91.外滩大会实录：智能体经济的破晓时刻
- 蚂蚁数科把AI与区块链的交汇押在智能体经济的信任与交易底座上。 边卓群认为，Agent之间的小额、7×24小时交易需要可追踪、可审计的账本；余滨则强调，大模型处于“概率的一个世界”，需要增强底层数据与基础设施的可信性。主持人把这条延续多年的路线概括为：“这不是一个换轨的故事，而是一个加速的故事。”
- 产业AI的关键转折，是企业从追问技术有没有价值，转向追问价值如何进入业务。 余滨认为，2025年春节的DeepSeek显著推动了这一变化；数科则在2024、2025年选择直接进入银行、保险、能源、医疗等复杂场景，承担更大的前期投入。“不入虎穴焉得虎子”，背后是先用真实业务反推模型与工程方法的路径。
- “智能体超级工厂”承载的是从生产到运营数字员工的一整套体系。 行业与专业模型、几百个skills、智能体模板、几百个数字专家，以及考核、安全和运营机制共同组成交付内容。两套生产工艺分别服务于遵守SOP的流程与任务导向的执行，客户既可以制造Agent，也可以直接选择数字员工上岗。
- 对“没有IM就难做Agent to B”的质疑，余滨把竞争焦点转向经营数据与生产数据。 他的理由是，AI可能改变组织本身，组织数据的优势不能直接等同于生产价值。边卓群进一步强调，金融、能源、医疗、零售的进入顺序来自已有行业积累；“用数据去读懂一个企业”，才是她给出的竞争依据。
- 垂类智能体的长期竞争力，被边卓群定义为行业认知、数据与交付能力持续回流的过程。 面对主持人提出“大模型最终会吃掉一切”的挑战，她承认大模型公司也会“从大模型大脑长出手脚”，没有否认其进入行业的可能。她所强调的“护城河是动态的”，依赖企业在服务客户时继续获得能力与数据收益。
- 两位嘉宾对智能体经济的临界点给出了不同尺度。 余滨从入口变化观察它，认为支付宝“阿宝”等与商家连接的智能体入口已让这一经济逐步显现；边卓群则把标准放在人是否被释放出来——“当我们在讨论AI的时候不焦虑了”，有时间讨论创造与美好生活，才算真正到来。
- 数字员工进入实质业务，是两位嘉宾对下一阶段最明确的预期。 余滨相信“明年”会有更多数字员工承担生产经营工作，并认为AI可能开始成为经营报表的关键环节。边卓群对软硬件、具身与非具身、硅基与碳基协作的时间判断是：“可能就在接下去3个月或者是6个月里边。”
1. 双轮战略的起点是内部练兵与行业积累
卫诗婕在开场介绍，蚂蚁数科已走到第11个年头，过去6年连续位居国内区块链BaaS市场份额第一，近期也传出Pre-IPO融资消息。此次外滩大会圆桌的核心，是解释这家公司如何将原有区块链能力与AI to B结合，以及两条业务线如何共同面向智能体经济。
边卓群回顾，蚂蚁在2021年将区块链代表的智能科技、金融云与移动科技代表的云科技，以及隐私计算与安全代表的安全科技合到一起，内部称为“三军会师”。蚂蚁集团是背后的“练兵场”，技术先在内部验证，再产品化输出；这种内外循环，让团队特别重视应用价值、稳定性与安全性。余滨则把蚂蚁数科的来源概括为蚂蚁集团21年的技术沉淀与市场实践：企业和行业客户带来的商业理解、数据，使技术能用于解决行业问题。
边卓群回顾，蚂蚁集团讨论区块链已有约10年，团队约5年前已探索AIoT与区块链结合，让设备记录数据，使静态资产成为可流动、具有智能的资产；2023、2024年进一步讨论实物资产上链与通证化，如今延伸到Agent交互和支付。卫诗婕的归纳是：“不是一个换轨的故事，但是它是一个加速故事。”
2. DeepSeek推动价值落地，最难场景成为起手式
余滨说，团队2022年已经实践产业AI，但2023年研究ChatGPT后，他觉得“百问百答”更多还是知识工具与交互层的产品。2024年前后，内部金融AI产品重构服务的实践，让他更明确地提出：AI不仅应是大语言模型，也应成为真正解决业务问题的“业务模型”。
2025年春节的DeepSeek，是他眼中的第二个决定性时刻：企业不再要求先论证AI能否落地，而是直接讨论如何在自身业务里实现价值。市场从价值问询快速进入落地阶段；近期国际产品继续向医疗、金融深入，也让他对专业智能体、产业AI路线更加笃定。
这条路线曾引发内部大讨论：先做客服、工具、文档，投入更小、更稳定，再等技术成熟；或者一开始进入银行、保险、能源、医疗等难场景。最终团队在2024、2025年选择后者，理由是“不入虎穴焉得虎子”——从业务中反推需要什么模型、工程方法，以及究竟要解决哪些问题。
边卓群说双方“battle all the time”，争论集中在战术取舍。深入一家企业开发懂业务的Agent，需要大量时间、资金与人员；通用Agent则可能更快形成标准化商业闭环。先投哪个行业、先解决谁的问题，也必须随需求变化调整，但AI加区块链的双轮战略从未动摇。
