這兩天在WAIC打卡，發現一個很有意思的現象：
和追求極致模型能力的美國同行相比，中國的AI行業，是在瞄準真實世界的需求入口。
我知道你急，但你先別急，是的，我們的模型並不差，像是Kimi也剛剛獻禮了有史以來第一次擠進Artificial Analysis的新模型，OpenAI和Anthropic雙巨頭的領先地位並不穩固。
但是打開天窗說亮話，那些大殺四方的國產模型，都還是在服務海外高淨值用戶的Coding工作，本質上屬於出口貿易，短期看來，國內不可能出現相同甚至接近的需求規模。
所以在純粹的模型側，中國的市場反饋是吆喝型的，問就是強無敵，但訂閱是不可能訂閱的，買單還是要靠老外，承認這點，並不丟人。
那麼轉折出現在哪裏呢？
從這屆WAIC來看，幾乎已經無人再談ChatBot，取而代之的是人均掛在嘴邊的Agent，也就是所謂的智能體，聊天框是裝不下這玩意兒的，它需要進入到真實世界裏去給人跑腿幹活。
換句話說，就是脫虛向實，正好到了中國數字經濟的擅長領域。
這不就來勁兒了嗎？
這裏的脫虛向實，倒也不只體現在會場裏滿地亂竄的各種機器人上，而是當AI的智能達到一定程度之後，它就必然被期待擁有更進一步的行動能力，去匹配它的無所不知。
畢竟，沒人會信任一個只會「說啥啥都懂、幹啥啥不成」的萬事通。
這個明確得不能再明確的信號，帶來了一個稍微有點意外的結果，那就是有些本來已經「定型」的公司，因爲過去的積累和未來的智能體發生了某種化學反應，得到了一次被重新認識的機會。
其中值得觀察的一個樣本，就是螞蟻集團。
以前關於螞蟻這家公司的角色定位，往往在金融科技和科技金融兩個名詞之間拉鋸，AI時代到來之後，螞蟻也有阿福這樣的爆款新品出現。
那麼既然並未錯過什麼，所以似乎沒有什麼重新認識的必要？
這話，搞不好說早了。
真正值得重新認識的，不只是 「 阿福 」 「 阿寶 」 這樣的新產品，而是螞蟻歷經20多年積累的三條軸線——連接真實世界的服務生態、商業交易和技術底座——當智能體開始辦事，這些積累也顯現出新的價值。
舉個例子，假如你做出了一個智能水平全球最高、高到拳打GPT-5.6 Sol、腳踢Claude Fable 5的模型，你能讓它在手機上幫你交一下電費嗎？
理論上，這種任務根本不需要所謂的博士級智能才能理解，智商正常的普通人都能做到，但它的寸步難行在於，作爲一段裝在App裏的代碼，它還沒找到屬於自己的軀殼 —— 它需要知道去哪裏調用服務，如何識別用戶身份，怎樣獲得支付授權，交易出了問題由誰負責，以及怎樣在便利與安全之間取得平衡。
所以在新的發展階段，AI大廠都在迴歸從0到1的過程，無論是各種AI手機的概念和立項，還是和上下游合作，一切都證明了那個最基本的原理：
大力可以出奇跡，卻也沒有捷徑可走。
而螞蟻真正帶入AI時代的，是過去二十多年在真實商業場景中形成的理解、經驗和能力： 如何連接需求與服務，如何完成交易與履約，如何在效率與安全之間建立信任。
當AI開始走出聊天框，這些積累也在被新的技術重新組織，成爲智能體進入真實世界的重要支撐。
我記得當年支付寶在做小程序生態時，也有很多聲音質疑，認爲它就老老實實的做好支付工具就好了，何必大費周章向生活服務延伸。
講道理，這類聲音在很長時間裏並非難以理解，但是如果我們相信未來會是成千上萬個智能體跑在互聯網上替人解決問題的模樣，那麼擁有隨時可以調用的生活和消費服務，就無比重要了。
7月初公測的AI版支付寶就是一個例子。用戶說一句話，就可以完成寄快遞、打車、點外賣、查公積金等操作。與此同時，支付寶AI開放平臺正在把支付寶連接的8000多種服務，轉化成可以被智能體理解和調用的服務接口。
過去的服務生態，到了智能體時代，有了新的價值： 它給AI準備好了可以直接伸出去的手和腳。
強如ChatGPT，也在通過Agentic Commerce Protocol、Instant Checkout等方式，持續連接商家、商品、支付和履約。模型越強，越需要補齊這些走向真實商業的鏈路。
