外滩大会的现场观察：从宏大叙事回归生活现实

本期播客录制于外滩大会现场。与以往不同，今年的展会呈现出一种更聚焦、更贴近普通人生活的气质。虽然现场依然有机器狗和各类AI公司，但相比北京机器人世界大赛或海外家电展中那些偏向“宏大议题”的展示（如叠衣服、泡茶的演示），外滩大会的内容更强调AI与日常生活的连接。一个显著的观察是现场出现了大量外国访客。这种景象让主持人联想到出国参加音乐节或看当代艺术展时的体验，并引用了一位俄罗斯博主的观点：“今天俄罗斯人想象的AI，其实是今天中国人的日常。” 这种反差感类似于清朝人来参加万国博览会时的惊奇。

与之形成对比的是海外市场的状态。目前美国科技圈的两个热门话题是巨头IPO带来的“造富神话”以及关于AI毁灭人类的恐慌性推文，呈现出一种魔怔或过度理想化的特征。而回到外滩大会，讨论则回归现实：AI究竟是让人更轻松还是更忙？是节省资源还是浪费资源？现场提出的十个问题（涵盖学生家长、毕业生、老人等视角）均指向如何更好地解决现实生活中的具体问题。这种“人为”和务实的氛围，使得外滩大会成为理解AI落地的重要窗口。

“如果我们倒退一下，这可能真的一个清朝人来参加万国博览会的那种感受。”

“大家觉得我印象最深就是那十个问题，其实我觉得一点都不无虚……AI到底让我们更能变轻松了，还是变得更忙了？”

蚂蚁的战略转型：从金融科技到全栈AI厂商

回顾蚂蚁的发展史，2020年IPO时其核心身份是“金融科技公司”（花呗、借呗、支付等）。然而，经过六年发展，尤其是2023年7月央行处罚落地（“靴子落地”）后，蚂蚁的战略重心发生了根本性转移。恰逢全民AI浪潮兴起，蚂蚁开始从单一的金融属性向全栈式AI厂商转型。这种转变使得传统的“金融科技”定义已无法覆盖其业务版图，例如蚂蚁投入上百亿研发具身智能（阿福/阿宝）、世界模型以及健康相关业务。

在业务框架上，蚂蚁的AI布局可归纳为三层：应用层（阿宝、阿福等智能体，进入真实经济）、基础设施层（AI支付、数据、企业智能体等）以及中间的模型层。尽管外界常讨论入口价值被短视频吞噬，但AI时代重新确立了“智能”的核心地位。对于蚂蚁这一体量的企业而言，拥有自己的模型（即自身的“智能”）是不可接受的缺失。2024年初，井贤栋提出三大战略：AI First（底层技术底座）、支付宝双飞轮（国内基础业务加强）以及加速全球化。这表明蚂蚁正试图通过技术基因穿越周期，从“FinTech”的潮流标签回归到本质上的技术公司定位。

蚂蚁的战略取舍：诺亚方舟与资产筛选

在穿越科技金融周期的过程中，FinTech 还是 TechFin的概念之争已无实际意义。蚂蚁集团自认为拥有深厚的技术基因，毕竟作为十亿级国民金融平台，它必须承担支付交付、结算等复杂机制的兜底责任。站在蚂蚁的角度看，经历二十年风雨后撞上 AI 大潮，它有能力制造一艘“船”穿越周期。这艘船类似诺亚方舟，核心议题在于选择带上哪些“动物”：即筛选传统业务中值钱的部分资产（如将支付宝升级为阿宝，左滑出新业态），以及新业务中具备巨大市场潜力的部分（如做健康的阿福）。尽管蚂蚁原有健康业务偏向保险，且面临通用模型可能吞并问答功能的竞争压力，但鉴于中国境内养生市场具备十亿级用户体量，蚂蚁决定将其作为核心资产带上船。这一过程本质上是战略筛选：剔除被视为“负债”的旧业务，保留新时代值钱的资产。目前这一过程仍在进行中，包括高管卸任、外滩大会的尝试等，都表明战略船尚未正式启航，仍处于筛选阶段。

