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徽声在线记者 | 佘晓晨 9月10日,蚂蚁集团副总裁兼蚂蚁健康事业群总裁张俊杰透露,蚂蚁旗下的阿福App用户规模已突破1.5亿大关,日均健康咨询量接近2000万人次。与此同时,在近期举办的外滩大会上,AI版支付宝“阿宝”的曝光度显著提升,成为行业关注的焦点。 今年以来,蚂蚁集团加速推进多款AI应用的落地进程。值得注意的是,与早期“探索性”布局不同,蚂蚁对百灵大模型的战略定位已愈发明确,展现出更强的方向感。 回顾过去两三年,蚂蚁在大模型领域的布局相对低调。相较于字节跳动的豆包、阿里的千问以及DeepSeek等高调入场的玩家,蚂蚁更倾向于将大模型能力内化于灵光、AI版支付宝、阿福等具体产品中,通过前端应用间接释放技术价值。 在外滩大会期间,蚂蚁集团基础智能技术部负责人、百灵大模型总负责人西亭向徽声在线等媒体表示,百灵的定位是构建面向真实世界的“高质效”专业化基础模型体系。这一战略与蚂蚁做AI应用的思路一脉相承:拒绝“大而全”的通用化路线,通过差异化定位形成竞争优势。 <
大会前夕,蚂蚁百灵正式发布金融增强开放模型Ling-3.0-flash-Fin。该模型突破传统金融大模型仅处理问答、摘要等单一任务的局限,尝试在真实金融工作流中实现AI从“回答问题”到“完成工作”的跨越。目前,这一创新成果已通过开源方式向行业开放。 尽管行业已形成共识——大模型竞争正从参数规模转向场景落地,但西亭在采访中仍强调基础模型的核心价值。他指出,基础模型能力代表三大关键优势:其一,决定AI产品的定义权;其二,确保技术自主性,“蚂蚁的产品体系难以完全依赖第三方API”;其三,为产业协同提供技术基石。 基于这一认知,百灵的未来路径已清晰可见:一方面持续强化基础模型研发,另一方面向金融、医疗等专业场景深度渗透。 从诞生之初,百灵就展现出鲜明的产业导向。2023年首次亮相时,蚂蚁即发布基于自研大模型的金融解决方案。对于持续深耕金融与医疗领域的选择,百灵团队解释称,这两个场景对模型能力的要求更为严苛,将模型置于高难度任务中,既能检验其真实能力边界,也能发现通用模型在实践中的短板。 蚂蚁内部形成更深层次的判断:专业模型不仅是通用模型的商业化出口,更可能成为反哺基础模型升级的重要路径。 西亭进一步阐释:“解决金融与医疗领域的核心难题,其积累的能力有很大机会反哺通用模型发展。”他认为,真实场景既是检验模型能力的试金石,也是推动技术迭代的关键训练场。 与“通用模型向下寻找行业应用”的常规路径不同,蚂蚁自立项大模型研发之初就锁定垂直场景。这种战略选择使其在大厂AI竞争中形成独特优势:字节跳动依托流量优势通过豆包构建C端入口,阿里巴巴借助云服务与开发者生态承接模型能力,而蚂蚁则坐拥支付宝、金融等高价值商业场景。 然而,垂直场景切入也带来商业化挑战。过去两年,大模型行业已证明技术能力与商业模式之间存在显著鸿沟——能力迭代速度远超变现能力。 对于百灵而言,未来深入专业领域需回答三个关键问题:模型能创造何种价值?谁愿意为这种价值付费?如何将技术能力转化为可持续的商业服务? 尤其在金融、医疗等敏感领域,模型销售模式远不止简单的API调用。行业客户对数据安全、部署方式、专业能力、责任界定及服务模式均提出更高要求,这需要供应商具备更全面的解决方案能力。 针对商业与技术平衡问题,西亭透露团队已设定量化目标,核心指标是“端到端任务成功率”。目前,百灵正处于“从产品到商品”的转化阶段。阿福模型技术负责人进捷补充称,除产品市场匹配度(PMF)外,技术变量已成为当前最大不确定因素。“内部仍会聚焦技术长期发展,特别是探索AGI演进路径中的蚂蚁切入点。” 作为拥有深厚资源积累的科技企业,蚂蚁对百灵商业化的追求不像创业公司那样急迫。但其面临的竞争环境依然复杂:自2025年以来,国内模型厂商经历多轮API价格波动,行业竞争焦点已从单纯的技术能力转向综合服务价值。当蚂蚁选择从金融、医疗场景切入竞争后,需要解决的挑战只会更多不会更少。 |
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