前沿科技，數智經濟
率先駛向產業新大陸的先行者，往往可能最先挖到產業的 " 金礦 "。
2025 外灘大會上，獨立運營一年半后的螞蟻數科，交出一份超行業預期的答卷。據螞蟻數科 CEO 趙聞飆透露，去年就已實現盈虧平衡，預計今年營收增長 50%，且 " 利潤還不錯 "。
這個成績，在中國企業級軟件市場中，已經相當不錯。
取得這個成績的背后，是螞蟻數科目前兩大核心業務：企業級 AI 服務和 Web3 產品。
短短半年時間里，螞蟻數科的企業級 AI 服務推出了包括智能體開發平臺 Agentar、行業大模型、智能體應用在內的全棧 AI 服務體系，還與多家企業探索出了全新的 " 按效果付費 " 模式。而 Web3 產品 RWA 也完成了數字通證的產業化進展，從新能源賽道擴展至算力領域，并逐步向海外擴張。
其中，最為重磅的就是顛覆傳統軟件行業的 " 按效果付費 "。
這種先幫企業做增長、賺到錢，再談收費的方式，和傳統的項目制或 SaaS 訂閱制模式有著本質的不同。一個是看效果，一個是看付出。
這樣做的好處，就在于讓很多中小企業，能夠真正用得起、用得上 AI。科技公司也借此，進一步深入到產業的腹地。
可以預見的是，這一新商業模式將會徹底改變企業級軟件市場的格局。
畢竟，在大模型給產業帶來巨大變革的今天，" 企業期待 AI 能真正在業務和智能化層面產生價值和提升，而非僅僅是工具層面的提效。" 趙聞飆說。
這條從 " 科技工具 " 到 " 價值共創 " 的路，螞蟻數科每一步都踩在了產業的核心痛點上。
與此同時，AI 時代，中國企業級軟件 " 付費難 " 的困境也迎來了破局時刻。
按效果付費
破局產業 AI 落地
今年是大模型爆發的第三年，也是走向產業應用的關鍵年。
去年，很多企業都在理解 AI，并嘗試 AI 落地企業業務。邁入今年，很多企業已經開始將 AI 技術應用到具體業務流程，嘗試解決復雜問題的同時，也越來越關注 AI 帶來的實際業務效果。
不過，想要真正利用 AI 解決企業復雜場景問題，就必須要深入產業核心腹地，"AI 必須要在產業里找到它真正生存的根基。" 螞蟻數科副總裁余濱如此說道。
( 螞蟻數科副總裁余濱 )
但是，當前 "AI 還普遍還停留在一個工具提效階段，真正將業務智能化，把業務效果做出來，還沒有實現。" 趙聞飆說道。
以此前火熱的智能體來說，最近熱度有所下降，原因就在于，市場中很多都是通用智能體。不同的產業之間都存在著行業壁壘，目前的通用型智能體并不能夠做到 " 一通百通 "，而只有 " 專才生 " 才能夠解決真正產業問題。
那么，怎么才能讓 AI 創造出明顯的業務效果？
首先，要有一套能夠讓企業 AI 能夠做到 " 出場即專家，淺調即高效 " 的技術應用底座。
相比于其他企業，螞蟻數科選擇了一條差異化之路：
即不做基礎大模型，但做基礎模型之上的所有，包括智能算力調度、行業大模型、智能體開發平臺，及各類智能體應用，如 ToC 理財顧問，ToB 營銷智能體等，以及更上層的智能終端設備。
不卷基礎模型，但卷基礎模型之上的一整套 AI 方案，幫助企業實現 AI 業務價值的交付，這無疑也契合當下企業落地大模型產生業務效果的核心訴求。
有了技術底座卻并不意味著高枕無憂，企業想要落地 AI，仍面臨著成本投入的 " 囚徒困境 "。
今年初，余濱在拜訪一家區域性銀行時，行長坦言 " 想做 AI，但不敢投 "，一方面擔心前期幾百萬的投入看不到回報，另一方面怕技術團隊跟不上，最后成了 " 面子工程 "。
這種 " 不敢投、不會用 " 的困境，在中小金融機構和企業中尤為普遍。
對此，螞蟻數科率先落地 " 按效付費 " 模式，支持企業客戶根據大模型應用的實際效果（如業務增長或成本節省）來付費，而非傳統的項目制或訂閱制模式。
如一些中小銀行，想要落地 AI 產品，但并沒有更多的預算。螞蟻數科為其提供 " 財富助理 " 智能體，幫助銀行客戶經理提升服務效率。基于 " 按效付費 " 合作模式，該銀行實現了理財交易規模增長 20%。該行長主動找到余濱表示：" 首年的分潤我們全給你們，希望能長期合作 "。
而這一商業模式成立的關鍵，就在于螞蟻數科能夠解決產業核心的需求。