3. Agent交易闭环的前提，是能够建立信任
边卓群把问题具体化：当世界的参与者除了人，还有Agent，“交互跑在哪里？谁帮它记录？如何完成支付？”她明确认为，区块链能够承载小额、7×24小时、多点、可追踪及可审计的交易，并支撑人对人、人对机器、机器对机器之间的无缝交易。
余滨从大模型的不确定性解释另一层需求：AI是“概率的一个世界”，因此要增强它所依赖的数据与底层infra的可信性。区块链与安全能力结合，是他日常用来加强AI基础设施的方式；这里首先要建设的是让参与者可以信赖的环境。
卫诗婕追问，让Agent代办事务、代花钱，信任的“最后1公里”仍未闭环。余滨将其类比互联网时代的信任问题，并给出很强的判断：“如果没有办法解决信任问题，所谓的智能体经济可能就不复存在。”因此，区块链被放进其智能体产品架构的关键位置。
4. 智能体工厂把模型、工艺与数字员工装进同一体系
余滨强调，企业做AI与个人找助手差别很大：模型要结合内部知识与数据，成为企业大脑，原有软件工程方法也要变化。“智能体工厂”是内部及客户实践的沉淀，底层包含行业与专业模型平台，向上衔接组件、知识、开发与生产方法，而非仅提供一个开发工具。
工厂预置了几百个skills，包括MCP、各种collectors及知识集合，并沉淀两套生产工艺。一套像流水线，让AI遵循SOP完成特定流程，适合金融、制造等严谨场景；另一套是任务导向的“智能制造”，给定任务后由AI完成。两者对应企业不同的流程约束与执行需求。
再往上是类似生产图纸的智能体模板，以及几百个各行各业的数字专家、数字员工，它们还可以组成专家团。客户既能通过工厂生产自己的智能体，也能直接选择所需的数字员工，让其进入企业生产经营环节；交付对象因此同时包含生产能力与可使用的员工。
上岗之后，还要管理、考核和运营，所以体系继续包含安全、运营与工作台。余滨将工作台定义为专业智能体、数字员工对外交互的载体，并提到金融、医疗、零售等行业版本。“有材料、有生产工艺，有质量管控、风险管控”，是他用工厂作比喻的完整理由。
5. Agent to B的竞争焦点，被放在生产数据与行业理解上
卫诗婕以腾讯Work Buddy、阿里千问办公，以及飞书与豆包的整合提出竞争问题，并转述“没有IM的，其实不能轻易地去做Agent to B”。余滨回应，IM看到组织数据，但AI可能让组织变得扁平；“一个企业最重要的应该是它的经营数据和生产数据”，价值要在生产流程中兑现。
边卓群认为，市场足够大，AI时代个性化需求反而更强，“没有一款产品可以符合所有人的需求”。她将数科的切入依据放在多年数据与行业积累上：模型能力重要，但还需要懂客户、懂企业，才能把技术转化成用户体验与经营价值。
金融优先，来自蚂蚁服务金融机构积累的经验；能源则是区块链很早进入的行业。边卓群用充电桩、储能柜、太阳能板举例：为设备加入AI能力，再让数据通过区块链上链。选择这些市场，首先是“做我们擅长的，做我们懂的”。
医疗的依据是集团对“阿福”及相关业务的投入，通过医院、用户、医生等端口理解行业；零售则来自大规模用户服务经验。边卓群以“5亿、10亿”的用户规模作说明，强调零售服务要从找客户走向更精准地找客户，并提供客户真正想要的东西。
6. 大模型吞噬垂类的挑战，得到的是行业路线的回答
卫诗婕的挑战是，通用智能正在吃掉原本专有的能力，垂类挖掘会不会最终被大模型公司覆盖？边卓群没有否认这种进入路径：“如果换成一个大模型公司，他们一样也会从大模型大脑长出手脚，去服务一个行业。”她的回答是“我们相信什么、做什么”，各家公司从自身禀赋出发创造价值。
对技术领先的表述，她保留了限度：“有可能我们没有最hardcore的技术，但是我们有能力驾驭这个技术。”她随后区分壁垒与护城河：前者静态，后者持续流动。服务行业带来收益，也带来数据、能力与认知，企业再凭这些积累继续成长，构成她所说的动态竞争力。
余滨则强调能力组合的独特性：数科既有从AI基础设施到智能体的全栈产品，也有十几年投入的区块链相关技术。前者支撑当前智能体建设，后者面向未来信任基础设施；他认为，数科也能支持未来智能体经济出现之后，信任社会、智能体社会所需要的基础设施。
7. 智能体经济的到来，既是入口变化，也是人的时间被释放
余滨认为，智能体经济已经逐步显现。过去思考入口，往往想到小程序；如今要看智能体能否与其他AI端的入口融合、被使用。他以支付宝“阿宝”成为千万商家的新时代入口为例，认为新的入口正在形成，经济活动也会随之展开。
