# 蚂蚁数科基础大模型路线深度分析（2026/04/30）

> **分析对象**：蚂蚁数科（Ant Digital Technologies）做基础大模型（LLM、语音、多模态）的成功可能性
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> **三个核心问题**：
> 1. 基础大模型路线能否成功？
> 2. 是否能找到 PMF？
> 3. 相比通用基模厂商（千问/豆包/DeepSeek/智谱/文心一言/Kimi）的差异化价值？
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> **报告原则**：客观、不预设立场、正反两面、数据标注来源、估算明确标注
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> **重要边界**：本报告基于纯公开信息，不包含任何内部视角，不涉及任何个人隐私。

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## TL;DR：一页纸结论

| 核心问题 | 结论 | 概率/信心 |
|---|---|:---:|
| **1. 5年内做出"被市场认可的基础大模型"** | 极低概率走通"自研通用基模与千问/豆包正面竞争"路径；中高概率走通"垂直金融大模型+Agent平台"路径 | 通用路径**<10%**；垂直路径**40-55%** |
| **2. 找到 PMF** | 路径A（自研通用LLM）：<5%；路径B（垂直金融基模第一）：30-40%；路径C（智能体+长记忆+工具链组合）：50-65%；路径D（IT集成的"配角"，靠服务+数据收费）：70-85% | 路径越垂直、越服务化，概率越高 |
| **3. 真正的差异化价值** | **真差异化**：金融场景 know-how、合规级数据壁垒、私有部署+审计闭环；**伪差异化**：基模能力、算力规模、开源生态 | — |

**一句话总结**：蚂蚁数科要"做基础大模型"成功的真正路径不是与 DeepSeek/Qwen/豆包正面卷通用基模能力，而是把母公司百灵开源底座 + 自家金融场景数据 + Agent 平台 + 合规与审计闭环做成一个对金融、能源、政务客户而言"开箱即用、合规放心"的行业级 AI 基础设施——本质上是高毛利的 AI 服务公司，而不是基础大模型公司。

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## 第一部分：蚂蚁数科大模型布局现状（已知什么）

### 1.1 大模型技术创新部成立背景与战略意图

**事实**（[新浪科技 2026-02-04](https://finance.sina.com.cn/tech/digi/2026-02-04/doc-inhkpzpi4319173.shtml)、[OFweek 2026-02](https://www.ofweek.com/ai/2026-02/ART-201721-8120-30680886.html)）：

- **2026年2月3日/4日**：蚂蚁数科 CEO 赵闻飙发全员信，宣布成立"大模型技术创新部"
- **战略定位**："专啃 To B 场景基础大模型与行业模型的硬骨头"
- **组织架构**：双线汇报——技术路线直接向 CEO 汇报，业务落地接受集团 CTO 办公室协调
- **目标**："让 AI 走出实验室，成为企业数字员工"
- **与百灵基模团队关系**：合作关系，蚂蚁集团百灵团队提供基础大模型，数科负责 To B 场景落地

**行业大背景**（[新浪财经 2026-02](https://finance.sina.com.cn/roll/2026-02-03/doc-inhkpkrc3453430.shtml)）：

- 同期蚂蚁集团 CEO 韩歆毅 2026-02-02 发全员信，推出"AI Credit"特别激励方案
- 集团明确"AI 探索未到庆功时刻"，全员动员"全面 AI 化"
- **战略三足**：支付（蚂蚁主业）、金融（蚂蚁数科核心客群）、健康（阿福）

**观察**：从时序看，蚂蚁数科的"大模型技术创新部"是集团 AI 战略大动员的一部分，**不是数科独立的战略选择**，而是集团"全面 AI 化"在数科板块的承接。这意味着数科做基础大模型的资源优先级，受制于集团对支付、金融、健康三条战略主线的整体分配。

### 1.2 现有产品矩阵

| 层次 | 产品 | 类型 | 状态 | 关键数据 |
|---|---|---|---|---|
| **基础大模型层（百灵基模团队）** | Ling-2.5-1T / Ling-2.6-1T | 通用LLM（万亿参数 MoE）| 开源 | 2026-04 发布 Ling-2.6-1T，对标 GPT-5.4（[ITBear 2026-04](https://www.itbear.com.cn/html/2026-04/1316923.html)）|
| 同上 | Ring-2.5-1T | 万亿参数推理模型 | 开源 | 2026-02-13，全球首个混合线性架构万亿思考模型（[量子位 2026-02](https://www.qbitai.com/2026/02/379431.html)）|
| 同上 | Ming-Flash-Omni 2.0 | 全模态（语言+视觉+音频+图像编辑）| 开源 | 2026-02-11，对标 Gemini 2.5 Pro，推理帧率 3.1Hz（[InfoQ 2026-02](https://www.infoq.cn/article/d9TEFiU7kq8EKCIodTmI)）|
| **金融垂直模型层（数科）** | Agentar-Fin-R1 | 金融推理模型（基于 Qwen3）| 已发布 | 2025-07-28 WAIC 发布，FinEval 1.0 87.70 分，FinanceIQ 86.79 分，超 DeepSeek-R1（[新浪财经 2025-07](https://finance.sina.com.cn/stock/t/2025-07-28/doc-infhzawz0291022.shtml)）|
| 同上 | Agentar-Scale-SQL | NL2SQL 数据分析智能体 | 开源 | 2025-12 登顶 BIRD-SQL（92% 准确率，超谷歌3倍）（[量子位 2025-12](https://www.qbitai.com/2025/12/361042.html)）|
| **应用层（数科）** | Agentar 智能体平台 | 企业级 Agent 开发平台 | 商用 | 2026-04 被 IT之家、CSDN 评为"综合优选"（[IT之家 2026-04](https://www.ithome.com/0/937/649.htm)）|
| 同上 | 百灵大模型企业版 | ToB 私有化部署版 | 待发布 | 2026-02-19 宣布即将推出（[腾讯新闻 2026-02](https://news.qq.com/rain/a/20260220A021BD00)）|
| 同上 | mPaaS / SOFAStack / 蚂蚁链 | 中间件+区块链+隐私计算 | 商用 | 蚂蚁链 BaaS 市占 24.4%（连续4年第一）|

