螞蟻不語，只是一味鋪路

作者|張沃若

1956年，美國國會舉行了一場漫長的聽證會，主題是“自動化將如何摧毀就業”。

議員、工會代表與產業專家圍著長條桌反復交鋒，核心議題放在今天聽來格外熟悉：金屬加工、電子制造、通信運維、辦公室文書處理——這些正在被機器接管的崗位，會不會釀成一場席卷全行業的失業潮？

圖源：網絡

所有焦慮都錨定在一個最具象的職業上：電梯操作員。巔峰時期全美國有9.5萬名電梯操作員，他們站在轎廂里拉動操縱桿，是寫字樓和酒店里標準的職業配置。

但短短十幾年后，美國的電梯操作員只剩下不到1萬人，不是因為行業衰退，而是因為自動化成功了。當自動電梯變得足夠可靠、足夠普及，它就不再是 “自動化黑科技”，而變成了樓宇里理所當然的基礎設施。沒人會在坐電梯的時候特意說 “我去用一下自動化電梯”，它就只是電梯。

這段半個多世紀前的往事，被知名科技分析師本尼迪克特?埃文斯寫進了他2025年的AI產業深度報告《AI eats the world》里，并在結尾拋出了一個直指本質的問題：

當AI真正成功的那天，我們還會稱它為“AI”嗎？

技術的終極宿命，似乎從來都是“去標簽化”。

所以埃文斯說，我們真正該問的問題，從來不是“AI會不會吞噬世界”，而是它將以何種方式落地、用多久完成滲透、最終留下一個怎樣的世界。它大概率不會以“AI”的名義被銘記，而會像電力、寬帶、操作系統一樣，變成一股無聲卻無處不在的力量，重新定義工作、創造、連接與生活的底層邏輯。

本尼迪克特?埃文斯 圖源：網絡

這話翻譯成中國人比較容易理解且擅長的邏輯其實很簡單——

要想富，先修路。

01

從“拼大腦”到“拼連接”

2024到2025年，一度是AI行業的“參數時代”。

全行業扎進大模型軍備競賽，參數沖萬億、算力堆萬卡，所有人都在拼“誰的模型更聰明”。但這份熱鬧始終困在行業內部，普通人對 AI 的真實體感相當有限。

進入2026年，這條賽道迎來了清晰的轉向節點。

7月A股AI板塊再度回暖，但“貼個AI標簽就能漲”的邏輯開始被理性取代，資金開始向真實落地傾斜。大摩7月6日的報告則點明：中國AI的長期核心競爭力是商業化ROI與實體經濟落地，而互聯網大廠們，正在依托自有數據、生態、客戶渠道做這件事。

最直觀的例子，就是螞蟻——

先是旗下健康AI產品“螞蟻阿?！笨靠茖W減重活動破圈，億級用戶自發參與，跨智能硬件、醫療服務、醫保體系的生態聯動順暢落地，很多人跟著打卡、同步數據、獲取健康建議。

緊接著7月2日，支付寶全量AI改造后的智能助手“阿寶”正式開放公測，覆蓋從生活服務到資金管理的8000多個場景。用戶不用再在幾十個小程序間跳轉，一句自然語言就能搞定打車、繳費、賬單分析。

再往前推兩個月，支付寶剛亮出3億筆AI智能體支付的成績單，“AI支付全家桶”悄悄跑通了規模。

減重活動、阿寶公測、AI支付破億，三個事件散落在不同月份、不同賽道，分開看只是普通的產品迭代，拼在一起，則是一個被低估的事實：

這家過去在參數大戰里格外低調的公司，已經悄悄把零散的AI節點連成了一條路、一張網，朝著“去標簽化”的智能商業基礎設施方向，走出了自己的節奏。

02

螞蟻實現點狀突破，AI應用的雙翼成形

螞蟻的路不是一條筆直的主干道，而是順著螞蟻沉淀多年的業務底盤，分出的三條路網：面向健康賽道的阿福、重構超級應用的阿寶，以及托住智能交易底層的AI付。

最先在垂直AI賽道扎下根，并跑出國民應用體感的，是螞蟻阿福。

大健康是公認的萬億級賽道，但長期困在“大行業、小企業”的碎片化格局里：醫療機構只覆蓋診療環節，亞健康管理、慢病隨訪、日常健康咨詢的廣闊地帶無人深耕；智能設備、問診平臺、康養機構、醫藥企業各自為戰，服務脫節，用戶想獲得完整的健康服務，得在五六個入口之間來回拼湊。

春節開始的幾場戰役，尤其是正在開展中的科學減重1億斤活動，成了阿福破局的切口。大量用戶自發參與打卡的背后，是跨智能硬件、健康服務的全鏈路聯動：設備同步健康資料、AI生成個性化方案、專業醫生資源兜底、醫保能力無縫銜接。