比如，在國內降息背景下，很多銀行都在從儲蓄向理財服務轉型，這個過程中就對 "AI 理財師 " 有極大的需求。
一些銀行機構的理財師數量較少，服務能力不足，特別是在區域性銀行或稍微偏遠地區的銀行，缺乏好的理財師。
而螞蟻數科的 AI 理財師智能體，則沉淀了專業理財師的知識與積累，能夠明顯提升人類理財師的服務規模和能力。
" 我們基于螞蟻實踐經驗，將原本屬于專業理財經理的經驗，沉淀至其大模型產品當中，這是這個商業模式成立的關鍵。" 余濱說道。
能精準地抓住剛需的痛點，代表螞蟻數科對產業的深刻理解，這里面沒有十年以上的經驗很難做到。目前，螞蟻數科已經與部分戰略級客戶達成了基于關鍵業務效果的合作模式，將逐步向全行業推廣。
這種 " 效果導向 " 的模式，背后是螞蟻數科已經形成大模型落地產業的 "ACE"（Align-Construct-Evaluate）三步方法論：
第一步，是與客戶進行價值定位，一同找到可衡量的、最有價值的業務目標；
第二步，根據業務目標，為客戶構建一整套從模型到應用的解決方案與實施路徑；
第三步，通過持續聯合運營，確保業務效果最終達成。
這種 " 方法論 + 模式創新 " 的組合，也讓螞蟻數科的 AI 業務快速滲透到更多行業。
目前，螞蟻數科企業級 AI 服務主要聚焦在金融和新能源兩個行業，而且實現了 100% 的增長。同時，除了這兩個行業之外，還在 80 多個行業都已有應用。
余濱透露：" 現在每天都有機構找我們談按效付費，甚至有客戶簽了 5 年的長期合約，這在以前是不可想象的。"
AI+Web3
智能化重構全球資產網絡
這次外灘大會，如果說 AI 業務的突破靠的是 " 模式創新 + 產業縱深 "，那螞蟻數科 Web3 業務的突圍則靠的是持續的 " 技術創新 + 全球布局 "。
" 通證只有從虛擬世界中的價值存儲和投機交易對象，轉變為解決實體經濟中信任、效率與成本問題的工具，才能真正形成可持續、有深度、有廣度的生態體系，迸發出應有的價值。"9 月 11 日，在 2025 Inclusion · 外灘大會上，螞蟻集團 CEO、螞蟻數科董事長韓歆毅說道。
2024 年，螞蟻數科在香港落地首單新能源 RWA 時，行業中還有人在質疑 " 實體資產上鏈有沒有價值 "。當時團隊遇到的最大難題，是如何讓投資者相信 " 鏈上的充電樁數據是真實的 " ——畢竟，傳統的資產證明靠的是紙質文件，而區塊鏈提供的是實時、不可篡改的數據。
為了解決這個問題，螞蟻數科的技術團隊做了兩件事：
一是開發 " 可信一體機 "，把充電樁的 IoT 數據直接接入區塊鏈，避免中間環節篡改；
二是引入零知識證明（ZKP）技術，讓數據在保密的同時，能被驗證真實性。
"RWA 就像資產‘上市’，如果看不到底層資產的真實情況，就沒人敢投。" 螞蟻數科 CTO 閆鶯在 2025 外灘大會上強調，螞蟻數科做 RWA 的核心原則是 " 資產可信、數據透明 "。
如今，這個原則已經延伸到更多領域，如算力資產上鏈時，他們會實時同步服務器的運行狀態；儲能柜上鏈時，會跟蹤充放電數據，確保資產質量等。
從底層技術來看，一年多過去，螞蟻數科已經搭建了一套從可信上鏈到流通的技術基礎設施，包括在海外市場推出 Layer2 區塊鏈 Jovay，能將 RWA 的交易縮短至毫秒級。
但實體資產在鏈上流通，不光是要可信地流通，也要智能地流轉。其中，智能合約作為區塊鏈的核心執行程序，是區塊鏈網絡自動運轉的中樞。
智能合約，本質上是預設規則的自動執行器—— " 如果滿足條件 A，則執行動作 B"，它沒有感知能力，不會推理，更無法應對復雜或未知場景，換句話說，它是 " 敏捷的 "，但不是 " 智能的 "。
因此，將 AI 融合進入智能合約之中，則成為了必要趨勢。
在 2025 Inclusion · 外灘大會通證經濟論壇上，閆鶯宣布全新推出 " 智能代理合約（Agentic Contract）"，將在其 L2 Jovay 上原生部署。
" 這是針對智能合約的一次根本性升級 "，她表示，智能合約將從基于預設規則的 " 自動化 " 向具備環境感知與動態決策能力的 " 自主化 " 轉型，助力全球價值網絡的智能躍遷。