**关键观察**：

1. **数科本身不做"基础大模型预训练"**——所有的 Ling/Ring/Ming 系列都是百灵基模团队（属于蚂蚁集团而非数科）开发并开源。数科更像 **集团基模成果的 ToB 商业化通道 + 行业垂直层封装**。

2. **真正属于数科原创的"大模型"**：Agentar-Fin-R1 也不是从零训练的基模，而是**基于 Qwen3 微调**的金融推理模型——这是一个重要的事实底线。

3. **2026 年定位**：数科的"大模型技术创新部"成立的实质，是**把百灵的开源底座+金融场景数据+Agentar Agent 平台**整合成一个 ToB 售卖的产品组合，**不是去做新一代万亿参数基模**。

### 1.3 技术能力盘点

| 能力 | 实际水平 | 来源/置信度 |
|---|---|:---:|
| 自研基础大模型（预训练） | 弱（依赖集团百灵） | 🟢 |
| 垂直微调能力 | 强（Agentar-Fin-R1 在多个金融 benchmark 超 DeepSeek-R1） | 🟢 |
| 检索增强（RAG） | 强（KBase 知识工程平台，宁波银行落地） | 🟢 |
| 智能体（Agent） | 强（Agentar-SQL 登顶 BIRD，中国信通院最高级别认证） | 🟢 |
| 多模态（语音+视觉+音频） | 中-强（Ming-Flash-Omni 2.0 部分指标超 Gemini 2.5 Pro，但属于集团百灵团队） | 🟡 |
| 长记忆/工具链 | 中（百灵企业版主打"幻觉抑制+指令遵循+Agentic Engineering"） | 🟡 |
| 私有化部署 | 强（金融客户私有部署是核心场景） | 🟢 |
| 合规/审计闭环 | 强（金融级合规、信通院最高级别认证、Agentar 入选"2025国际标准金融应用卓越案例"） | 🟢 |

### 1.4 算力资源

**事实**（[新浪财经 2025-03](https://finance.sina.com.cn/stock/roll/2025-03-25/doc-ineqvepa2958269.shtml)、[OSCHINA](https://www.oschina.net/news/340658)）：

- 蚂蚁集团采用国产 AI 芯片（壁仞、天数智芯、寒武纪等）训练大模型，1万亿 token 预训练成本从 635 万降至 508 万元，**降幅约20%**
- 自研 Ling 系列 MoE 模型（2900亿参数，288亿激活），证明可在国产 GPU 上完成高效训练
- 训练效果"不输英伟达 H800"（蚂蚁集团内部测试口径）

**估算**（基于公开口径推断，🟡 中等置信度）：

- 蚂蚁集团整体 AI 算力规模：估计在万卡级别（H800/H100/国产芯片混合），**全部由集团统一调度**
- 蚂蚁数科本身**没有独立的 GPU 集群披露**，使用的是阿里云（关联方）+ 集团内部分配的算力
- 行业常见说法："实际算力到位仅原计划1/4"——**未在公开资料中确认**，但与"国产芯片替代"的现实路径相符

**反面观点**：
- 用国产芯片训练 MoE 模型，"训练效果不输 H800" 是**蚂蚁集团内部测试口径**，没有第三方独立验证
- DeepSeek V3/R1/V4 已经证明了"小规模算力 + 优秀算法"路径的可行性，蚂蚁百灵的"国产芯片+MoE"路线属于跟随，**不是技术领先**

### 1.5 团队规模与背景（公开口径）

**已知**：

- CEO 赵闻飙：上海交大+罗格斯大学双博士，2016 年加入蚂蚁，AI 安全/风控背景（[科技行者](https://www.techwalker.com/2024/0906/3159997.shtml)）
- 蚂蚁数科员工规模：**估算 3,000-5,000 人**（未披露，行业估算）
- "大模型技术创新部" 团队规模：**未披露**，行业估算"百人级别"（🔴 低置信度，仅供参考）
- 百灵基模团队（属集团）：核心团队来自阿里达摩院、清华、北大等，规模估算"千人级别"（🔴）

