真没想到，独立运营2年不到，蚂蚁数科居然在AI竞争中突围了

　　12月11日，蚂蚁数科生态伙伴大会成功举行，在这场生态伙伴们的交流盛会上，看到蚂蚁数科的年度成绩单时我还挺意外的，因为公司独立运营不到2年，可居然在产业AI里做出了不少动静。现在AI圈里，还有不少公司在比模型参数，但蚂蚁数科却在专业的金融、能源等领域扎根深耕，且做得还不错。

　　一、专挑最难的金融场景“啃硬骨头”

　　大家不妨先琢磨个事儿：产业AI落地最难在哪？其实就是那些规则多、合规严的场景，出错了代价大，很多公司都绕着走。但蚂蚁数科却直接把突破口选在了金融领域。可能有人会说，扎进最难的金融里，这不是自找苦吃吗？

　　但蚂蚁数科CEO赵闻飙在大会上说的一句话，倒点透了关键：“AI真正价值不仅在于技术的先进性，更在于能否深入产业一线、解决实际问题。”

　　他们还真把这句话落到了实处——现在蚂蚁数科服务了100%的国有股份制银行，超过60%的地方性商业银行，宁波银行用它的知识工程平台，把复杂问题回答准确率从68%提到了91%；上海银行靠它的技术做了个AI手机银行，直接从“人找服务”变成了“服务找人”。

　　说白了，金融领域的AI能力能做好，再往其他行业延伸就顺理成章了。毕竟连最严的合规、最复杂的数据都搞定了，应对能源、交通这些领域的需求，自然更有底气。

　　二、不贴“大模型公司”标签，只认“解决问题”的能力

　　现在不少公司都爱把“大模型公司”的标签挂在嘴边，但蚂蚁数科不一样，它连这个标签都不想贴。赵闻飙在演讲里提过一句很实在的话：“让科技回归商业本质，不做通用助手，只做产业精专。” 用大白话就是：别跟我扯技术多厉害，先看能不能给客户带来真价值。

　　它的做法也挺反常规，直接搞了个“按效果付费”模式。比如做风控，就按“止损多少钱”收费；做营销，就按“GMV增长多少”结算。客户花的每一分钱，都能看到实在回报，这可比光说“我们的模型准确率99%”管用多了。

　　而且它不是零散地搞技术，而是搭了个全栈产品矩阵：底层有数据支撑，中间有金融专属的模型评测，上层有落地应用，从研发到落地形成了闭环。

　　就像它的数据分析智能体，之前在全球权威评测里拿了准确率和执行效率双第一，还把模型开源了——不是为了炫技，而是真想拉着行业一起解决问题。

　　三、不搞“独角戏”，路越走越宽

　　当然，超车从来不是一个人的事，蚂蚁数科也没打算单打独斗。这次大会上它升级了“星澜计划”，给300家深度合作伙伴提供技术、运营、商机、资金四个维度的支持，一起服务13000多家终端客户。这也诠释了一句话：一个公司能力再强，也覆盖不了所有行业的需求，拉着伙伴一起干，才能把路走宽。

　　其实我个人觉得蚂蚁数科的“弯道超车”，真不是靠什么“捷径”，而是沉下心做了三件务实的事：选对了难走但有价值的路，聚焦了客户真需求，还拉着伙伴一起搭生态。现在它已经从金融延伸到了民生、能源，未来要是能继续保持这份“不急躁”，说不定还能在产业AI里挖出更多可能性。