2026外滩大会期间，蚂蚁数科首席执行官赵闻飙带着四位管理层坐到了与多家媒体面前。上一次集中交流还是2024年的外滩大会，那时他刚接任蚂蚁数科CEO半年。
过去两年，蚂蚁数科整体业务年均增长近50%，AI ToB业务增速达到三位数。平台产品ARR增速60%，客户净收入留存率超过110%，大型客户中采购AI服务的比例接近20%。
在这场采访中，认为比蚂蚁数科增长数字更值得行业关注的，是他们衡量自己的那把尺子变了：从技术交付转向价值交付，从项目收入转向平台化ARR，客户不再为系统上线买单，而是为业务结果买单。这套新尺子也解释了它为什么在 Agent 最拥挤的赛道上选了一条更重的路。
企业AI走到第三个阶段，蚂蚁数科衡量增长的指标也跟着换了
过去三年，企业级AI市场的叙事换过好几轮。2023年是抢模型，比参数、比开源榜单分数；2024年是抢场景，几乎所有厂商都在讲Copilot；到了2025 年，话题变成智能体，客服、营销、风控、Code，每个岗位都想配一个。一轮轮追下来，共识反而模糊了：AI到底该按什么来衡量。企业真正的采购决策，从来不取决于模型有多强，而取决于这笔投入能落到哪个部门、哪张报表上。
赵闻飙在采访中把这个问题拆成了三阶段：模型接入少量场景时是提效工具，有了推理能力后智能体进入客服、营销、风控、研发等岗位，而当智能体从几个变成几十个、几百个，问题就变成怎么把它们组织起来，把一次任务的经验变成整个组织可复用的能力。他判断三个阶段仍在同时发生，终局远未到来。
两年前，大家问他最多的是独立运营后怎么商业化、未来往哪儿走。两年后他给出的新答案是：AI ToB成为公司核心，衡量指标换成三个，AI价值交付、AI原生应用收入，以及平台化ARR。这三个词指向同一件事，从技术交付转向价值交付，客户不再为系统上线买单，而是为业务结果买单。
“许多卖一下算力，卖一下token，卖一下卡，但是没有到业务中去。”他在采访中提到，“企业更多关注的是能不能我的提升生产力。对银行客户来说，我的基金业务、信贷业务有没有增长。”
配套动作是蚂蚁数科成立了FDE团队，希望成为客户的伙伴：陪客户找AI的价值落点，陪着做出来，再一起验证效果。注意到，蚂蚁数科会给银行客户一张 AGI 看板；有些项目按ROI谈分润，有些运营工作则直接派人跟客户一起做。
“我们一定要打深度陪伴的这张牌，只有把整个价值交付出来了，客户才会买单。”他说，现在和云厂商一起打单子，如果谈的是业务层面，赢的概率还是很大的。
同样是做Agent，一个进办公室，一个进生产线
今年上半年，Agent是AI行业最拥挤的赛道，也是最容易混淆的一条。办公套件在做日程和邮件助手，协同平台在做会议纪要和文档问答，IM 在做群聊内的机器人，实际上大家都在讲同一个词：数字员工。但它们解决的其实是两类完全不同的问题：会议室里的重复劳动，和生产线上的业务判断。前者容错高，做错了重发一封邮件即可；后者连着账户、授信、库存和调度，做错一次就是真金白银的损失。
这个路径上的不同，在看来才是理解蚂蚁数科这半年产品路线的前提。今年7月的WAIC上，蚂蚁数科智能体超级工厂正式发布：Agentar是核心平台，LingDT做垂直场景的智能中枢，DTMaaS让企业在效果、速度和成本之间作选择，区块链、隐私计算和AI安全能力被嵌入平台底层。
而它和市面上其他Agent产品的分别又是什么？蚂蚁数科AI业务总裁余滨在采访中表示，大家不需要把我们数科做Worker和其他公司做Worker等同起来看，因为我们的侧重点、出发点是不一样的。任何企业里面，办公软件跟生产软件本来就是不同的领域。