**关键缺失**：
- 蚂蚁数科未披露"大模型技术创新部"的具体技术领导
- 未见数科自有的"AI 研究院"或"基模实验室"建制
- 与百灵基模团队的"合作模式"具体如何（是否有 IP 共享、商业化分成、人员互调等）**未公开**

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## 第二部分：基础大模型路线的成功可能性

### 2.1 支持成功的论据（🟢 看多）

#### 2.1.1 母公司"百灵基模"积累，数科可以"借模"

- **2026年2月13日**：蚂蚁集团开源 Ring-2.5-1T，全球首个混合线性架构万亿参数思考模型（[量子位](https://www.qbitai.com/2026/02/379431.html)）
- **2026年4月**：Ling-2.6-1T 开源，万亿参数规模"对标 GPT-5.4"（蚂蚁内部口径，[ITBear](https://www.itbear.com.cn/html/2026-04/1316923.html)）
- **2026年2月11日**：Ming-Flash-Omni 2.0 全模态模型开源，部分指标超 Gemini 2.5 Pro（[InfoQ](https://www.infoq.cn/article/d9TEFiU7kq8EKCIodTmI)）
- **百灵家族已发布 18 款模型**（2025-11 世界互联网大会披露），覆盖 10B 到 1T 全尺寸

**含义**：数科不需要从零训练基模，可以直接复用百灵开源 checkpoint + 自家金融数据微调，**节省 80% 以上的预训练成本**。

#### 2.1.2 金融数据+场景的独占性

- **支付宝 + 网商银行 + 蚂蚁国际**积累的金融行为数据规模国内罕有
- **客户覆盖**：100% 国有股份制银行 + 60%+ 地方性商业银行 + 1.3万 终端企业客户（[36氪](https://36kr.com/p/3699806105972614)）
- **Agentar-Fin-R1 训练数据**：百亿级金融专业语料 + "6 大类、66 子类"金融任务分类体系，覆盖银行、证券、保险、基金、信托全景（[搜狐](https://m.sohu.com/a/919019605_120181749)）

#### 2.1.3 母公司持续输血

- 蚂蚁集团 2024 净利 383 亿（+61%），2025Q2 净利 76 亿（+1.9倍）
- 2025 胡润全球独角兽榜估值 6,350 亿 RMB（第5名）
- 集团明确"加大对 AI '开创性贡献'激励力度"（韩歆毅 2026-02-02 全员信）

#### 2.1.4 B端客户基础与灯塔案例

- **宁波银行 × Agentar KBase**（[新华网 2025-10](http://www.news.cn/tech/20251030/01c228e382514af39f92ebc1bb99fda1/c.html)）：
  - 复杂问答准确率 68% → 91%
  - 响应速度进入百毫秒级
  - 内容推荐准确率 +35%、召回率 +40%
  - 入选"2025国际标准金融应用卓越案例"
- **宁波银行票据识别**（4/17 报告）：错误率 0.8% → 0.05%，年减损 3,000 万
- **金融、能源客户已投产应用百灵企业版方案**（[腾讯新闻 2026-02](https://news.qq.com/rain/a/20260220A021BD00)）

#### 2.1.5 香港稳定币+RWA+Web3 叙事溢价

- 蚂蚁数科 2025-04 在香港设海外总部
- "两链一桥"已落地协鑫、朗新等 RWA 案例
- **但**：2026-04-10 香港首批稳定币牌照仅 2 张（汇丰+碇点），蚂蚁未入选——**该叙事溢价已大幅折损**（[新浪财经 2026-04-12](https://finance.sina.com.cn/roll/2026-04-12/doc-inhuetnq0871424.shtml)）

### 2.2 反对成功的论据（🔴 看空）

#### 2.2.1 通用基模商品化加速

- **DeepSeek V4 开源（2026-04-24）**（[观察者网](https://www.guancha.cn/economy/2026_04_24_814819.shtml)、[21经济网](https://www.21jingji.com/article/20260426/herald/05fee61739e3aa4cb240e8063303a948.html)）：
  - V4-Flash 输入 1元/百万 tokens、输出 2元
  - 缓存命中输入仅 0.025元/百万 tokens（**等于免费**）
  - 100万上下文成标配
  - **"Agent 能力国内开源领先"**——直接挤压数科 Agentar 的卖点
- **千问 3.5（2026-02 春节）**（[量子位 2026-02](https://www.qbitai.com/2026/02/380433.html)）：
  - 397B 参数超越 Gemini 3
  - 百万 tokens 低至 8 毛
  - **2026-03 阿里巴巴 AI 品牌统一为"千问"**——通用基模"国家队"地位强化

**结论**：**通用基模能力上，蚂蚁百灵 vs DeepSeek/千问没有明显技术领先**——百灵的"万亿参数 MoE"和"国产芯片训练"在 2026 年已不是稀缺标签。

#### 2.2.2 同集团内部竞争

- **阿里通义（关联方）**：与蚂蚁数科同属阿里系，但通义在金融客户处直接售卖"千问+阿里云"捆绑方案，与数科形成内部竞争
- **招商银行案例**：招行选择**通义大模型**作为主合作伙伴（[阿里云开发者](https://developer.aliyun.com/article/1654755)），不是蚂蚁数科——**这是关联方内部竞争的真实案例**
- **百灵基模属集团而非数科**：蚂蚁集团旗下还有"阿福"、"灵光"两款 C 端 AI 应用消耗集团资源，数科在集团内的 AI 资源优先级**未必高**

#### 2.2.3 算力到位与团队规模的不确定性

- 蚂蚁数科未披露独立 GPU 集群，"自研大模型"严重依赖集团算力
- "大模型技术创新部"团队规模未披露，**估算百人级**（🔴），相比 DeepSeek、千问、豆包的千人级团队**有明显差距**
- 行业内部传言"实际算力到位仅原计划1/4"（来源未公开，🔴 低置信度）