據介紹，Agentic Contract 引入 AI 智能體驅動智能合約，讓合約本身具備自主性，使其能夠基于 AI 進行環境感知、邏輯推理和動態決策，實現從 "Smart Contract" 走向 "Agentic Contract"。
以供應鏈、能源場景為例，AI 代理可實時分析物流數據，自動觸發智能合約支付運費；AI 代理可以動態優化收益分配，讓能源資產價值隨市場實時流動。
去年以來，螞蟻數科攜手朗新、協鑫、奧瑞德等企業，成功將新能源、算力等實物資產以 RWA 通證形式在鏈上流通。
"Web3+AI 不僅僅是技術突破，更是智能化新契約的誕生 "，閆鶯總結說。面向未來，她認為資產通證化將率先爆發，隨著 Agentic Contract 的崛起，全球資產網絡將會得到智能化重構。
AI 軟件，掀桌子重做
大模型爆發三年后，企業級軟件正在呈現冰火兩重天。
就在 9 月 10 日，全球市場份額最高的數據庫軟件公司甲骨文市值單日暴漲 2440 億美元，而在此前 AI 數據公司 ScaleAI 的身價也高達了 270 億美元。
與此同時，國內老牌軟件巨頭用友收入卻連年出現停滯甚至下滑，一再裁員也難以扭轉局勢，因為降本難以解決技術落后帶來的產品、商業模式跟不上市場的問題。
每個時代的機遇下，都會誕生一批偉大的公司，市場大于移動互聯網十倍甚至百倍的 AI 時代，也一定是如此。
但這一代偉大的公司在哪兒呢？
" 今年是誕生下一個字節和小紅書的時候了。" 金沙江創始人朱嘯虎在 2025 外灘大會上拋下的這句預言，或將一語成讖。
但除了這些 ToC 的公司，很多偉大的 ToB 公司，往往是借助時代的機遇完成跨越式成長，百煉成金。不僅僅是在一個時代贏，而是能連續穿越周期。
被去 "O" 化很多年后，甲骨文依然能股價暴漲，業務還從軟件層的數據庫，向下拓展到了云基礎設施的算力服務。被英特爾在 PC 和數據中心吊打了兩個時代的英偉達，能在 AI 時代站上 " 宇宙第一股 " 的 4 萬億美元市值巔峰。
那么，怎么才能不斷穿越周期呢？答案是，擁抱變化。
相比于花樣百出的個人用戶服務，企業級服務似乎百年不變，企業級軟件更是如此。在 AI 時代到來之前，企業級軟件要么按項目制收費，要么按訂閱制收費。
在之前，這些收費方式都很順理成章。一個是按我做一個項目付出了多少成本來收費，一個是按你用了多少我的產品來收費。但卻都不是終極答案。
" 市場上的數科公司很多，我們想要做不一樣的。" 趙聞飆說道。
2024 年 3 月，螞蟻數科開始獨立運營，趙聞飆走馬上任后，就開始整合公司核心業務體系，甩出了兩張王牌，即企業級 AI 服務和 Web3 服務。
在一直低迷的中國企業級軟件市場中，也早就亟需一場新的革命。
" 無論是 AI，還是 Web3，都會引發 ToB 市場的革新，并且這個范式的革新不亞于移動支付時代的變化。" 趙聞飆說道。
螞蟻數科這兩個業務擁有一個最大的共性，就是讓客戶為價值付費。
除了上面講的 AI 業務按效果付費，RWA 業務實際上也是解決了重資產公司的資產評估和流通難題，在幫企業獲得更便捷的融資通道的同時，收取一定的服務費。
AI 時代的軟件付費模式，一定是 " 效果為王 "，而螞蟻數科是這個時代的代表。
這兩個賽道的前景無疑是明確的，但行進的道路卻需要 " 摸著石頭過河 "。對此，趙聞飆也明確表示：" 如果以馬拉松來比，我覺得目前螞蟻數科還在前 25% 的階段。"
趙聞飆坦言，螞蟻數科尚處于剛起步加速的狀態，未來三到五年才會真正進入高速發展，" 而相比于企業營收利潤，我更關心把市場做大，將賽道做深，創造新東西、新模式出來。與這些相比，收入只是我第二梯隊的 KPI。"
這種清醒的認知，能讓公司在行業狂熱時保持定力，在遇到挑戰時堅持深耕。
對于 ToB 服務來說，長期主義從來不是一句口號，而是 " 需要耐心、定力，堅持長期主義地投入。" 趙聞飆說。
中國 AI 軟件的故事，才剛剛開始。
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王一粟
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