蚂蚁百灵大模型：深耕垂直场景，探索商业化新路径

徽声在线记者 | 佘晓晨
徽声在线编辑 | 文姝琪

9月10日，蚂蚁集团高层、蚂蚁健康事业群负责人张俊杰对外透露，蚂蚁旗下的健康管理应用阿福App已拥有1.5亿用户，且每日健康咨询量逼近2000万人次。与此同时，在近期盛大的外滩大会上，AI版支付宝“阿宝”的亮相频率也显著提升，成为焦点之一。

今年，蚂蚁集团在AI应用领域的布局明显加速，旗下多款AI产品进入推广快车道。值得注意的是，蚂蚁对于其百灵大模型的战略定位也愈发明确。

回顾过去两三年，蚂蚁在大模型领域的表现相对低调。与字节跳动的豆包、阿里的千问以及DeepSeek等相比，蚂蚁的大模型业务更多是作为灵光、AI版支付宝、阿福等应用背后的技术支撑，为前端应用提供基础模型能力。

然而，在外滩大会期间，蚂蚁集团基础智能技术部及百灵大模型负责人西亭向媒体表示，百灵大模型被定位为面向真实世界的高效、专业基础模型体系。这一战略定位与蚂蚁集团在AI应用上的思路不谋而合：即避免“大而全”的通用应用和大模型，与竞争对手形成差异化竞争。

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在此次沟通会前，蚂蚁百灵发布了首个金融增强开放模型Ling-3.0-flash-Fin。该模型突破了传统金融大模型仅解决问答、摘要等单一任务的局限，致力于在真实金融工作流中实现AI从“回答问题”到“完成工作”的转变。目前，该模型已正式开源，供业界共同探索。

尽管行业内已逐渐形成共识，认为大模型的比拼已从参数转向场景应用，但西亭仍强调基础模型的重要性。他指出，基础模型的能力代表了当前时代的几种典型能力：一是技术模型决定了AI产品的定义能力；二是技术上的自主权，蚂蚁的许多产品难以依赖他人的API；三是与产业协同的必要条件，即拥有自己的模型。

基于这一理念，百灵大模型的未来方向已明确：继续深化基础模型研究，同时向金融、医疗等专业场景拓展。

自百灵大模型面世以来，便一直瞄准产业场景。2023年首次披露研究进展时，蚂蚁集团就发布了基于自研基础大模型的金融大模型。蚂蚁百灵团队解释称，选择金融和医疗场景作为研究重点，是因为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，有助于团队判断模型的实际能力，并发现通用模型在真实任务中存在的问题。

蚂蚁内部还进一步判断，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的路径。西亭表示：“如果能够解决金融和医疗领域的难点问题，其中的很大一部分能力将有机会反哺通用模型。”他认为，真实场景是检验能力的考场，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，便首次发布就聚焦垂直场景。这也是蚂蚁集团在大厂AI竞争中与其他公司的重要区别：字节拥有流量优势，通过豆包建立大规模C端用户入口；阿里则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。

然而，从专业场景切入也面临商业化的挑战。过去两年，大模型公司已证明模型能力可以快速迭代，但能力本身并不等同于商业模式。对于百灵而言，未来若进一步向专业领域深挖，不仅需要回答“模型能做什么”，还需明确谁能为此付费，以及如何将模型能力转化为商业化服务。

特别是在金融、医疗等场景，模型的销售方式可能远不止简单的API调用。行业客户对数据安全、部署方式、专业能力、责任边界和服务方式都有更高要求。

关于商业化和技术优先级的问题，西亭表示，当前他们设定了一些量化目标，即“端到端的任务成功率”。目前，他们仍在推动模型从“产品到商品”的转化过程。阿福模型技术负责人进捷也表示，在PMF（产品市场匹配度）之外，技术是当前最大的变量。内部仍会专注于技术未来的发展，特别是探索AGI发展的延长线，并寻找蚂蚁的切入口。

作为一家资源丰富的科技公司，蚂蚁集团对百灵商业化的追求可能不像创业公司那样急迫。然而，其面临的竞争环境依然复杂：自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，蚂蚁百灵面临的难题不会减少。