7月17日，上海世博展览馆。

有人对“蚂蚁阿福”说出身体状况，几秒拿到建议；有人问一句“附近咖啡优惠”，一句话比价下单；有人用一句话给自己建了个自己的Agent；不远处，是一间由三台机器人值守的药房，正在演示接单、取药、递交全过程……

把AI落地真实场景的“众生相”浓缩进一个展厅的，是蚂蚁。

今年以来，蚂蚁动作频频。从开年快速增长的“阿福”，到最近公测的AI版支付宝，它的AI布局不断提速。这次WAIC上，当原本散落在不同发布会、不同业务线里的能力，第一次被放在同一个空间里，完整地展开，一个新蚂蚁的轮廓清晰起来。

当AI竞争来到下半场，蚂蚁形成的这一套AI能力，正契合智能体商业的要求——真实场景落地和交易闭环。现在，是时候用新的标准，重新审视一次蚂蚁这家公司。

智能体商业底座

当下，AI的故事翻到了新章节。

过去两年，所有人盯着参数规模、跑分排行、多模态突破，竞赛的本质是比“谁更聪明”。但2025年下半年开始，风向转了。硅谷密集讨论“Agent经济”，OpenAI把API生态当作第二增长曲线，Google铺设了从TPU到Gemini再到Workspace的全栈路线。

全球头部科技公司都在加快走向同一个方向：让AI真正参与工作和商业活动。

最近的WAIC上，可以更清晰地看见潮流的转向。现场，几乎所有展台都有智能体的身影，从AI智能体手机、AI PC到一体机、NAS等硬件，到Agent平台、Agent操作系统。从硬到软，它们的核心都是在抢修一条通往智能体时代的“高速路”。

工业时代的“高速路”是电网、铁路、能源系统，互联网时代的“高速路”是云、网络、移动生态。那么，智能体时代，这条“高速路”是什么？它应该承载信息流动，还要让AI能够调用真实服务、完成交易，并与商家和机构安全协作。

这是一套智能体商业的关键底座。

智能体要走进真实世界，替人干活、替人决策、替人完成交易，不是多加一层算力就能解决的。它需要一整套让商业运转起来的底层能力，包括服务怎么被智能体调用，交易怎么安全完成，信任怎么在人和Agent之间建立，标准化协议怎么让不同Agent互认互操作。

全球范围内，先行者已经动起来。OpenAI与Stripe去年联合推出了Agentic Commerce Protocol（ACP），为AI智能体执行购买行为提供标准化协议框架；Stripe今年发布Agentic Commerce Suite，推出机器支付协议。

区别在于路修在哪一层。有些公司从信息出发往上长，先有模型，再找商业场景；有些从商业出发往下沉，先有交易和服务的真实底盘，再接入AI能力。

蚂蚁恰好是后者。它离商业很近，二十年来，从担保交易到移动支付，做的事一直是让商业更容易运转。这种基因，在智能体经济时代被放大。

在AI版支付宝，用户说一句“查一下公积金”“打车去哪儿”等，“阿宝”可以自动办事。同时，开发者可以通过支付宝的开放协议，将自己的产品封装为AI可调用的服务，带到10亿用户面前。今年5月，支付宝披露的数据显示，已完成3亿笔AI智能体支付。

这意味着，蚂蚁正在把移动互联网时代积累的支付、服务和商家生态，重组为智能体商业所需的关键能力——让用户的需求能够被理解，让现实服务能够被调用，让交易和履约真正完成。

路修好了，车才能跑起来。

有经济学家曾在对比中美AI 2.0时代的发展时说，中国模式的特殊性在于，追求AI的迅速扩散，在各行各业能够进入寻常百姓家、进入万千中小企业。未来，随着智能体的爆发，中国AI的“高速路”越来越平坦，两者相互激荡，价值不可估量。

应用价值入口

底层能力之上，是应用。

模型是引擎，基建是轨道，但真正创造价值的是跑在轨道上、解决真实问题的应用。去年，B Capital联合创始人Raj Ganguly就在播客中直言：“现在的机会和利润来源，就在AI原生应用层。”

有媒体评价，2026年的AI入口大战，打得像极了当年移动互联网的App Store之战。几乎每一家头部公司都亮出了自己的超级智能体，背后都站着十亿级的用户规模。所有人都想成为那个“国民级AI应用”。

但入口太宽，冲进去的人很容易迷失。

移动互联网时代，超级应用的共性是“有用”，且高频次地“有用”。微信、淘宝、支付宝、抖音等，都是如此。最终，从一类特定的需求出发，逐渐成长为生态型平台。

AI时代，超级应用的竞争，不只是争夺一个新的流量入口。真正决定应用能否留下来的，是它能否进入高频、刚需的场景，持续解决具体问题。

健康、生活服务等领域的特殊之处就在于，用户需求真实而明确，背后又连接着医生、医院、商家和公共服务等供给体系。AI只有进入这些复杂链路，才不只是给出一个答案，而是开始创造真实的价值。