边卓群给出另一把尺子：“当我们在讨论AI的时候不焦虑了，我觉得这个时代才会来。”标准化、高频工作交给AI员工，企业可以成为“超级Agent”；人和时间被释放之后，能够投入创造，并有余裕讨论什么是美好的、希望世界成为什么样子。
面对两人互换岗位的假设，边卓群设想把自己的Agent给余滨，也由余滨把他的Agent租给她：“留下你的knowledge，留下你的emotion，留下你的skills就好了。”她认为，即使本人不在现场，也能通过调用对方的Agent获得支持；这代表她所想象的能量、价值与know-how互换，而非必须由本人完成全部工作。
8. 下一阶段的检验，是数字员工承担业务并进入经营结果
开场时，卫诗婕援引“今年6月”全球互联网机器流量首次超过人类，以及蚂蚁集团CEO韩新义对智能体经济可能在6到12个月爆发的判断，为讨论设定紧迫背景。两位嘉宾最后的预测，则进一步落到企业内部岗位与协作方式的变化。
余滨相信，“明年”会有越来越多数字专家、数字员工进入企业，承担实实在在的业务与生产经营工作。他对报表层面的变化说得更审慎：“从明年开始”，AI可能成为企业经营报表中非常关键的环节，企业也会更清楚地回答AI到底带来了哪些收益。
边卓群预计，硅基与碳基员工会更好地协作，具身与非具身、软件与硬件进入融合过程；时间上是“可能就在接下去3个月或者是6个月里边”。她留给人的要求，是在融合中充分表达自己最聪明、最有emotion、最有审美的部分。
Full transcript
在一个AI爆发的时代，当这个世界的参与者除了人类以外还有其他的Agent，那Agent和Agent之间的交互跑在哪里？谁帮他记录？如何完成支付？怎么把商业闭环做完？这个很Amazing，但这个Amazing的交易就是发生在区块链上。腾讯有Work Buddy，阿里有千问办公，字节也在把飞书并入豆包，你们会和刚才所说到的呃阿里、字节、腾讯这三家大厂有正面竞争吗？一个企业最重要的应该是它的经营数据，是它的一些生产数据。在AI时代，可能组织本身就会发生非常大的变化，只有当我们的真的进入生产这个流程，才能发挥最大的一些价值。接下去6个月里边，硅基员工、碳基员工，具身的、不具身的，软件的、硬件的，我觉得这是一个非常融合的时代，需要大家有融合的视角，去把自己最聪明的那一点，最emotion的一点，最有审美的那一点，把它进行充分的表达。
Hello大家好，我是诗杰。9月在上海的外滩大会，我受邀主持了一场关于智能体经济主题的圆桌，在这里分享给大家。圆桌的两位主角分别是蚂蚁数科区块链与AI两条业务线的总裁边卓群、余滨。据说这是两位总裁首度同台论道。脱胎于蚂蚁链的蚂蚁数科已经走过了第11个年头。过去6年，他们连续蝉联国内区块链BaaS市场份额第一。前不久，蚂蚁数科也传来了Pre-IPO融资的消息。这次不仅是聊区块链。在当下的AI大潮中，数科正全面将区块链技术与AI to B相结合。一个很有意思的故事点是，区块链技术将会是Agent时代基础设施中的重要底座和信任基建。我和两位总裁一起回顾了这一轮Agent浪潮的演进，以及AI加Blockchain的双轮引擎如何发挥作用。这也是数科在近期广受资本市场关注后，首度向外界披露自己的AI加区块链战略，并清晰地定义自己。
大家下午好。我想先跟大家分享一个正在发生的巨变：今年6月开始，全球互联网上机器的流量首次超过了人类。同时，蚂蚁集团 CEO 韩新义先生也判断，6到12个月内，智能体经济就会爆发。这意味着，一个由机器担当主角的时代，正在以超乎想象的速度向我们走来。
当人类不再是这个世界唯一的参与者时，现在的商业规则会不会改变？今天这场圆桌就以这个主题展开。很荣幸邀请到蚂蚁数科的两位业务掌舵人：一位是全球智能体经济的颠覆性创新家边总，一位是国内 AI 产业的实战操盘手余总。据说这是两位第一次同台对话，那先请你们用一句话做自我介绍。
大家好，我是蚂蚁数科的余滨。我有时候恍惚之间会觉得，自己有点像一个碳硅机器人。我每天都在思考，我的大脑和大模型这个大脑怎么联合起来思考；我和我的同事，包括身边的同事，也包括 AI 世界里的智能体同事，怎么一起协同工作、一起思考 AI 到底能创造什么有意思、有用的产品。
我加入蚂蚁数科后，从 CFO 转型做业务总裁，体感最深的是，这个世界变化好快，也有好多聪明人。我不觉得自己是个聪明人，但我觉得自己是个勇敢的人。世界不缺一个聪明人，世界需要很多勇敢的人，去实践这些特别厉害的 AI cutting-edge 技术。我觉得自己就是这样一个人。
好。我在蚂蚁有十几年的时间了。蚂蚁很早之前有一个 BASIC 战略，包括区块链、AI、安全、IoT，还有云计算这些基础技术。我们把它们叫作根技术，它们对蚂蚁自身业务的发展起到了很大的促进作用。