幾場活動跑下來，阿福不僅驗證了龐大的C端用戶活躍度與全生態調動能力，吸引了大量合作伙伴的加入。就在最近幾天，螞蟻阿福還入股了薄荷健康，后續薄荷將入駐阿福平臺，在體重管理上承擔解決方案和服務履約的角色，阿福顯露出了成為健康賽道新型AI平臺與基礎設施的潛力。

如果說阿福是在垂直賽道扎深，那阿寶就是在國民應用上鋪寬。

很多人對超級應用的AI化有誤解，以為在首頁加個對話入口就算完成改造，本質還是“人找服務”的舊邏輯。但阿寶，是從“用戶在幾十個小程序里找服務”，變成“一句自然語言，AI智能體調度全生態服務”。

6月啟動內測、7月2日正式公測的阿寶，7月7日又正式上線 AI 開放平臺，面向商家、機構、服務商、智能終端、大模型平臺等生態伙伴開放AI接入能力。

它打通了從生活服務到資金管理的8000多個場景，完成了生態內10萬余項服務、500余個行業類目的智能化適配。打車、點餐、繳費、景區預約、跑腿、管錢、賬單分析……這些過去要層層跳轉的操作，現在一句自然指令就能完成。

一縱一橫，一深一廣，阿福與阿寶構成了螞蟻AI應用的雙翼，標志著螞蟻在AI落地上完成了清晰的點狀突破。

而在這雙翼之下，還有一條容易被忽略的底層脈絡——AI付。

很多人對它的理解停留在“支付更智能”，但它的定位遠不止于此：AI付是螞蟻為智能經濟時代打造的商業新基建，是所有AI服務能完成商業閉環的核心底座。未來當AI智能體幫用戶自動訂酒店、繳賬單、完成消費，背后的身份核驗、實時風控、交易清結算、資金安全流轉，全靠AI付體系承接。

今年5月，支付寶披露已完成3億筆AI智能體支付，只是這套底層基建跑通規模的第一個信號。它像埋在城市地下的管網，不顯眼，卻托住了所有上層服務的順暢運轉。

雙翼向外觸達億萬用戶，底座向內承接商業閉環。三個看似獨立的布局各自在賽道里扎下了根，也為后續的“連點成線、聚線成面”，埋下了完整的伏筆。

03

勝負手在連接層，護城河在生態中

圖靈獎得主、高性能計算泰斗杰克·唐加拉在2026年斷言，人工智能下一階段的發展核心，將不再僅僅是追求更大的模型規模，而是致力于打造更實用、更高效、更可靠，且與物理世界和經濟體系更深層次連接的人工智能系統。

而這個邏輯早已被移動互聯網驗證過。

iOS與安卓定義了智能手機的技術底座，但真正重構社會運行、吃到最大產業紅利的，是能串聯供需、打通產業的連接平臺，而這些連接層之所以成為數字基建，靠的也不是技術最頂尖，而是聚合了全行業參與者，提供了具備公共屬性的服務。

螞蟻集團CEO韓歆毅也把這套戰略邏輯講得很清楚：螞蟻的AI路線始終雙線并行——不放棄基礎大模型的技術探索，核心重心卻錨定應用落地，用AI把生活服務、金融、健康三大領域重新做一遍。

參數大戰最火熱的時候，這份選擇顯得不夠吸睛，但當全行業集體撞上落地瓶頸、從拼技術轉向拼場景時，這份不跟風的戰略清醒，反而成了最扎實的先發優勢。

比戰略眼光更難復制的，還有是十幾年沉淀的生態家底。

支付寶端內積累的小程序矩陣、支付網絡、信用體系與千萬級商家資源，是阿寶能快速適配10萬余項服務、覆蓋500余個行業類目的底層支撐；8億醫保碼用戶、深耕多年的醫生網絡與全鏈條健康伙伴，是阿福能打通設備、醫療、醫保全鏈路的核心底氣。

大模型可以開源，算力可以采購，但用戶信任、伙伴網絡、服務閉環這些慢功夫攢下的家底，是純技術公司短期內無法逾越的門檻。

04

當AI 不再叫 “AI”

1956年的美國有兩件事并行發生：國會山為自動化失業爭論不休，紐瓦克港的第一艘集裝箱船悄然啟航。沒人能預判電梯操作員退場的節點，沒人想到這個標準化鐵箱會打通全球貿易的脈絡 ，重構整個星球的商業生態。

那同樣的，沒有人能說得清，AI徹底完成“去標簽化”的分水嶺具體是哪一天。

所有重塑時代的技術，分水嶺從來都不是大張旗鼓的宣告，而是藏在日復一日的日常里，悄無聲息地完成了換軌。

能源、芯片、模型都會終會走向商品化，真正的長期價值永遠沿著技術棧向上沉淀，落在串聯產業與生活的連接端——總有一天，所有人都對智能服務習以為常，“AI” 也會淡出頭條熱詞。

沒人會特意記起當年是誰鋪了路，但路會一直在那里，托著所有新的可能，靜靜向前延伸。