个人 Agent 的范式转移与中美生态差异

我们将蚂蚁的产品（阿宝、阿福）置于中美 Agent 框架中讨论。近期 Meta Muse、Instinct（估值达 35亿美元）、Tong AI 等产品的爆发表明，AI 办公热潮后，焦点正转向个人 AI。回顾用户接触 ChatGPT、推理模型到 Agent 的演进，早期 Agent 形态（Code、Work、Design）过于“牛马”，与普通人生活脱节。大众真正的需求是让生活更简单、舒适，而非单纯提升效率。

中美生态存在显著差异：美国缺乏微信这样的超级入口，早期 Agent 卖点在于打通 Gmail、iMessage等通讯工具；而中国生态高度集中化，超级 App 的 AI 改造成为关键。支付宝拥有巨大的上下文和数据基础，其考题在于如何将积累的数据以用户可接受的产品形态交付，形成意图识别与服务闭环。目前支付宝的阿宝、微信的小薇等仍停留在“现有功能 AI 化”阶段，即帮用户撤掉服务货架（支付、打车、医保等），让用户直接表达需求。蚂蚁的优势在于其过去几年坚持建设小程序生态，避免了“重复造轮子”的陷阱，使其在缺乏外部接口时仍能独立运行。

从流量漏斗到意图放大器：商业模式的反转

在超级 App 的 AI 改造中，支付宝被认为是最激进的。蚂蚁新 CEO 韩歆义透露，“碰一下”和“阿福”项目投入均超百亿，并决定放弃在核心 App 中做短视频以抢流量。这一决策标志着战略从争夺注意力（内容种草/拔草）转向赢得理解（意图放大器）。传统平台通过干预用户决策、影响注意力来获利，而 AI 时代不再依赖创作者内容生态这一蚂蚁的传统弱项。未来的理想形态是：个人 Agent 基于用户过往消费习惯和倾向，在隐私合规前提下倒推推荐合适方案。其收益分配模式（按效果还是其他方式）尚待探索。

对比来看，张小龙面临的考题远比蚂蚁复杂。微信承载了过多的社交、支付等功能，难以确定 AI 化的落脚点与边界；而蚂蚁作为服务货架型平台，其“意图放大器”的逻辑更清晰。当前阶段，无论是大厂还是初创公司，都在尝试回答如何从“流量逻辑”转向“个人 Agent 代理”这一范式级变化，这将是未来一年产品、运营及商业模式变革的核心议题。

战略难度对比：微信的困境与蚂蚁的路径清晰

在探讨传统超级App进行AI化转型时，我们可以将其视为一场考试。这道题对于微信和蚂蚁而言，难度截然不同。张小龙面临的题目极其艰难，因为微信承载了过多的功能与场景，导致在AI化进程中难以确定落脚点、取舍边界以及具体的实施路径。相比之下，蚂蚁的产品负责人面临的题目要简单得多。虽然具体实现细节（如拓展深度、时间点）仍需打磨，但蚂蚁阶段性的目标与最终想达成的状态相对清晰。只要方向基本明确，团队在短期内就不需要过度纠结或反复折腾。

这种清晰度的背后是组织结构的差异。许多公司虽然组织敏捷，但主业务过于成熟固定，导致创新受限（例如美团外卖内的AI功能较弱，而独立开发的浏览器口碑较好；字节跳动中豆包在剪映中的表现优于抖音内部）。蚂蚁的优势在于其“从上到下的一条线”管理模式。老板愿意充分放权，允许团队进行更大幅度的尝试与试错。这种组织形态使得蚂蚁能够直接在产品上迈出较大的步子，这是其相对于其他巨头最大的惊喜点。

意图挖掘的局限与阿福的战略定位

顺着“意图”这一核心命题推导，蚂蚁面临一个现实挑战：支付宝手中掌握的是用户已经兑现的行为数据（如账单、订单、缴费记录），而用户未兑现的欲望往往存在于微信、小红书或抖音中。这意味着支付宝可能仅处于交易链路的最后环节，价值相对较低。