因此，蚂蚁选择从健康和生活服务切入，也是在自身长期积累的场景中，寻找AI规模化落地的确定性。

WAIC现场，阿福的展区前围了不少人。通过阿福，他们可以让AI看皮肤上的红疹，问体检报告上某个指标是什么意思，让AI给出饮食和运动建议。

这背后，是一个正在快速生长的AI健康应用。阿福的用户数已突破1亿，约四分之一是老年人；日均处理超1000万次健康咨询，其中55%来自三线及以下地区。

当前，它在沿着健康管理、医疗两条线扩充自己的生态。

6月的“科学减重1亿斤”行动，不到一周AI体脂秤领取量突破100万台；7月，战略投资薄荷健康，成为其最大外部股东。同时，从健康问答、报告解读到在线问诊、挂号、医保支付，覆盖5000多家医院和30万名真人医生，打通了一条完整的就医链路。

阿福是在垂直赛道扎深，阿宝则是在原国民应用的基础上铺宽。

7月初，AI版支付宝上架公测，是国内第一个完成全端AI改造的头部App。用户一句口语指令，就可以完成寄快递、打车、点外卖、查公积金等服务。整个App的服务逻辑，从互联网时代的陈列式，重构为AI时代的对话式。

AI要落地到应用层，最后拼的就是谁更懂具体场景，谁更懂用户，谁更解决具体问题。健康、金融和生活服务，具有持续发生的真实需求，也有较高的专业与信任门槛。以此为抓手，阿福、阿宝两个应用成为蚂蚁在智能体时代的第一道价值入口。

走入主场

商业基建铺路，应用层造车。一家做支付起家的公司，为什么能在AI时代同时站上这两个赛道？

答案在AI时代，更在AI之前。

智能体经济要真正跑起来，需要的不只是模型能力，还包括真实场景、服务供给、交易体系，以及贯穿其中的安全与治理。Agent要替人完成交易，Agent之间要互认互操作，数据要在不同主体间流通……每一步都涉及信任。

但这不是AI时代才冒出来的新需求。

二十多年前，支付宝诞生于一个具体的痛点：买家怕付了钱收不到货，卖家怕发了货收不到钱。担保交易用平台托管解决了这个问题，后来演化成一套覆盖支付、风控、信任的完整能力体系。

蚂蚁风控资损率千亿分之一，安全体系通过信通院泰尔实验室最高5分认证，这些是二十年真实交易场景里磨出来的能力。

到了智能体经济时代，这套能力被重新组织：ACT协议让Agent之间互认互信，密态计算让数据敢流通。AI支付3亿笔背后，是同一套信任底座在支撑。

今年3月，资管机构柏基的合伙人汤姆·斯莱特在投资人活动上表示，支付仍是AI时代核心基础设施。“即便未来消费者通过AI界面完成购物，最后一步依然是支付，真正创造价值的环节不会因为交互形态的改变而消失。”

在信任底座之外，蚂蚁的技术积累也在AI时代有了更多可能。

智能体经济不是短跑，需要能长期支撑海量交易、高并发、多模态数据处理的底层技术领域。

OceanBase从2010年第一行代码写起，纯自研路线走了16年，跑过无数次双十一，近七成万亿级银行将核心系统建于OceanBase 之上。

下一个十年，它试图再造一个“AI 时代数据平台”。目前，OceanBase AI 数据库形成了完整的产品体系，覆盖从底层数据引擎、数据生产治理到业务智能入口的关键环节。

此外，AI时代，蚂蚁还在不断深化自己的技术底座，长出新技术。2025年，蚂蚁集团研发投入达到350.3亿元，创历史新高。这些钱投向了基础模型、密态计算、AI训练推理等底层技术领域。

AI前的积累在，AI后的新技术也在，两条线汇在一起，才撑得起智能体经济长期运转的要求。

当蚂蚁把过去积累的用户、服务、交易、安全、治理和技术能力重新组织起来，它的角色也发生了变化——从移动互联网时代连接人与服务，进一步成为智能体进入真实商业世界的连接者。

当AI从“能说”走向“能办事”，蚂蚁由此站上了产业演进中的关键位置。

结语

忒修斯之船悖论是西方哲学中的经典命题：若一艘船的所有部件被逐步替换，它是否仍是原来的船？

从担保交易到移动支付，从移动支付到WAIC展现出来的阿福看病、阿宝办事、灵波机器人在药房值夜班、密算在保护数据流通，表面看，蚂蚁几乎一切都不一样了。但骨子里，它做的事情从来没变过：让交易发生，让信任成立，让商业运转起来。

区别只在于，以前它服务的是人和人、人与机构之间的交易；现在，这套商业体系里，多了一个新的参与者：AI。

当智能体开始参与服务、协作和交易，蚂蚁过去二十多年积累的能力，也需要在智能体经济的坐标下被重新审视。