很多年前，蚂蚁决定在2021年把相关板块合在一起，我们内部把它叫作“三军会师”。当时，有以区块链为代表的智能科技，有以金融云和移动科技为代表的云科技，还有以隐私计算和安全为代表的安全科技。会师之后，我们主要的想法是：既然这些技术能服务好蚂蚁内部，是不是也可以开放给社会，为各个行业带来更大的促进？
三军会师的过程中产生了一些化学反应。一方面，这三类技术本身的交叉越来越多，能给客户带来更加完整的解决方案；另一方面，蚂蚁集团是我们背后非常大的练兵场。所有这些技术在内部充分验证之后，我们再把它们产品化，输出给客户。所以我们非常专注技术的应用价值，希望技术真正解决各行各业实实在在的问题。
因为有内外双循环，我们也很注重产品能不能真正给客户带来价值，比如稳定性、安全性。我们在技术功底方面做得比较扎实。我们对技术应用价值的追求、对行业 know-how 的理解，以及在技术上的不断深耕，都是我们当前进入 AI 时代非常宝贵的起点。
蚂蚁数科从哪里来？我觉得有两个来源：一个是蚂蚁集团。当我们讨论 AI、AIoT、区块链、隐私计算的时候，这些技术都脱胎于蚂蚁21年的沉淀，成就了我们今天的技术积累。另一个来源是市场。光有技术只是第一步，技术如何解决商业问题，给企业带来价值、给行业带来新的生命，这是我们要承担的使命。
蚂蚁数科从一开始的实验室发展到今天，很多部分都来自市场、来自企业，也来自我们服务的千行百业。它们给予我们支持，让我们积累了对商业的深刻理解和数据，造就了今天的蚂蚁数科。所以蚂蚁数科不仅有技术，也有把技术真正用于解决行业和商业问题的能力。
1. AI Enters the Industrial Era
今天是产业 AI 论坛，我相信所有产业都在关注到底怎么样用好 AI。我们先从一些具体的画面开始，请两位各自分享一下：从2023年这一波 AI 浪潮发展到现在，有哪些对蚂蚁数科、对你们二人来说最关键的转折时刻？
我印象最深的，应该是2022年的时候，我们就开始大力实践 AI 到底能给各个产业、各个行业带来什么益处。2022、2023年 ChatGPT 出现的时候，其实我们已经在实践 AI 了。我们心目中认为，AI 一定会给各个行业和我们的生活带来非常大的改变。
说句实话，2023年 ChatGPT 在国内兴起的时候，我研究了它之后觉得，我想象中的 AI 应用不是百问百答的状态。百问百答最多是一个知识型产品，可能只能在外围的知识工具或者人的交互层面发挥很大作用。但我们也看到了一点曙光，因为出现了这样的现象级趋势。
冷静下来之后，我们又回到原点。蚂蚁其实非常关注技术到底能带来什么应用价值。大概在2024年，蚂蚁内部有一个 AI 产品叫蚂小财。如果今天在座的各位有金融行业的专家，应该大概知道蚂小财的逻辑：它开始重构整个金融服务模式。
所以在2024年，我们花了很大精力在市场上介绍，AI 不仅仅是一个大语言模型，我们希望它有一天能变成一个业务模型，真正解决业务问题。那一年我们做了很多布道工作，也为了证明 AI 的产业价值，有选择地和银行、保险、能源、制造业等行业一起实践，探索 AI 能不能进入企业内部，做出更有价值的事情。很幸运，也很感谢在这个过程中有企业愿意和我们一起探索。
第二个决定性的时刻应该是在2025年初，也就是春节期间 DeepSeek 出现之后。过完一个春节，所有企业都不再需要我去论证 AI 可以落地了，大家更多开始讨论：在我们企业里，具体怎么把 AI 做成价值？产业 AI 发生了非常大的变化，我们从价值的询问期，快速进入价值落地期。所以在2024、2025年，我们加速了蚂蚁数科 AI 产品的演进和发展。
最近这几个月，我们陆续看到国际上很多公司推出了相应的产品，也确实像我们预期的一样，越来越深入到具体业务里，比如医疗、金融领域。反而到了现在，我更加淡定了。我们原先选择做专业智能体、做产业 AI 的路径是正确的，所以现在更笃定地回过头来，把产品做扎实。
2. AI Meets Blockchain
我们知道，在 AI 时代来临之前，更多人了解蚂蚁数科，会觉得它是一家以区块链和 AI 为核心驱动的公司。那这到底是一个换轨故事，还是一个怎样的故事？AI 和区块链这两种技术怎么交融？
我其实很想回答刚才余总说的那些 AI 给他带来的、非常 impressive 的地方。我归纳几个关键词。早在蚂蚁数科对外讲 AI 的时候，我们就讨论过 AIoT 和数据上链。那时候我们的梦想是让这个 Thing 变得有智能，让它能记录数据，让数据资产变成智能资产，再让资产在区块链上流转。