余滨说，蚂蚁数科更多是把Worker定义成企业的一个工作台，比如金融的工作台或医生的工作台，把背后有价值的智能体、数字人和专业Skills融合进去，蚂蚁数科不想仅仅停留在只是解决办公这样一个问题上。
赵闻飙补充道，企业真正的生产不只发生在聊天和文档里，他列举的场景是信贷风控、能源企业的交易调度、餐饮的开店选址，都分布在核心系统里。智能体要在这些系统里工作，需要理解业务规则，有售前、有协作、有结果的交付。再往前走，消费者的Agent可能会调用商家的Agent，问题就变成不同所有者的Agent怎么可以信任地合作。
同样是做Agent，一个进办公室，一个进生产线，这是两种不同的产品判断。
招人这件事，赵闻飙给出的答案也不太一样
大模型人才争夺是这两年AI行业最公开的一场军备竞赛。头部实验室的核心研究员年薪被推到千万级，应届博士的签字费动辄百万。对不在第一梯队的公司来说，这是一个绕不开的问题：钱拼不过，靠什么招人。行业常见的答案是股权、算力配额，本质上仍是加价。
在招募人才上，赵闻飙更看重的是大家是否认同蚂蚁数科的使命、愿景、价值观。他说，假如这一点大家不认同，很难吸引到好的人才。
具体到薪酬，他表示，肯定有一些AI人才是不认同的，因为人家的工资很高，有些开个几千万的工薪，很优秀的大模型方向的，几千万年薪有的，我确实开不起。“这些人可能也不一定是我想要的。”
“你要跟Anthropic去抢工资、薪水，跟OpenAI抢薪水，我做不到，我没有这个能力去帮助到他，你去OpenAI算了。”他说得很直接。
那赵闻飙想要的是谁？按他的说法，不一定非要奥赛金牌出身，有的时候可能反而是能够沉下心来想做一些事儿的人。为此，蚂蚁数科内部成立了一个名为NOVA的组织，相当于创业团队一样对待人才，进来以后有新的想法可以立项，再由蚂蚁数科来投，可以投一轮、二轮、三轮。“我希望我的组织也是比较Open的。”他说。过去一两年，大模型和其他算法团队从外面招了一百多号人。
商业化预期，他自己先降了一档
近两年AI行业的商业化一直建立在一个陡峭的假设上：头部公司的增速会长期停留在三位数。这个假设支撑了高估值，也把市场期待推到了很难回撤的位置。
但预期和现实之间总有差距。To B生意里，客户预算按年度批，系统集成有周期，替换成本高，增长天然比消费级产品慢一档。一家To B公司能做到40%以上的营收增长，在成熟市场已经相当不错，15%到25%之间已经是相当体面的水平。
赵闻飙在采访中介绍道，蚂蚁数科AI To B的商业化增速是三位数，但他看来，将来不可能有这么大的数字。
对未来三到五年，他的预期是AI To B保持三位数增长，不过他补了一句：假如说像大家对Anthropic的期望很高，我个人感觉将来大家可以期待，可能稍微现实一点，增速还是会降下来的。但是无论怎么降，对比数字化时代的增速，还是很快的。
写在最后
如果我们把前因后果摆到一起看，蚂蚁数科这一轮的调整，落点不在产品上，而在它把自己放到了哪一层。
考核指标往往是战略最诚实的部分。To B公司换指标，比换口号可信得多。AI价值交付、AI原生应用收入、平台化ARR，三者没有一个是能靠一个项目、一次汇报交差的。
FDE团队、AGI看板、ROI分润看着重，成本也高，但这类投入有个共同点：客户一旦用它跑通了业务，换掉它的代价比换一个大模型高得多。卖算力是一手交钱一手交货，卖结果是先干活后结账。前者做的是规模，后者做的是年限。
所以，在看来，蚂蚁数科的方向是清楚的，剩下的交给时间。智能体从几十个变成几百个，如果这个判断成立，超级工厂就是刚需；如果不成立，它就是一套提前建好的产能。
（文/李楠）
来源：速途网