蚂蚁百灵大模型：垂直场景中的差异化竞争之路

徽声在线记者 | 佘晓晨
徽声在线编辑 | 文姝琪

9月10日，蚂蚁集团副总裁兼蚂蚁健康事业群总裁张俊杰在公开场合透露，蚂蚁旗下的健康管理应用——蚂蚁阿福App，其用户规模已突破1.5亿大关，且用户单日健康咨询量接近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”的亮相频率也显著提升，成为大会的一大亮点。

今年以来，蚂蚁集团在AI应用领域的布局明显加速，旗下多款AI应用进入推广快车道。与此同时，蚂蚁对于其百灵大模型的战略定位也愈发清晰，展现出与以往不同的战略考量。

回顾过去两三年，蚂蚁在大模型领域的布局相对低调，与字节跳动的豆包、阿里的千问以及DeepSeek等热门模型相比，蚂蚁的大模型业务更多时候是作为灵光、AI版支付宝、阿福等具体应用的技术支撑，默默为前端的AI应用和产业服务提供基础模型能力。

然而，在今年外滩大会期间，蚂蚁集团基础智能技术部负责人、百灵大模型负责人西亭在接受徽声在线等媒体采访时表示，百灵大模型的定位已经明确为面向真实世界的“高质效”、专业化基础模型体系。这一战略定位与蚂蚁集团在AI应用领域的思路不谋而合，即避免与竞争对手在“大而全”的通用应用和大模型领域正面交锋，而是选择差异化竞争，专注于特定领域和场景。

图片来源：徽声在线图库

就在此次沟通会前夕，蚂蚁百灵发布了其首个金融增强开放模型——Ling-3.0-flash-Fin。该模型与传统金融大模型的主要区别在于，它不再局限于解决问答、摘要等单点任务，而是尝试在真实金融工作流中，让AI从“回答一个问题”升级为“完成一项工作”。目前，该模型已经正式开源，供业界参考和使用。

尽管行业内已经逐渐形成共识，认为大模型的比拼已经超越参数层面，转向场景应用，但西亭在采访中仍强调了基础模型的重要性。他认为，基础模型的能力代表着这个时代几种非常典型的能力：一是技术模型决定了定义AI产品的能力；二是技术上的主动权，蚂蚁的很多产品难以完全依赖外部API；三是与产业协同的需要，拥有自己的模型是更好地与产业合作的基础。

在这一理念的指引下，百灵大模型的未来发展方向已经明确：一方面继续提升基础模型的能力，另一方面向金融、医疗等专业场景深入拓展。

从诞生之初，百灵大模型就瞄准了产业场景。在2023年首次披露研究进展时，蚂蚁集团发布的就是基于自研基础大模型的金融大模型。对于为何选择继续在金融和医疗场景做基础模型的研究，蚂蚁百灵团队给出的解释是，这两个场景对模型能力的要求更高，将模型置于这些“更难”的任务中，有助于团队更准确地判断模型的能力边界，并发现通用模型在真实任务中存在的问题。

蚂蚁内部对此还有更深入的思考：专业模型不仅可能是通用模型的一个商业化出口，更可能成为反哺基础模型的一条重要路径。西亭提到，“如果能够把金融和医疗这两个领域里面的难点解决好，其中的很大一部分能力是有机会反过来提升通用模型的。”他认为，真实场景是检验模型能力的最佳考场，也是推动模型进步的重要训练场。

与“通用模型向下寻找行业应用”的路径不同，蚂蚁集团自立项大模型研发以来，就明确将首次发布落在了垂直场景。这也是蚂蚁集团如今在大厂AI竞争中与其他公司的一个重要区别：字节跳动拥有流量优势，通过豆包建立大规模C端用户入口；阿里可以通过云服务和开发者生态承接模型能力；而蚂蚁集团则拥有支付宝、金融等大量商业场景，为其大模型的应用提供了得天独厚的条件。

然而，从专业场景切入也面临着商业化的挑战。过去两年，大模型公司已经证明了模型能力可以快速迭代，但能力本身并不等同于商业模式。对于百灵大模型而言，如果未来进一步向专业领域深挖，它需要回答的就不只是“模型能做什么”，还包括谁能为此付费，以及如何将模型能力真正转化为商业化服务。

尤其是在金融、医疗这样的敏感场景，模型的销售方式可能不仅仅是简单的API调用。行业客户对于数据安全、部署方式、专业能力、责任边界和服务方式都会有更高的要求。这也意味着，蚂蚁百灵需要在满足客户需求的同时，不断探索和创新商业模式。

关于商业化和技术优先级的问题，西亭表示，当下他们会有一些量化目标，总结起来就是“端到端的任务成功率”。而现在来看，他们还在推动模型“从产品到商品”的转化过程中。阿福模型技术负责人进捷也在采访中表示，在PMF（产品市场匹配度）之外，今天最大的变量其实是技术。他强调，“内部还是会专注在看技术未来的发展，特别是AGI发展的延长线是哪些。”在技术的发展趋势之外，他们会积极探索技术里面蚂蚁的切入口，以寻求更大的商业机会。

作为一家拥有丰富资源积累的科技公司，蚂蚁集团对于百灵商业化的追求可能不像创业公司那样急迫。然而，其面前依然是复杂的竞争环境：从2025年以来，国内多家模型厂商经历多轮API的“降价”和“涨价”，行业竞争已经从单纯的模型能力转向服务价值。从金融和医疗场景切入竞争后，留给蚂蚁百灵的难题不会变少，但也将为其带来更多的机遇和挑战。