂蚁自研的基础大模型百灵完成备案;2024外滩大会生活管家“支小宝”，AI金融管家“蚂小财”、AI健康管家三款AI原生应用集中亮相;马云在蚂蚁集团20周年活动上也频提AI;2025蚂蚁内部成立通用人工智能（AGI）部门，即将逐步开源百亿参数规模的多模态模型Ming系列Ming-lite-omni。
以上动作也让我们看到了蚂蚁AI的差异化特点——既有技术，又有场景。技术服务于场景，场景需求引领着技术方向。不做“高大上AI”，而是解决“真实痛点”:让更多人“用得起”“用得上”“用得好”。
由此也不难理解为什么这次业务升级的重点会是金融和医疗。
这两个领域都是高专业性、高门槛、强需求且需求具有普遍性的领域。痛点都是“普惠难”——专业服务供给严重不均，传统方式难以扩容。
在金融领域，小微企业、个体经营者、“长尾人群”中普遍存在“得不到服务”的问题;而在医疗领域，高供需矛盾格外突出，一方面医生匮乏、诊疗时间紧;另一方面患者需求碎片化、高频。基层人群、老年患者、慢病人群处于“被忽视”的服务盲区。
普惠金融和普惠医疗，本质上是高需求与低资源之间的结构性矛盾，服务半径不足、服务成本过高、资源分布不均、能力不对称。
而AI的用武之处正好是解决以上难题——用技术放大稀缺资源，平均边际成本。AI可以实现专业服务的自动化与低成本复制，同时还可适应复杂多样的个体需求，服务“非典型用户”，实现“既规模化又个性化”。可以说，AI的真正价值，从来不是替代人力，而是将高稀缺性服务，以低边际成本方式扩展到更多人。