为了突破这一局限，蚂蚁必须向前延伸模型能力以构建完整的意图链路。例如，用户希望抢购特定商品或规划旅行行程时，现有的产品往往无法提供确定性结果。通过模型的前置介入，AI可以基于过往行为记录（如相册、旅游历史）推断用户意图，并直接提供解决方案。这种去中心化的意图理解比传统集中式的内容消费更复杂，要求产品能兜住用户各种甚至未想到的需求。例如，针对有孩家庭的大额、周期性消费（如夏令营、假期旅行），AI若能简化长决策链路，将极大提升用户体验。

在此背景下，阿福（Ant Health）成为蚂蚁离“意图”最近的产品。由于支付宝在交易前的场景拓展存在难度，阿福承担了前端数据获取与场景落地的重任。在中国医疗数字化艰难且竞争对手稀缺的现状下，健康领域成为蚂蚁无需战略摇摆的决定。新CEO韩歆毅明确将阿福定义为“蚂蚁的下一个十年”，并宣布健康优先级高于金融与生活服务。尽管挂号等基础功能并非独特优势（微信也能做），但阿福的核心价值在于通过高信任门槛与长链条履约属性，解决用户对健康的未知恐惧。例如，阿福作为“村医助手”或家庭医生的分流器角色，能在就医前提供科室与医院建议，这种实际帮助才是其打动用户心智的关键。

阿福的长期壁垒：从医疗分流到连续健康数据

在医疗健康领域，蚂蚁阿福的核心价值在于充当“家庭医生助手”或“村医助手”。它的首要功能是解决患者就医前的信息不对称问题，即根据病症判断应去哪家医院、哪个科室。由于不同医院的擅长领域各异，且许多基础诊疗在社区即可完成，阿福若能扮演好这个前置分流器角色，就能极大提升效率。这种“两个小微之间先对接”的场景具有极高的实际意义：患者往往处于语无伦次的状态，难以清晰描述病情，而阿福能够结构化地整理这些信息。当患者带着由阿预先生成的标准化病历报告就诊时，医生无需重复询问基础问题，直接获取关键信息。这比单纯的小微对话重要得多，因为它实现了健康数据的结构化与标准化交付。

阿福的长期壁垒应建立在人的连续身体数据与健康档案之上。健康数据具有特殊性，它默认属于用户，且拥有最强的自主权，这与兴趣图谱不同。苹果健康等应用之所以能广泛访问数据，正是因为其开放性。因此，阿福应致力于沉淀用户的长期记忆，成为用户的“外脑”。虽然其切入方式与工作流AI（如接入桌面、邮箱）不同，但健康数据同样依赖用户的主动交付，例如拍摄化验单、佩戴手环监测心率或每日称重。未来健康AI的竞争重点不在模型问答，而在于谁能够获得连续的身体健康数据。蚂蚁通过投资愉悦等合作伙伴，构建开放接口生态（涵盖血压秤、睡眠呼吸机、手环手表甚至蓝牙耳机），旨在通过个性化陪伴与异常报警机制，形成类似WorkBuddy在办公领域的标志性易用性体验。一旦用户习惯使用并产生连续数据，便形成“长期数据反哺服务”的飞轮效应。

AI支付的范式转移：从人本生态到Agent信任体系

随着AI Agent的普及，支付领域的核心问题已从“人向商家付款”转变为Agent在获得授权后如何搜索、决策、下单并履约。美国Stripe的Link业务正在定义这一新范式，其特点包括用户不可见真实卡号以及更激进的主动消费逻辑。相比之下，蚂蚁的AI支付（如AFAI收、TalkMe AI钱包）更强调“受信可控”，这是中国语境下的解法。蚂蚁拥有成熟的商家服务网络与支付宝生态，其优势在于既有基础设施的完整性，但挑战在于如何将这些能力开放给外部Agent调用。

当前处于AI Agent生态的早期动荡阶段，缺乏统一标准。传统支付体系（如Visa、Mastercard）流程复杂且完整，但面对Agent间的交互需求，其权限管理、风控与信用体系需要重新定位。蚂蚁正在探索的支付宝AI平台，旨在让商家“接入一次”，即可将服务分发给阿宝、手机车机、AI眼镜及各类模型APP。这类似于构建一个统一的基础设施中间层，整合身份授权、支付履约与接口标准。正如过去两年对“AI浏览器”的共识一样，为Agent而非人类构建技术设施已成为行业动力。蚂蚁试图通过统一接口，解决商家侧改造难题，让服务能同时触达多种终端Agent。