站在轉折的路口回頭來看，螞蟻在過去佈局的關鍵能力，正在得到重新的組織和刷新：
首先，螞蟻不是先有一個AI入口，再去尋找它能爲用戶做什麼。支付寶長期連接着支付、出行、醫療、政務和生活消費等大量真實服務，用戶原本就在這裏處理具體問題。
AI的加入，是把這些已經存在的服務重新組織起來，讓用戶少找一步、少點幾次，甚至用一句話直接把事情辦完。
於是，基於國民級的服務覆蓋，螞蟻在事實上可以通過升級——而非從頭再來——的方式把智能體接入到普通人高頻接觸的真實場景裏。
阿福和阿寶，正好代表了兩個不同的方向。
阿福從健康這個高頻、剛需又具有專業門檻的場景向下扎深，目前用戶數已經突破1億，每天解答超過1000萬個健康問題；阿寶則在支付寶原有的服務生態上向外鋪開，用自然語言重新組織生活服務。
一個從垂直場景尋找AI應用的深度，一個從國民級平臺擴展智能體的服務邊界。兩者背後其實是同一套思路： AI不只是給出答案，而是進入真實服務鏈路，最終解決問題。
所以何止是交電費，基於支付寶服務網絡的智能體，能夠觸達的範圍天然要比一個孤立的聊天應用更大，它至少已經跨過了很多AI公司仍在補的門檻：
App的孤島化、服務接口無法調用、身份和支付授權不明確、履約鏈路割裂、便利與安全的不可兼得⋯⋯等等。
更重要的是，智能體能做什麼，只是其中的一部分，還有一部分我稱之爲，在需要讓AI替自己賺錢的商業場域，人類又能讓智能體做什麼？
還是舉個實例，Cloudflare，就是全世界被用得最多的那個流量中轉產品，正在試圖給AI爬蟲定價，因爲AI訪問網站不會點擊廣告，所以它實際上是在摧毀整個互聯網的商業模式，讓大大小小的網站失去收入來源。
所以Cloudflare決定做一個收費網關，如果用戶再讓AI去查航班信息，那麼當AI前去對應網站抓取數據時，就必須付錢——數額可能很低——才能獲得信息並完成用戶的委託，由此重新平衡互聯網的經濟體系。
Cloudflare的構想當然沒什麼問題，但中間漏掉的東西是，目前的公網上還沒有成功建立起可供AI流通的交易閉環，智能體的兜裏通常是沒有真實貨幣的⋯⋯
AI怎樣獲得用戶授權，怎樣付款，商家怎樣收款，交易出現爭議後怎樣處理，這些問題都不是一個內容網關可以獨自完成的。
它需要支付網絡、商家網絡、交易協議和風險治理共同參與。
我的意思是，這個事兒哪怕最後能做成，也不太可能是Cloudflare來當這個底座，大概率會是AI大廠們自建聯盟。
這不巧了，螞蟻也是有話事權的。
除了上面說的，在用戶側，螞蟻已經提供了包括支付在內的一攬子能力，換到商業側，依託支付寶的日積月累，從開遍全網的線上電商，到人均貼着收款碼的線下門店，螞蟻也覆蓋得七七八八了。
這意味着，螞蟻不必從零尋找商家和服務，而是可以在現有服務網絡上，逐步完成智能體化改造，讓更多服務被AI調用，讓交易和履約真正發生。
這條從需求理解到服務交付的真實商業鏈路，正是很多AI公司在努力打通的場景。
用戶入口和交易終點都在，最後一公里自然要好辦得多了。
交易閉環和商業生態，在過去決定了螞蟻作爲中國互聯網巨頭第四極的江湖地位，在未來能決定的，是它能在多大程度上，把這場AI風暴席捲過後的城市，變成自己的主場。
這條路徑也不意味着模型和技術不重要。
包括螞蟻自研的百靈大模型，也是在追求Token、參數和計算三大效率的突破，用更低資源消耗實現更強智能輸出，這個AI能出門辦事的戰略是一致的，經濟性是至關重要的，用戶不可能用Coding的成本去交一次電費。
而且這也是中國相比美國走得更順的一條路，在數字經濟和真實世界的交叉路口，這邊的人間煙火是風景獨好的，無論是電商帶動的快遞物流，抑或一條視頻就能拉爆小鎮文旅，對於AI的真正價值應該用在什麼場景，中國的用戶，可能有他們自己的選擇和答案。
不過說到底，螞蟻在WAIC上亮出的這一手牌，靠的不是風口來了以後臨時湊齊，而是過去十幾年圍繞服務、交易、信任和技術持續投入。莎士比亞寫下「凡是過往皆爲序章」，說的大概就是這個意思。