#### 2.2.4 "ToB 分拆型科技子公司"在中国市场无成功先例

- **平安壹账通**：2019 年 NYSE 上市，之后股价从 $10 跌至 $2 以下，2024 年退市
- **京东数科**：2020 年科创板撤回 IPO
- **陆金所**：2020 年 NYSE 上市，市值从峰值 470 亿美元跌至 50 亿美元以下
- **结论**：分拆型金融科技子公司在中港市场**3战3败**，蚂蚁数科要破局，需要找到与上述三家不同的差异化路径

#### 2.2.5 金融客户决策权问题

- **大行倾向自研**：建设银行"方舟计划"（[53AI](https://www.53ai.com/news/AIjinrong/2025060973819.html)）——选择"开源底座+金融数据微调"，2024 年底已适配 16 版本通用大模型，**不依赖蚂蚁数科**
- **招商银行**："不搭建通用模型，而是搭建金融行业的领域模型"（[STCN](https://stcn.com/article/detail/1443956.html)），选择通义+自研双轨
- **中国银联**：2026年4月私有化部署 DeepSeek-V4，基于华为昇腾算力（[网易](https://www.163.com/dy/article/KRM64L9S0514R9OJ.html)）——**绕过所有商业大模型公司**
- **江苏银行**：2025-02 首批本地化部署 DeepSeek-VL2 + DeepSeek-R1（[每经](https://www.nbd.com.cn/articles/2025-02-05/3742346.html)）

**结论**：金融客户的购买决策正在从"买大模型"转向"自己用开源底座+RAG+微调"。蚂蚁数科销售的不再是稀缺品。

#### 2.2.6 BloombergGPT 的前车之鉴

- **投入 $10M、500 亿参数**金融垂直 LLM
- **GPT-4 发布两周后** 几乎所有金融 benchmark 上 BloombergGPT 都被 GPT-4 超越（[Belitsoft](https://belitsoft.com/bloomberggpt)、[Beancount](https://beancount.io/bean-labs/research-logs/2026/05/05/bloomberggpt-large-language-model-finance)）
- **核心教训**："当前沿发展足够快时，规模比专业化更重要"
- **JPMorgan 选择**：放弃自研基模，构建 LLM Suite **作为门户调用 OpenAI**（[CNBC 2024-08](https://www.cnbc.com/2024/08/09/jpmorgan-chase-ai-artificial-intelligence-assistant-chatgpt-openai.html)）

### 2.3 概率判断

**定义"成功"**：5 年内（2031）做出"被市场认可的基础大模型"——即在 ToB 金融客户的招标/采购中，蚂蚁数科自有大模型成为**首选或第一备选**，而非"必选项之一"。

| 路径定义 | 5年内成功概率（估算） | 理由 |
|---|:---:|---|
| 自研通用基础大模型，与 DeepSeek/千问/豆包正面竞争 | **<5%** | 算力、人才、成本、生态全方位劣势；BloombergGPT 教训 |
| 基于百灵开源底座，做"金融垂直基模"成为细分领域 #1 | **30-40%** | Agentar-Fin-R1 已超 DeepSeek-R1（金融 benchmark），但客户决策权在变 |
| 智能体平台+长记忆+工具链组合 PMF（不直接卷基模） | **45-60%** | Agentar 已登顶 BIRD-SQL，信通院最高级别认证，宁波银行灯塔效应 |
| IT 集成"配角"，靠服务+数据+合规收费 | **65-80%** | 这是"金融级 IT 服务商"路径，恒生电子+宇信科技+神州信息已验证 |

**综合判断**：
- 严格意义上的"基础大模型路线成功"概率：**<10%**
- 宽松意义上"AI 业务成功"概率：**45-60%**
- 但宽松定义下的"成功"，本质上数科是 **"金融级 AI 服务商"** 而非 **"基础大模型公司"**——这是关键的物种归类问题

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## 第三部分：PMF 分析

### 3.1 先定义"成功的 PMF"

| 路径 | 定义 | 成功 PMF 标志 | 概率（估算） |
|---|---|---|:---:|
| **路径A**：自研 LLM 成为客户首选（与千问/豆包正面竞争） | 蚂蚁百灵/Agentar 基模在通用 benchmark 上长期领先 | 国内/全球 ToB 模型市占率 >10%，定价权稳定 | **<5%** |
| **路径B**：垂直金融大模型成为细分领域第一 | Agentar-Fin-R1 类模型在金融benchmark + 真实生产环境双双第一 | 国内 Top10 金融机构有 >5 家用 Agentar 作首选金融模型 | **30-40%** |
| **路径C**：智能体+长记忆+工具链组合 PMF（不直接卷基模） | Agentar 平台成为金融客户 Agent 开发的事实标准 | 国股行+城商行 50%+ 选 Agentar 作首选 Agent 平台 | **50-65%** |
| **路径D**：模型做成 IT 集成"配角"，靠服务+数据收费 | 大模型只是技术工具，营收主要来自咨询+实施+数据服务 | 类似恒生电子模式，第三方营收稳定 50亿+，毛利率 30%+ | **70-85%** |