碰一下的进化：线下智能体网络与按效果付费

除了阿福，蚂蚁投入巨资打造的“碰一下”正在从单纯的支付工具演变为线下Agent的容器与智能体网络。最新数据显示，其已拥有3000万个线下触点，日均峰值达1亿笔。下一步战略是将这些设备升级为线下Agent节点，并推出商家经营智能体“小雨”，帮助门店进行经营分析、会员运营及到店分发。这一定位类似于为Agent提供“栖息地”，构建一张线下的智能体网络。

这一变革的深远影响在于线下广告可能实现“按效果付费”。过去，线上平台（如抖音、拼多多）因算法模型变化实现了基于结果的计费模式，而线下受限于物理距离（如500米半径内的高概率到达），难以精准追踪转化。当“碰一下”设备密度足够高时，它不仅能作为支付入口，更可作为本地模型运行与数据采集终端。想象一下，在便利店场景中，设备可引导用户购买特定商品（如百事可乐优惠），从而将补贴精准落实到具体SKU而非仅门店层面。此外，若将这些设备视为可运行本地模型、采集图像/语音数据的智能硬件，其承载的商业模式（广告、促销、会员费）将极大拓展。技术基础已就绪，关键在于如何定义设备内的模型部署策略及与连锁品牌的合作模式。

线下智能终端的无限延展与商业模式重构

目前，技术基础已经基本就绪。理论上，只需一个设备即可搞定本地模型、数据收集与分析等所有环节。这意味着智能线下消费场景的覆盖有了无限延展的可能性，核心议题转变为：我们到底要在设备中放入什么？是龙虾、稳定模型还是云端服务？以及这些服务与厂商、连锁店或便利店之间的合作方式（广告、促销、会员费等）如何设计？这本质上是一个商业模式的问题。

之所以我们尚未充分想象其潜力，是因为线下智能设备的铺设密度还不够高且未结成网络。一旦设备密度足够并联网，许多此前在线下无法发生的场景（如按效果付费）将成为现实。例如上海早期的“维什么卡”或步行街发券模式，就是这种线下优惠获取方式的雏形。未来，当个人Agent面向衣食住行及资金进消存等基础生活场景时，这种线下智能终端将成为重要的基础设施。

一旦当线下的那个智能设备终端它铺的密度足够高，并且它能够连结成网之后，那肯定会有很多我们意想不到的，之前在线下没有条件能够发生的新的。

总体来说，我们看移动互联网这波以来，就是市场是在奖励那些再多做一步的人。

Agent支付的风控挑战与信任基础设施

随着Agent支付的兴起，传统的“人-平台”指令执行模式被打破。在搜索、比价、决策执行的流程中，权限限额、反欺诈及错误退款责任归属需要重新设计。目前许多公司（包括做AI薅羊毛或擦边业务的厂商）面临的最大难题是支付：缺乏稳定的收入获取方式，且原有风控体系无法理解新场景下的交易特征（如频次、小数点后的额度差异），导致默认将其视为风险操作。

Meta的Muse项目虽然成本高昂，但预示了未来每个人背后将有无数个Agent进行交易的局面。这要求授权、支付、风控与责任体系成为智能体经济的底层基础设施，这正是蚂蚁过去二十年积累的能力在AI时代的直接迁徙。正如当年支付宝通过“你敢付我敢赔”建立信任一样，面对Agent生态，蚂蚁可能需要做出更激进的策略决定。目前支付宝正推行ACT商业信任协议，强调授权可控、过程可视、结果可追溯；而OpenAI和Shopify等头部厂商也在探索Credit机制，试图在用户授权额度与场景之间找到平衡。

如果每个人后面都有无数个 Agent 的话，那么就是这些的授权、支付、风控跟责任体系。它会不会就变成，就是跟过往我们接触互联网移动这个时代一样，它也变成智能体经济它的一个底层的基础设施呢？