蚂蚁集团讨论区块链已经有10年了，5年前我们就在讨论区块链怎么和 AI 结合，让一块静态资产变成动态流动、具有智能和智慧的资产。AIoT 是我们5年前就开始做的。2023、2024年的时候，我们讨论怎么让资产上链之后变成可流转的资产，也讨论实物资产如何通证化，基于区块链和 AIoT 来实现。
最近我们讨论的是 Agent 和区块链怎么结合。在新的经济发展过程中，需要两样基础设施：一个是 AI，一个是区块链。数科也很幸运，正好有这两项核心技术能力，而且我们从5年、10年前就开始进行更深入的研发。
所以从 AIoT 到通证化，再到讨论 AI 时代的 Infra，我们会讨论 AI、超级账本，也会讨论 Agentic Payments。在 AI 爆发的时代，当这个世界的参与者除了人类以外还有其他 Agent，Agent 和 Agent 之间的交互跑在哪里？谁帮它记录？如何完成支付？怎么把商业闭环做完？这很 amazing，而这些 amazing 的交易会发生在区块链上。
只有区块链这样的能力，才能承载这么小额、7×24小时的交易，也才能承载多点之间可追踪、可审计的数据。每次有人问，区块链技术是不是在 AI 时代落伍了？我觉得没有。区块链遇上 AI，正好契合我们所说的 Agentic Economy 趋势。两大技术正好能让业务用最快的方法往前走。
以前我们评估的是人与人之间点对点的交易，之后我们会讨论，在 AI 驱动的区块链基础设施上，怎么实现人与人、人与机器、机器与机器之间无缝的交易，非常令人兴奋。所以我觉得，区块链和 AI 正是数科自己的禀赋，也承载着蚂蚁数科的技术能力。正好在这个时代，这是最好的时代。
我听到了两个关键信息。第一，AI 和区块链的交汇在数科早就开始了，甚至远远早于这一波 AI 浪潮来临之前。第二，这不是一个换轨的故事，而是一个加速的故事。
接下来我想问问余总：你们早就在提 AI 加区块链这件事情，但今天智能体时代来临了，外部环境发生了巨大变化。这个加速现在是怎样的进行时？
刚才卓群从宏观角度说明了这两者之间的逻辑关系，我从技术角度说一下。大家都知道，大模型 AI 在产业落地最大的一个问题就是不确定性，因为它是一个概率的世界。对此，我们需要增强两方面的能力。
第一，如何构建可信的基础设施，让 AI 所依赖的数据、底层的 Infra 具备一个大家能够信赖的环境？区块链、安全等技术结合起来之后，可以很好地为 AI 构建可信的基础设施。所以在日常工作中，我和卓群合作比较多的地方，就是用区块链增强整个 AI 基础设施的可信性。
第二，越来越多的数字人和智能体涌现出来之后，它们之间必然会发生交互。就像互联网时代解决的最大问题是信任问题一样，在 AI 时代、智能体时代，未来最大的问题应该也是信任。如果没有办法解决信任问题，所谓的智能体经济可能就不复存在。
所以在我的产品架构设计里，会把区块链作为未来智能体经济时代解决信任问题的关键技术和基础设施。我们非常坚信，AI 和区块链接下来彼此促进的关系，一定会成为未来智能体这一大趋势下最重要的基础设施。
刚刚我们经历的整个移动互联网繁荣时代，区块链加 AI 已经给我们提供了基础设施，才让我们从原来使用现金，发展到可以用支付宝“碰一下”。但我们现在也感受到，当我们要让 Agent 帮我办事、帮我花钱的时候，信任的最后一公里还没有闭环。刚才余总也讲了，你们想给整个 Agentic Economy 时代建立一个可信的 Agent 信任底座，这个我听明白了。
3. The Hardest AI Bets
台上一位男性、一位女性，一位是在产业里的技术实干家，一位是有全球视野的战略家。两个人的个性也非常不一样。我听说你们内部有很多辩论。刚才我们讲到双轨融合，也讲到一个非常大的 AI 战略图景，想问问你们内部到底经历过怎样的辩论？
辩论肯定有，battle all the time。但有一点我觉得我们还是很有默契：战略这件事情，我们从来没有发生过任何动摇。我们一直以来都是 AI 加区块链双轮驱动，所以我们从来不辩论这件事。
我们会辩论很多日常战术上的事情，无非是取舍、先做什么再做什么。真正进入一家企业，要开发出一款适合它、懂它的 Agent，需要投入大量时间、资金和人员。另一个选择是做一个通用 Agent，适合千行百业，商业闭环可能跑得更快、更标准化。所以，标准化和个性化，是我们经常讨论的问题。
另一个问题是投入。数科专注在金融、能源、医疗、零售四个行业，基本上占了中国GPT 的很大一部分。先投什么、再投什么，先做什么样的 Agent、解决谁的问题，先进哪个产业、再进哪个产业，这些也是我们经常讨论的。作为一个商业组织，资金、人员、资源都是有限的，市场和企业需求又在瞬息万变，怎么应对变化，怎么把有限资源投入到更好的商业化行为当中，肯定会有各种各样的 debate 和 battle。