### 3.2 PMF 信号验证（已落地客户案例）

| 客户/场景 | 落地形态 | 量化效果 | 来源 | 真实 PMF 信号？|
|---|---|---|---|:---:|
| 宁波银行 × Agentar KBase | 知识工程+逻辑推理 | 准确率 68%→91%；推荐准确率 +35%；召回率 +40% | [新华网](http://www.news.cn/tech/20251030/01c228e382514af39f92ebc1bb99fda1/c.html) | 🟢 强 |
| 宁波银行 × Agentar-Fin-R1 | 票据识别 | 错误率 0.8%→0.05%，年减损 3,000万 | 4/17报告 | 🟢 强 |
| 工商银行 | 客服智能体 | 通话时长 -10%，坐席效率 +18% | [电子银行网](https://www.cebnet.com.cn/20240827/...) | 🟡 中（非数科独家） |
| 协鑫能科 | RWA代币化 | 1亿 RMB 跨境融资 | 4/17报告 | 🟡 中（与基模关系弱） |
| 哈萨克斯坦 BCC 银行 | 海外金融科技 | 出海标杆 | 4/17报告 | 🟡 中 |
| 金融、能源客户 × 百灵企业版 | 私有化部署 | 未披露具体客户名+收入 | [腾讯新闻 2026-02](https://news.qq.com/rain/a/20260220A021BD00) | 🔴 弱（黑箱） |

**关键观察**：
- 已披露的灯塔案例集中在 **"宁波银行+几个能源/政务客户"**，规模有限
- **国股行 100% 覆盖**的口径是"客户名单覆盖"而非"AI 大模型采购首选"——这是关键的口径错配
- 工商银行、建设银行、招商银行等大行的大模型主合作伙伴**不是蚂蚁数科**

### 3.3 反向 PMF 信号

#### 3.3.1 BIRD-SQL benchmark 第一 ≠ 商业 PMF

- 2025-12 Agentar-Scale-SQL 登顶 BIRD-SQL，准确率 92%（[量子位](https://www.qbitai.com/2025/12/361042.html)）
- **但**：BIRD-SQL 是学术 benchmark，与商业付费意愿之间的桥梁**未被数据验证**
- 类比：BloombergGPT 在 FinEval 上当时也是 SOTA，**仍然商业化失败**

#### 3.3.2 金融客户购买决策机制

- **合规优先**：央行、银保监对金融 AI 的"自主可控"要求极强 → 大行倾向自建
- **建设银行方舟**（[53AI](https://www.53ai.com/news/AIjinrong/2025060973819.html)）：**"选择万亿参数开源通用大模型，通过预训练、微调、强化学习自建"**，2024 年底已适配 16 版本——**不需要蚂蚁数科**
- **招商银行 × 通义**：招行直接与阿里云合作，使用通义大模型作为基础，自研行业层（[阿里云开发者](https://developer.aliyun.com/article/1654755)）——**蚂蚁数科被绕开**

#### 3.3.3 中小行付费能力受限

- **DeepSeek V4 价格**：百万 tokens 输入 0.025元（缓存命中）——中小行直接调用 API 即可，**没有付费意愿购买"金融垂直基模"**
- **江苏银行**首批本地化部署 DeepSeek-VL2 + DeepSeek-R1——已建立完整方法论
- **中国银联**私有化部署 DeepSeek-V4 + 华为昇腾——**国产开源底座已经成熟**

#### 3.3.4 行业大模型替代率有限

- **行业共识**（[新浪 2026](https://k.sina.com.cn/article_7857201856_1d45362c001904gpdi.html)）："不再追求'万能模型'，而是采用'开源基座 + 私有数据微调 + RAG 增强'的主流落地路径，使用成本降至通用大模型的 1/5 左右"
- 这意味着客户**不需要"金融垂直基模"作为单独产品**，而是需要**"开源底座 + 微调工具 + RAG + Agent 工具链 + 服务"** 的整体方案

**反向结论**：客户的真正痛点不在"基模能力"层，而在"工具链+部署+合规+服务"层。

### 3.4 PMF 综合判断

| 维度 | 当前实际状态 | 理想 PMF 状态 | Gap |
|---|---|---|---|
| 客户付费意愿 | 灯塔案例 5-10 个 | Top 30 金融机构付费比例 >50% | 大 |
| ACV（年合同价值）| 估算 500万-2,000万/客户（🟡）| 5,000万-1亿/大行 | 中 |
| 客户留存率 | 未披露 | >90% | 数据缺失 |
| 扩盘率（NRR） | 未披露 | >120% | 数据缺失 |
| 按效果付费占比 | 未披露 | >30% | 数据缺失 |
| 第三方收入占比 | 60-70%（估算）| >70% | 接近 |
| 客户对开源平替的偏好 | 在上升 | 应在下降 | 趋势不利 |

**结论**：
- **路径 D（IT 集成"配角"）**已基本验证 PMF——这是数科现实的主营业务
- **路径 C（Agent 平台）**有早期 PMF 信号，但还不稳定，仍面临 DeepSeek V4 + 千问 3.5 的开源 Agent 工具链竞争
- **路径 B（金融垂直基模）**仍在追求 PMF，但被"大行自建"和"开源平替"双向挤压，PMF 可能性正在收窄而非扩大
- **路径 A（自研通用 LLM）**没有现实可行性