你可以认为就是支付宝当年在那个时间也多迈了一步，承担了一些可能原来大家会认为不应该他来承担的。

业务分拆融资与估值逻辑的重塑

蚂蚁集团正在经历显著的架构变化，将原本包含在集团内的四块业务拆分为可单独定价的资产。2024年3月战略发布后，蚂蚁国际、OceanBase（欧迅贝斯）、蚂蚁数科及宁波聚声（凌波）均建立了独立董事会与激励计划，并在近期密集启动或完成融资：蚂蚁国际完成12亿美元A轮，OceanBase目标20-30亿，数科准备Pre-IPO，凌波融资15亿。

从投资人视角看，这是业务独立性与市场热度的结合。以OceanBase为例，其能力已从服务阿里系扩展至金融机构等大型集团，客户分散度提高且独立性显现；而凌波（世界模型）则因处于早期阶段但赛道极热，独立融资有助于团队激励与市场定位。这种分拆符合当前资本市场偏好：大型复杂集团（如腾讯、快手）因业务多元导致估值被“平均化”或低估，分拆新资产能吸引更精准的资本。例如宇树科技上市估值超4000亿，而蚂蚁整体市值可能受限于传统业务拖累。通过分拆，各子业务可独立面对市场定价与人才激励问题（如AI音乐业务的估值难题），从而在时间窗口期内最大化价值。

因为我觉得这个是相辅相成，就是你在业务过程中展现出来了一定的独立性...你出来融资，我觉得这是一个非常理所应当的事情。

以前大家对于中国互联网就是中国科技公司其实分拆其实不太喜欢的...我觉得现在是此一时彼一时，现在大家更愿意说你你把新资产掺进来，我呢才有机会投得进去。

蚂蚁国际的“时光机”逻辑与清晰的投资标的

回顾十年前，中国游客出国主要依赖线下购物，而当下的全球环境正从开放走向“画地为牢”，西方市场准入难度增加。蚂蚁集团在此背景下调整了全球化策略，重点布局东南亚、亚非拉等新兴市场，通过 Alipay+ 协议连接全球五十多个本地钱包。这种模式允许用户使用本币或当地支付工具（如哈萨克斯坦的二维码）进行结算，底层由 Alipay+ 统一清算。这一过程被比喻为 “时光机理论”：将经过中国极端市场（如双十一、灰产对抗）淬炼出的 风控能力 和 AI 技术，输出到待开发或发展中市场。

从投资角度看，蚂蚁国际业务具有极高的确定性。与早期不确定性较高的国内创新不同，其国际化路径有迹可循且相对成熟。12亿美元 A 轮融资的顺利完成，正是基于对其增长趋势、利润率及 AI 降本增效能力的清晰预判。对于投资者而言，这是一个估值逻辑明确（如 PE 倍数）、战略选择透明的 “清楚 Deal”。

“它不像，比如不像宁波，就它有太多的不确定性……但我觉得国际业务这个 deal 是非常非常清楚。”

“带着更强的技术去一些待开发的市场，或者说正在发展中市场……相当于某种程度的技术输出跟时间穿梭机理论又再次实现了。”

OceanBase 的 AI 转型与“主权数据”护城河

随着智能体（Agent）进入企业真实运营，瓶颈不再仅是模型智力，而是 数据分散、权限复杂及执行不可控。OceanBase 正从传统分布式数据库向 “AI 数据库”转型，采用 湖库一体架构统一承载结构化、非结构及向量数据。其核心定位从单纯的数据存储，转变为为 Agent 提供 完整上下文的容器，以适配 AI 调用、后训练及数据环境搭建需求。

在商业层面，OceanBase 叠加了多重 Buff：一是中美对抗背景下，国内金融机构对非美国主导的开源生态的安全考量；二是其长期服务支付宝及淘宝体系所积累的 能力信任，无需向客户证明基础稳定性；三是契合黄仁勋提出的 “主权 AI” 概念。尽管“主权”一词常被关联至国家，但在商业语境下，它指代企业拥有自主可控的数据承载与 AI 配合能力。OceanBase 凭借在 极端金融高并发场景中锤炼的技术，成功从内部支撑走向独立商业化，其战略重心已从“寻找客户”转向 “行业拓展”（如从金融扩展至其他领域）及适配 AI 环境。