但没关系，两个大轮子在那里，战略在那里，我觉得所有战术上的问题都可以解决。
如果你不认同他的判断，你会怎样？
我会马上告诉他，我不认同你的想法，我不会犹豫一秒钟。
OK。
因为我觉得犹豫一秒钟都是对大家时间的浪费。我举个例子，在我这几年在蚂蚁数科做 AI 的时候，有一个非常关键的选择。
两三年前我们选择做 AI 的时候，谁也不知道 AI 具体怎么在产业里落地。其实我们很早之前就定义好，AI 一定要服务千行百业。当时有两种选择：一种是先从比较安稳的方向做起，比如客服类、工具类、文档类产品，然后等技术成熟之后，再逐步深入到业务流程里。这样一开始投入比较小，也比较稳定。
但是我和卓群有一个很相似的特点：我们认为 AI 这个技术一定会对行业产生更大的促进。所以我们希望这股浪潮能来得更猛烈一些。我们是不是只有进入最难的领域，才能真正挖掘出 AI 到底能做什么？所以在2024、2025年，我们做了一个很重要的决定：不要仅仅在外围做通用工具、办公类产品，而是选择一些最难的场景。我们当时经常说一句话：“不入虎穴，焉得虎子。”所以一开始就可能选择最难的场景，包括银行、保险、能源、医疗。
当时内部对这件事有很大的讨论：到底走一条比较危险、比较激进的路，还是走一条比较平稳的路？最终大家一致决定，从最难的地方开始。所以蚂蚁数科做 AI 的做法和其他公司不太一样。很多公司可能先从工具逐步往上做，我们反而是一上来就深入业务场景，在做的过程中逐步总结需要什么样的大模型、什么样的工程方法，以及要解决哪些问题。
所以我们很早就有类似现在 Harley 这样的工程方法体系，也逐步沉淀了相应的行业大模型、专业大模型，确实扎扎实实地解决了很多业务问题。
4. Inside the Agent Factory
我看到你们推出了一个智能体超级工厂，是完全原生于 Agent 时代的产物。这个产品到底是标准化的，还是定制化的？
智能体超级工厂是我最近全身心投入在做的一件事。它可能不能完全按照一个产品的角度来定义，因为企业做 AI 和个人找一个助手，差别非常大。我们会面临很多问题，比如模型怎么样跟内部知识和数据增强，真正变成企业的大脑；原有的软件工程方法论怎么样改变，变成 AI 时代所需要的新研发体系。整个过程非常复杂。
我们做了很多客户项目，也有内部实践，逐步总结出一套比较形象的沉淀，把它叫作智能体工厂。在这个工厂里，有很多模型，特别是行业专业模型的 MaaS 平台，它会真正变成企业工厂的中枢。中枢之上，就像工厂一样，需要组件和原材料。我们在工厂里沉淀了几百个各行各业的 skills，包括 MCP、各种 collectors，还有一些知识集合，把它们预置到智能体工厂的套件里。
从通用工具的角度，我们也许只需要提供一个开发工具。但在开发工具之上，我们还有两套非常高效的生产工艺，内部叫“四车间”。很多企业，特别是金融、制造业这样的严谨行业，需要 AI 在一定程度上遵守 SOP，完成特定流程。我们把这一类称为基于 SOP 的 hardless 工程。还有一类更偏任务导向，或者叫智能制造：给我一个任务，AI 就能帮助把它实现出来。
所以在这套工具里，我们沉淀了两套生产工艺：一套是流水线生产工艺，另一套是智能制造生产工艺。再往上，就像生产加工需要图纸一样，我们也有一些智能体模板，便于按照图纸，让整套流水线和智能制造快速产出企业所需要的智能体。
当然，智能体工厂这个概念，微软等公司也在提。我们还有一个很大的特色：就像工厂生产需要生产工具一样，人类在 AI 时代也需要一些员工。所以我们的智能体工厂内置了几百个各行各业的数字专家、数字员工。这些数字专家和数字员工还可以组合成专家团。
这意味着客户使用智能体工厂时，不仅可以生产智能体，还可以直接选择需要什么样的数字员工，让数字员工上岗，进入企业的生产和经营环节。除此之外，还要管理、考核、运营这些智能体，所以我们逐步搭建了安全和运营体系，以及大家现在可能听得比较多的各种工作台。
工作台对我们来说，是智能体、数字员工对外交互的载体。这也是我们一个不一样的特色：我们更强调工作台和数字员工的专业性，它们真的能上岗干活做事。我们也会按照各个行业的不同特点推出金融版、医疗版、零售版，加速各个行业落地 AI、落地智能体，也为未来数字员工真正进入生产经营环节提前做好准备。
因为它特别像一个工厂，有材料、有生产工艺、有质量管控和风险管控，所以我们把它沉淀成智能体工厂。它是一件非常有意思、也很有价值的事情。
所以它听起来不是一个单独的产品，而是一套智能生产体系，对吗？
是。
5. Competing in Agent to B