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## 第四部分：差异化价值分析

### 4.1 对标矩阵：蚂蚁数科 vs 通用基模厂商

| 维度 | 千问（Qwen）| 豆包（Doubao）| DeepSeek | 智谱（GLM）| 文心（ERNIE）| Kimi | **蚂蚁数科** | 数科差异化方向 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| **基模能力** | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★ | ★★★★ | ★★★（依赖百灵）| 🔴 劣势 |
| **算力规模** | ★★★★★（阿里云）| ★★★★★（火山）| ★★★★（自有+租）| ★★★★ | ★★★★★ | ★★★ | ★★★（共享集团）| 🔴 劣势 |
| **开源生态** | ★★★★★ | ★★★（部分）| ★★★★★ | ★★★★ | ★★ | ★★ | ★★★（百灵开源但生态弱）| 🔴 劣势 |
| **价格竞争力** | ★★★★★（百万0.8元）| ★★★★★ | ★★★★★（百万0.025元）| ★★★★ | ★★★ | ★★★ | ★★（溢价定价）| 🔴 劣势 |
| **金融数据壁垒** | ★★（公开+合作）| ★★ | ★★ | ★★ | ★★★ | ★★ | ★★★★★（蚂蚁系独占）| 🟢 **优势** |
| **金融 know-how** | ★★ | ★★ | ★ | ★★★ | ★★★ | ★★ | ★★★★★（深耕14年金融）| 🟢 **优势** |
| **合规/牌照** | ★★★ | ★★★ | ★★★ | ★★★★ | ★★★ | ★★★ | ★★★★★（信通院最高级别+金融级合规）| 🟢 **优势** |
| **私有化部署能力** | ★★★ | ★★★ | ★★★★ | ★★★★ | ★★★★ | ★★★ | ★★★★★（蚂蚁链+mPaaS+SOFAStack 闭环）| 🟢 **优势** |
| **Agent 平台** | ★★★★（百炼）| ★★★★（扣子）| ★★★ | ★★★★ | ★★★ | ★★ | ★★★★★（Agentar 登顶BIRD）| 🟢 优势但快速被追赶 |
| **客户决策权** | 客户自主调用 | 客户自主调用 | 客户自主调用 | 客户自主调用 | 客户自主调用 | 客户自主调用 | **数科捆绑销售** | 🔴 风险 |

### 4.2 真正可能的差异化（"真差异化"）

#### 4.2.1 金融场景理解 × 数据壁垒 × 合规护栏

这是数科**唯一**有壁垒的差异化叙事，本质是：

```
通用基模厂商：
"我有最好的模型，自己拼装"
   ↓
客户：买的是技术工具

蚂蚁数科：
"我有最懂金融的模型 + 行业 know-how + 私有部署 + 审计闭环 + 出问题我兜底"
   ↓
客户：买的是合规风险转移的服务
```

**关键证据**：
- Agentar-Fin-R1 在 FinEval 1.0、FinanceIQ 上确实领先 DeepSeek-R1（[搜狐](https://m.sohu.com/a/919019605_120181749)）
- 中国信通院最高级别认证（["金融科技应用风险通用要求"](https://www.jsw.com.cn/2025/1024/1927797.shtml)）
- "6 大类、66 子类"金融任务分类体系（行业内最完整）
- 母公司 14 年金融业务积累：支付、信贷、风控、反欺诈

#### 4.2.2 私有化部署 + 蚂蚁链 + 隐私计算闭环

- 摩斯隐私计算市占 36.9%（第一）
- 蚂蚁链 BaaS 市占 24.4%（连续 4 年第一）
- 加上百灵企业版（2026 即将推出）
- → **闭环能力**：从模型到部署到链上审计到隐私保护，单一供应商可交付

#### 4.2.3 "AI 兜底"的服务承诺

- 灯塔案例的"按效果付费"模式（如宁波银行年减损 3,000 万分成）
- 这是**通用基模厂商不愿也不能承诺的**——千问、DeepSeek、豆包都是"模型卖出去就完事"

### 4.3 真正不能的差异化（"伪差异化"）

#### 4.3.1 单纯的基模能力（必输）

- DeepSeek V4 (2026-04)、千问 3.5 (2026-02)、豆包均已在通用 benchmark 上超越或接近 Gemini/GPT-4
- 蚂蚁百灵 Ling-2.6-1T "对标 GPT-5.4" 是**集团内部口径**，未见独立 benchmark 验证全面领先
- BloombergGPT 教训证明：**"专业化"打不过"规模"**

#### 4.3.2 单纯的算力规模

- 蚂蚁集团总算力 vs 阿里云、字节、腾讯——**全方位劣势**
- 即使百灵团队全力投入，与通义+阿里云的合并能力相比，**蚂蚁数科可调用算力只是子集**

#### 4.3.3 单纯的开源生态

- DeepSeek 开源生态：全球 GitHub Star 数十万级，社区活跃度极高
- 千问 Qwen：阿里云全球开发者社区+魔搭社区双轮驱动
- 蚂蚁百灵开源（Ling/Ring/Ming）：发布时间晚，社区规模和用户基础**显著小于** DeepSeek/Qwen

### 4.4 差异化价值核心论断

| 类别 | 内容 | 客户付费意愿 | 维持期 |
|---|---|:---:|---|
| **真差异化（3件事）** | 1. 金融场景 know-how（深度）<br>2. 合规级数据壁垒（专属）<br>3. 私有部署+审计闭环（兜底）| 🟢 高 | 3-5年 |
| **伪差异化（不能比）** | 1. 通用基模能力<br>2. 算力规模 | 🔴 无 | — |
| **正在收窄的差异化** | 1. Agent 平台先发优势（DeepSeek V4、Qwen 都在追赶）| 🟡 中 | 1-2年 |