“首先数据库软件其实听起来是一个非常非常传统的行业……但今天，因为数据库软件这个生态到了 AI 年代，它确实对数据管软件本身提出了更复杂的要求。”

“他这个就非常的惊为天人，而且政府一看就就很都懂了……数据会其实它跟我们的企业主权，对对吧？我我要让企业信任它。”

蚂蚁集团“双翼”战略与估值重构

当前蚂蚁集团的架构类似阿里巴巴早期的 “1+6+N” 模式，不再是大一统集团，而是将子公司推向市场。其战略主线可可视化为 “飞机双翼”模型：上翼为应用层，包括寻找智能体入口的 阿福、阿宝 及 AI 支付；下翼为基础设施层，包括 OceanBase、蚂蚁数科及 AI 支付协议；中间核心则由模型层、数据库及技术后台支撑。这种结构旨在构建智能体经济的基础设施。

对于此类难以明确分类的集团型公司（类比小米或谷歌），估值逻辑需从单一业务转向 营收分布与增长趋势。过去投资人关注支付规模、MAU 及金融科技收入；而在 AI 时代，评估维度扩展至阿福的健康网络、AI 支付协议普及度、OceanBase 的企业客户数及蚂蚁国际的全球覆盖。尽管目前 珠宝/支付业务仍占营收大头，但其增速放缓，而新兴 AI 与基础设施板块增长更快。正如谷歌通过打通搜索、云、手机 OS 验证了 AI 能力一样，蚂蚁若能跑通这一闭环故事，其整体价值将实现 重新定义与大幅拔高。

“它相当于我有点像，比如说……一个翅膀是偏应用的，一个翅膀偏基础设施的……然后那两个翅膀带着这个公司往前飞。”

“过去投资人他看的是你的支付规模……今天在 AI 时代，或者说在面向未来，我还得看你阿福的健康网络……我看你蚂蚁国际的全球网络到底能铺到多少个国家？”

业务闭环与价值重估

目前蚂蚁的 AI 模型 Token 已经可以通过手机端直接调用。虽然外界常将其归类为“美国多包”式的业务，但其整体架构非常稳固。只要跑通一个版本，就可能迅速追回差距。在蚂蚁将这一链路完全打通的同时其他公司仍处于探索阶段。回到蚂蚁这家公司本身，尽管其业务看似分散且经历拆分过程但关键在于何时能真正跑通并串联起整个故事。一旦实现闭环，公司的整体价值将大幅跃升。像蚂蚁出壳、OceanBase 以及宁波银行等板块显然无法被旧有的框架所承载。

重新定义：全栈 AI 巨头

若今天面向市场重新介绍蚂蚁，第一句话应当是：我们才是中国正儿八经搞 AG（Agent）的公司。无论是阿福、阿宝，还是企业级 Agent 及基础设施蚂蚁都在不同路径上进行探索。从模型、基建到应用，全栈布局使其呈现出集团公司的特征。这与美国科技巨头在底层云芯片、模型应用乃至硬件分销渠道上的全维度覆盖逻辑一致。中国市场的竞争也遵循这几个核心维度。

我觉得他可以非常果断说，我们才是中国正正儿八经搞 A G 个人 A G 的公司啊！

其实也全都做，对吧？底层云芯片。模型应用，甚至分销渠道，呃，甚至硬件

外滩大会的战略信号

本次梳理旨在摆脱六年前招股书中“金融公司”的单一标签。在过去六年里，蚂蚁经历了整顿、重新出发、产品迭代及业务分拆，呈现出一个不同于六年前新形象。外滩大会是观察这家公司战略选择的核心窗口：展区的排布、优先级及呈现状态，直接映射了集团业务发展的取舍。疫情停办两次后，去年大会尚显“万物竞发”的态势而今年蚂蚁明显站在更突出的位置。通过展示 OceanBase、树科、国际化业务及 AI 支付等板块，蚂蚁正向市场传递其作为全栈科技集团的新定位。