好，我追问一下。今年整个商业叙事当中最受瞩目的话题之一，就是大厂都开始做 Agent to B 了。像腾讯有 WorkBuddy，阿里有千问办公，字节也在把飞书并入豆包。你们会和阿里、字节、腾讯这三家大厂有正面竞争吗？我听到一个行业声音是，没有 IM 的，其实不能轻易去做 Agent to B。
我先说吧。我们习惯从客户价值的角度来看待产品的价值，不太习惯按照所谓商业竞争的方式来看待这个价值。AI 刚刚开始，市场未来的空间非常大，更多还是看怎么给客户提供更有价值的产品。
我也听到过类似的讨论，说 IM 能看到企业的组织数据，所以可能更容易在企业里落地 AI。我的理解稍微有些不一样：一个企业最重要的数据不应该是组织数据。因为在 AI 时代，组织本身有可能发生非常大的变化，可能变得非常扁平，这也确实正在很多企业里发生。一个企业最重要的，应该是它的经营数据和生产数据。
还是回到我刚才说的原点：只有当智能体、当 AI 真正进入生产流程，才能发挥最大的价值。所以我们相信，我们现在走的这条路，可以更好地帮助企业把 AI 做到实处，让 Agent 挖掘企业的经营数据和经营价值，撬动更大的杠杆。
经常有人问，为什么数科也要做办公？其实我还想表达一个观点：市场足够大，越是 AI 的时代，个性化需求越强烈，没有一款产品可以符合所有人的需求。
第二，充分竞争的市场才能真正给用户带来价值、给企业带来价值。我们希望通过自己的方式进入这个市场，用我们的能力提升用户体验，或者提升企业自身的价值。
第三，为什么是数科？大家经常会问 Why you, why me。就像我刚才讲的，5年也好、10年也好，我们不是今天才开始做。从一开始，我们就把数据作为第一个要去服务和开发的生产要素。我们对数据、对行业的理解，是真正让我们今天能够站在这里说，我们也可以用自己的能力，通过 AI to B 的方式把价值表达出来的原因。
AI to B 本身不在于你的模型有多厉害，当然模型厉害也很重要。你要懂你的客户、懂你的企业。为什么懂？因为我们做了很多年，用数据去读懂一个行业、读懂一个企业。在这一点上，我们可以用 AI 工具和 AI 能力把它表达出来。
所以我经常有一个观点：有可能我们没有最 hardcore 的技术，但是我们有能力驾驭这个技术，把价值提供给企业和行业。通过我们的能力，AI 可以更好地服务企业、服务用户，为产业带来新的发展，这才是我们的使命。
你刚才提到市场非常大。那么市场特别大的情况下，先选择哪一片市场去深耕，是一个非常有意思的话题。我看到你们现在选择了金融、能源、医疗优先深耕，为什么是这三个行业？
好问题。我们从哪里来？我们从蚂蚁集团来。蚂蚁集团的行业基因是金融，从小微金融、普惠金融，到小型金融机构，再到银行，以及银行以外的各类主体，包括保险、证券、资管、基金，其实我们都依托于整个蚂蚁集团发展的过程，积累了这方面的经验和能力。我们做自己擅长的、懂的事情。
能源方面，区块链第一天进入的就是能源行业。区块链希望改变的，是让每一个充电桩、储能柜、太阳能板都具备 AI 能力，通过区块链软件把数据上链。我们在这个领域进入得早，沉淀也很多。
为什么是医疗？蚂蚁阿福也是蚂蚁集团今天特别专注的一个医疗板块，从医院端、用户端、医生端等各个入口切入，我们能够理解这个行业。还有零售，让我们服务了那么多上亿乃至5亿、10亿用户，所以我们能够带动整个零售业的发展，从零售业只是寻找客户，到精准地寻找客户、提供客户想要的东西。这就是我们能够回答“为什么是我们”的基因。
我非常赞同。但你一定也听过一种声音：今天我们目睹了 AI 智能一步一步跃进，很多原来被认为是专有的能力，正在被通用智能吃掉。所以有一种声音认为，大模型最终会吃掉一切。你刚才讲的这些垂类领域挖掘价值、提供智能的能力，会不会有一天被大模型公司吃掉？
我觉得这个观点没有什么对和不对。我们相信什么、做什么。如果换成一个大模型公司，他们一样也会从大模型大脑长出手脚，去服务一个行业。我觉得这个讨论有意义，也不是特别有意义，因为每个企业的出发点不一样。我们都有自己的禀赋和基因，带着自己的禀赋去解决对应的问题，给用户带来价值，这才是有生命力的。
6. When the Agent Economy Arrives
明白。我们所有人都非常期待智能体经济。你们定义一下这个临界点：到什么状态的时候，我们可以视作整个智能体经济已经来了？
其实现在智能体经济已经在逐步显现。我们可以利用各种工具作为入口。过去我们考虑入口，会想到小程序；现在我们越来越关注智能体，关注我们能不能和其他 AI 端的入口融合、被使用。比如支付宝有阿宝，它成为千万商家的一个新时代入口。我相信随着这个过程推进，智能体经济已经在逐步出现了。这一块应该是卓群更有体会。
