蚂蚁，一家信奉“有用主义”的科技公司
2026年的互联网行业，所有大厂都在交AI答卷。
有人忙着训练模型，有人把AI接进已有产品，也有公司开始把智能体带进办公、消费和生活服务。热闹之余，一个老问题又摆到了企业面前：新技术来了，究竟能用来解决什么？
今年的乌镇大会，蚂蚁给了一份答案。蚂蚁阿福获得领先科技成果奖，OceanBase获得杰出贡献奖。一个面向个人用户，探索AI原生应用的新服务模式；一个面向企业市场，尝试把成熟的数据库技术延伸到AI数据平台。
这两个看似不太相关的业务，放在一起恰好勾勒出今天蚂蚁的一个特点：从具体需求出发，寻找技术能够发挥作用的地方。
最近不少机构也开始重新研究蚂蚁。中信证券9月的研报提出，AI正成为理解这家公司的新变量；蚂蚁旗下多项科技业务的外部融资进展，也让过去较少被单独讨论的技术资产进入市场视野。
把时间拉长一些看，从担保交易、移动支付，到今天的AI健康、企业服务和智能体，蚂蚁的业务形态一直在变，寻找真实而重要的问题、把技术变成产品和服务的习惯却延续了下来。
如果把蚂蚁的技术比作一条深埋地下的竹鞭，那么OceanBase、阿福这样的业
地下的竹鞭——长期技术积累
每一轮技术周期切换，都有企业被旧业务拖住，也有企业发现，过去积攒的本领还能在新场景中派上用场。对蚂蚁来说，二十多年持续投入的技术体系和服务网络，就是下一轮探索可以借力的基础。
OceanBase是一个例子。2010年立项后，它先在淘宝收藏夹等业务中应用，后来经受支付宝核心交易场景和“双十一”流量的考验，2017年开始走向外部市场。如今，它已服务数千家企业客户，又开始探索让数据库更好地支持模型和Agent。
这条路线并没有一张从2010年画到AI时代的规划图。OceanBase起步时，首先要解决的是内部业务的稳定性和规模问题。技术经过真实场景的反复打磨，逐渐有条件服务更多行业；等到企业开始探索AI应用，原来的积累又有了新的用处。
类似的变化也发生在蚂蚁其他业务里。灵光升级2.0，尝试从单次任务执行走向持续管理事务；蚂蚁数科在企业级AI领域持续投入，蚂蚁灵波探索具身智能。几项业务方向不同，也未必能够用同一种商业模式衡量，却都在拓宽蚂蚁技术探索的边界。
从内部孵化到独立经营，再到尝试面向更广泛的市场，这是观察蚂蚁的一条线索。过去，内部业务是技术的试验场，支付和金融系统对稳定性、安全性的要求，让不少技术有了长期打磨的机会。如今，独立经营的科技业务直接面对外部客户，新的行业需求又反过来推动研发与产品调整。
这种从真实业务里孵化技术、再把成熟能力推向市场的方式，也开始进入机构视野。OceanBase、蚂蚁数科等业务相继传出外部融资进展，中信证券的研究报告则把科技资产和持续孵化新业务的能力放进了对蚂蚁的评估框架。
对一家发展了二十多年的公司而言，过去的积累既可能成为惯性，也可能成为资源。蚂蚁值得观察的地方，是它仍在尝试把长期投入的技术、组织经验和客户需求重新结合，让原有能力找到新的应用空间。
冒出的竹笋——寻找真实而重要的场景
竹鞭在地下延伸，只有碰到合适的土壤，才会长出新东西。回溯蚂蚁二十多年的发展，它的业务选择有一条相对清晰的线索：先找到一个真实存在、又足够重要的问题，再思考技术能够提供什么帮助。
PC互联网时代，信任是电子商务的一道坎。买卖双方隔着屏幕互不相识，谁先付款、谁先发货，都担心承担风险。支付宝通过担保交易改变了交易流程，让陌生人之间的网上买卖更容易完成。
移动互联网时代，越来越多的消费发生在线下，但商户仍缺乏便捷的移动收款方式。蚂蚁把移动支付和线下商家连接起来，靠产品改进，也靠一家家拓展商户、铺设二维码，让技术真正进入日常生活。
技术本身当然重要，但从找到问题到真正解决问题，中间还隔着产品设计、服务供给、商业协作等许多环节。蚂蚁过去做支付积累的，也包括把这些环节逐个打通的经验。从一个支付工具出发，它后来扩展到金融和生活服务，看上去跨度很大，背后却延续着相似的思路：让专业而复杂的服务，用起来更简单、更可靠。