**结论**：数科的差异化故事**确实存在**，但它不是"基础大模型"层的差异化，而是 **"金融行业专家系统"** 层的差异化。这与"做基础大模型"的叙事**有根本不同**。

---

## 第五部分：可比公司参照

### 5.1 BloombergGPT：金融垂直 LLM 的全球第一案例

| 维度 | 数据 | 对蚂蚁数科的启示 |
|---|---|---|
| 投入 | $10M（约 7,000万 RMB） | 数科投入预计 5-10 亿 RMB（百灵+数科合计），数量级类似 |
| 模型规模 | 500 亿参数 | 数科基于 Qwen3 微调（32B/72B），更小 |
| 训练数据 | 363B 金融 token + 345B 通用 | Agentar-Fin-R1 训练数据规模未披露，估计相当 |
| 与 GPT-4 对比 | **GPT-4 几乎所有金融 benchmark 都超越 BloombergGPT** | 警告：基础前沿模型迭代速度 > 垂直模型差距 |
| 商业化结果 | **基本没有外部商业化**，仅 Bloomberg 内部使用 | 强警告：投入产出比可能极低 |
| 当前状态 | 团队解散/转型，BBG 改用 LLM Suite 架构 | 路径警告 |

来源：[arXiv 2303.17564](https://arxiv.org/abs/2303.17564)、[Belitsoft](https://belitsoft.com/bloomberggpt)、[Beancount](https://beancount.io/bean-labs/research-logs/2026/05/05/bloomberggpt-large-language-model-finance)

### 5.2 JPMorgan LLM Suite：北美大行的现实选择

| 维度 | 数据 |
|---|---|
| 投入 | 未公开，但**没有自研基模** |
| 架构 | "门户型 LLM Suite"，调用 OpenAI、Anthropic 等外部模型 |
| 部署规模 | 60,000+ 员工使用（2024 年） |
| 关键策略 | 通过技术手段保护内部数据，让数据不外流即可 |
| 启示 | **大型金融机构的优选不是"自研垂直基模"，而是"门户+数据保护"** |

来源：[CNBC 2024-08](https://www.cnbc.com/2024/08/09/jpmorgan-chase-ai-artificial-intelligence-assistant-chatgpt-openai.html)、[Business Standard](https://www.business-standard.com/world-news/jpmorgan-chase-unveils-ai-powered-llm-suite-may-replace-research-analysts-124072600460_1.html)

### 5.3 恒生电子 LightGPT：中国金融 IT 龙头的尝试

| 维度 | 数据 |
|---|---|
| 发布时间 | 2023-06 / 2023-10 升级 |
| 训练数据 | 4,000亿+ token 金融数据 |
| 应用场景 | 投研报告、研报洞察、财报处理 |
| 商业化 | 嵌入恒生原有"光子"系列产品 |
| 估值含义 | 恒生电子市值约 500-600 亿（2026-04），**LightGPT 没有给恒生带来明显估值溢价** |
| 启示 | **金融垂直大模型对市值贡献有限**，真正贡献的是"AI+原有金融 IT 软件"的复合 |

来源：[hs.net/lightgpt](https://www.hs.net/lightgpt/)、[同花顺 600570](https://basic.10jqka.com.cn/600570/worth.html)

### 5.4 平安 PinganGPT：保险+银行的金融大模型

| 维度 | 数据 |
|---|---|
| 架构 | L0（基础通用）/ L1（行业模型）/ L2（场景模型）三层 |
| 应用规模 | 100+ 大模型应用场景；AI 外呼 550+ 用例，44 亿次调用 |
| 商业化方向 | **几乎完全内部使用**，对外 ToB 输出有限 |
| 启示 | **平安选择"内化"，蚂蚁数科选择"对外"——后者难度更大** |

来源：[36氪](https://36kr.com/p/3471919044204162)、[平安银行](https://bank.pingan.com/about/article/puhui/1730344335852.shtml)

### 5.5 招商银行 + 通义大模型：中国大行的合作模式范本

| 维度 | 数据 |
|---|---|
| 模式 | 招行 × 阿里通义合作，**不是与蚂蚁数科** |
| 结果 | 智能客服准确率 >95%，日处理 100 万对话，替代 3,000 客服 |
| 自研策略 | "不搭建通用模型，而是搭建金融行业领域模型" |
| 自有产品 | "一招"开源金融大模型 |
| 启示 | **招行案例直接说明：通义在金融客户处与蚂蚁数科正面竞争，且通义胜出** |

来源：[阿里云开发者](https://developer.aliyun.com/article/1654755)、[STCN](https://stcn.com/article/detail/1443956.html)

### 5.6 建设银行方舟计划：大行自研路径的代表

- 2023-03 启动方舟计划
- 选择"开源底座 + 金融数据 + 自研"路径
- 至 2024 年底适配 **16 个版本通用大模型**
- 已落地 193 个应用场景，仅 7 大核心能力
- **完全不依赖蚂蚁数科**

来源：[53AI](https://www.53ai.com/news/AIjinrong/2025060973819.html)、[移动支付网](https://m.mpaypass.com.cn/news/202403/14114245.html)