我是想说，当我们讨论 AI 的时候不焦虑了，我觉得这个时代才会到来。AI 是解决效率问题的，它能把标准化、高频的工作交给 AI 去做，让我们有更多时间。我们有 AI 员工，可以把企业变成一个超级 Agent，把人的时间释放出来，让人去做更多创造。
当我们开始讨论什么是美好的、我们想象中的世界是什么样子，而且有足够的时间讨论这些话题时，我觉得 AI 时代才会真正到来。
7. Ant Digital’s Living Moat
你们觉得蚂蚁数科在 AI 时代真正的护城河是什么？
我觉得第一点，是蚂蚁数科一直非常执着地追求 AI 的业务价值和应用价值。第二点，从技术角度看，我们是一家非常独特的公司。我们既具备从基础设施到智能体的 AI 全栈产品，也具备为未来智能体经济做准备的区块链及相关技术，这些技术我们已经花了十几年的时间深入研究。
我们既能支撑好当前智能体建设的时代，也能支持未来智能体经济出现之后，信任社会、智能体社会所需要的基础设施。这一点我觉得是我们非常独特的护城河。
谢谢师姐，你没有问我壁垒，你问我的是护城河。壁垒是静态的、冷冷的、不动的；护城河是动态的，是源源不断的。
蚂蚁数科的竞争力在于，我们深耕行业，源源不断地从行业里获取对行业的认知，和行业一起成长。我们给企业带来价值的同时，也获得收益、数据和能力。这是一个相互交互的过程，所以这个竞争力是流动的、持续发展的，有持续的生命力。
我希望蚂蚁数科扎根整个行业，从数据土壤里不断获取营养，让这条护城河源源不断、源远流长。
好，最后一个非常刺激的问题。在蚂蚁数科内部，边总长期有全球化的视野和战略角色，同时也深耕区块链；余总是 AI 产品的军师和打磨师。我们看到余总深入产业，打造了现在 AI 进行时的一系列产品。假如现在让你们两个人互换位置，余总来负责区块链业务，边总去做 AI，你们会怎么样去思考？
从个人角度来说，我对那块还是挺感兴趣的。但从实际角度来说，更多时候，换位置和不换位置已经不重要了。更重要的是，我们能不能一起合力，把刚才说的未来智能体企业和智能体经济这样的愿望做成。
有机会去打造整个 Agent 时代的基础设施，用区块链，这应该非常令人兴奋吧？
是。另一种人生。
我可以把我的 Agent 给他，他也可以把他的 Agent 租给我。这就是 Agent 时代最有意思的地方：不需要你一定在这里，只要留下你的 knowledge、emotion 和 skills 就好了。所以永远是你中有我、我中有你。
我不担心如果要做余总的位置会做不好，不是因为我聪明，我说过我不聪明，而是因为我有余总的 Agent，一样可以把事情做好。我相信余总也能够调用我的卓群 Agent，它一定能在这方面支持好你。所以 Agent 时代永远是一个能量互换、价值互换和 know-how 互换的 amazing 时代。
相信你们内部两条业务完全融合的过程中，其实你们彼此早就在做对方的角色、换位思考了，应该有非常多这样的时刻。最后请你们给大家留一个预言：预言一下明年你们认为会发生的最重要的变化是什么？
我非常相信，明年会有越来越多 AI 智能体专家，也就是我们所说的数字专家、数字员工，进入企业承担实实在在的业务工作或生产经营工作。到那个时候，我相信从明年开始，我们可能不再仅仅把 AI 当作一个工具，它真的可能成为企业经营报表里非常关键的一个环节。
今年很多企业在做 AI 的时候，都在不断探寻 AI 能带来什么样的收益。我相信明年这个问题会有更加清晰的答案。
我觉得明年硅基员工和碳基员工会有很好的 collaboration，大家会在一起。这不再是好莱坞大片里说的未来，而是现在，可能就在接下去3个月或者6个月里。硅基员工、碳基员工，具身的、不具身的，软件的、硬件的，我觉得这是一个非常融合的时代。
这需要大家有融合的视角，把自己最聪明的那一点、最 emotion 的那一点、最有审美的那一点，充分地表达出来。
好的，谢谢两位，也谢谢大家的时间。我觉得非常荣幸，可以在智能体爆发的前夜记录下一个很重要的思考：在即将到来的完全智能体时代，我们到底需要怎样一个可信、稳定的基础底座？很高兴看到蚂蚁数科在这件事情上已经准备了超过10年。让我们一起期待一个更宏阔的蓝图，它会更早地发生。好，谢谢大家。好啦，这期节目就到这里。本期播客的视频版已经全网上线，欢迎前往B站、微博、小红书、视频号、腾讯视频等平台都能找到我的视频专栏。这是一档追求深度、生动与信息质量的科技商业访谈，我们争取在每一个技术商业时代的关键变化节点提供负责可靠的一手信息。欢迎在留言区留下你的评论，你的评论、转发、分享对我们来说真的很重要。我们下期再见。