到了AI时代，这套思路又被带到新的领域。2025年初，蚂蚁管理层讨论AI战略，决定聚焦应用、探索智能上限，把健康、生活服务和金融列为重点方向。蚂蚁CEO韩歆毅谈到，过去做支付宝和余额宝，希望降低支付和金融服务的门槛；做阿福，则希望降低医疗健康服务的门槛。
阿福围绕健康问答、日常管理和线上线下医疗服务展开。目前其App用户数达到1.5亿，单日健康咨询人次近2000万。这些数字说明，普通人对便捷健康服务有相当具体的需求。蚂蚁尝试做的，是借助AI降低信息获取和服务连接的门槛，把过去的医疗服务积累用到新产品中。
OceanBase从内部业务走向企业市场，其实也是在不断面对新的问题。企业引入AI后，需要让模型安全、稳定地使用分散在不同系统中的数据，数据库因此有了新的发展方向。阿福和OceanBase的路径不同，但都能看到蚂蚁围绕问题推进技术应用的习惯。
蚂蚁初代CTO鲁肃曾说，蚂蚁能够走到今天，是“社会给我们的一种奖赏”。在他看来，重要的一点是每个时代都去解决当时最有价值的问题；与此同时，还要学会驾驭新技术，哪怕为此作出组织层面的变革。
比起押中某一个风口，这种长期寻找问题、组织资源的能力，或许更能解释蚂蚁为什么不断尝试新的业务方向。
连成片的竹林——藏着AI绕不过的能力
一根竹子是孤立的，一整片互通的竹林才是生态。蚂蚁过去二十多年积累的支付、风控、数据和服务网络，原本就分布在真实业务的各个环节。随着AI进入生活与企业场景，这些能力开始有了新的组合方式。
用户过去习惯于打开应用、寻找功能，现在一些原本需要多次操作的任务，开始可以交给智能体完成。入口和交互方式变化后，平台如何组织既有服务也会跟着改变。
对拥有大量商家和专业服务资源的蚂蚁而言，这意味着过去积累的业务连接能力还有新的使用空间。
做AI应用，模型能回答问题只是第一步。用户希望解决一个具体问题，还需要找到相应的服务，把事情办完。阿福可以衔接医生和医院，阿宝尝试连接支付宝原有的生活服务；企业端则需要数据管理、专业流程和安全保障。蚂蚁在这些领域的既有积累，为AI应用提供了可以继续组织和连接的服务资源。
再往前一步，智能体开始代表用户执行任务，交易、授权和身份管理也会随之变得重要。支付宝把支付能力延伸到Agent交易，蚂蚁又推出APASS，探索智能体身份核验和权限管理。这些业务抓手背后，能够看到蚂蚁长期积累的账户、风控、商家及服务能力在发挥作用。
把几项能力接在一起，还涉及产品如何协同、服务如何交付、不同主体如何分工。对蚂蚁来说，AI带来的一个变化，是过去分别服务于不同场景的技术与资源，有机会在新的任务流程中重新组合。
这也解释了为什么我们今天观察蚂蚁，视线不能只停留在某一款AI应用或某一项底层技术上。从个人健康到企业数据，从生活服务到智能体商业，它正在试着把长期积累的能力带到更多地方。
这些探索方向各不相同，却都与蚂蚁过去积累的能力存在联系，也让外界看到了一家长期服务真实业务的科技公司，在AI时代可以继续向哪些方向延伸。
如今，AI虽然仍然处于探索阶段，但它将带来新的技术周期和巨大的商业变革已是必然。没有人能准确判断最终的国民级应用是什么，又会花落谁家，不过历史已经告诉过我们，那些基业长青的公司，或许会在不同时期有着截然不同的业务形态，但总有一些内核是恒定的。
竹鞭一直在地下生长，碰到合适的土壤就冒一根笋，笋长成竹，竹又连成片。蚂蚁不是最炙手可热的AI新贵，它只是这样一家默默积累，不断寻找并解决当下真实而重要问题的公司——每当新的技术周期来临时，它或许不是飞得最高那个，但因为根系庞大且总愿意投身那些真实而重要的问题，所以它总能接住，并长出一些新东西。
*题图及文中配图来源于网络。