### 5.7 全球"金融垂直大模型"路径成功率统计

| 案例 | 路径 | 商业化结果 | 成功？|
|---|---|---|:---:|
| BloombergGPT | 自研 50B 参数金融模型 | 基本失败，被 GPT-4 超越 | ❌ |
| JPMorgan LLM Suite | 调用 OpenAI 的"门户" | 内部 6万员工使用 | ✅ |
| 招商银行"一招" | 自研开源金融模型 | 内部使用为主 | 🟡 |
| 建设银行方舟 | 开源底座+自研适配 | 193 场景落地 | ✅ |
| 平安 PinganGPT | L0/L1/L2 三层自建 | 100+ 场景内化 | ✅ |
| 恒生电子 LightGPT | 金融 IT 龙头延伸 | 嵌入原有产品，估值贡献有限 | 🟡 |
| 蚂蚁数科 Agentar | ToB 售卖金融大模型+Agent | 灯塔案例 5-10 个 | ⏳ |

**统计结论**：
- **"自建+内部使用"路径成功率 ~70%**（JPM、CCB、平安）
- **"对外 ToB 售卖金融垂直基模"路径成功率 <30%**（BloombergGPT 失败、恒生估值贡献有限）
- **蚂蚁数科选的是更难的路径**

---

## 第六部分：综合判断（三个核心问题的明确答案）

### 6.1 蚂蚁数科基础大模型路线的成功概率

**定义"成功"**：5 年内（2031 之前）做出"被市场认可的基础大模型"——意味着在 ToB 客户的招标/采购中，数科自有大模型成为首选或第一备选，营收贡献 >30%，并支撑公司估值溢价。

| 子路径 | 5年内概率（估算） | 说明 |
|---|:---:|---|
| 严格意义"基础大模型公司"路线 | **<10%** | 通用基模商品化已成定局，BloombergGPT 已是反例 |
| "百灵+Agentar+金融垂直微调"组合路线 | **40-55%** | 已有的灯塔案例支撑，但被开源平替和大行自建夹击 |
| "AI 服务公司"路线（路径D） | **65-80%** | 最现实路径，但天花板低，估值难超 1,000亿 |

**核心判断**：
> **数科要"成功"，必须放弃"基础大模型公司"的叙事，承认自己是 "金融级 AI 服务+合规+部署"的综合服务商。**

### 6.2 找到 PMF 的概率（分四条路径）

| 路径 | PMF 概率（估算）| 关键证据 | 风险 |
|---|:---:|---|---|
| **路径A**：自研通用 LLM 与千问/豆包正面竞争 | **<5%** | 算力、人才、生态全面落后 | BloombergGPT 教训 |
| **路径B**：垂直金融基模成为细分领域第一 | **30-40%** | Agentar-Fin-R1 在多个金融 benchmark 超 DeepSeek-R1 | 大行自建+开源平替双向挤压 |
| **路径C**：智能体+长记忆+工具链组合 | **50-65%** | Agentar 登顶 BIRD-SQL；信通院最高认证；宁波银行案例 | DeepSeek V4 Agent 能力快速追赶 |
| **路径D**：模型作"配角"+服务+数据收费 | **70-85%** | 路径已被恒生/宇信验证；蚂蚁数科客户基础+合规背书天然适合 | 天花板低，估值上限受限 |

### 6.3 差异化价值的明确答案

#### 真差异化（3 件事）

1. **金融行业的深度 know-how**——14 年蚂蚁系金融业务沉淀，"6 大类 66 子类"金融任务分类体系是最完整的
2. **合规级数据壁垒**——支付、信贷、风控行为数据规模国内罕有
3. **私有部署+审计+蚂蚁链+隐私计算的闭环**——单一供应商完整交付能力，是开源厂商不能模仿的

#### 伪差异化（2 件事）

1. **基模技术领先**——通用基模商品化下，蚂蚁百灵 vs DeepSeek/千问/豆包技术上已无本质差距，"万亿参数 MoE+混合线性架构"在 2026 年不是稀缺技术
2. **算力规模或开源生态规模**——数科可调用的算力是阿里云的子集，开源生态是 DeepSeek/Qwen 的子集，**两个维度都是绝对劣势**

### 6.4 一句话总结（给非专业读者）

> **蚂蚁数科真正能赢的不是"做出更强的大模型"，而是"做成金融行业的'AI 安心管家'"——把开源基模当原料、把金融场景理解当配方、把合规审计当包装、把私有部署当物流，最后客户为'安心'付溢价，而不是为"模型本身"付溢价。如果他们坚持把自己定位为"基础大模型公司"，5 年内有 70% 概率失败；如果他们承认自己是"金融级 AI 服务公司"，5 年内有 60% 概率成功——但估值天花板可能只有 800-1,500 亿 RMB，而不是市场流传的 2,000 亿+。**

---

## 第七部分：风险与监控指标

### 7.1 关键风险（按严重程度）

| # | 风险 | 严重度 | 当前概率 | 影响 |
|---|---|:---:|:---:|---|
| 1 | **DeepSeek/千问 Agent 能力快速追赶**——Agentar 的"BIRD 第一"被 6-12 个月内超越 | 🔴 极高 | 60-70% | Agent 平台差异化时间窗口短 |
| 2 | **大行集体选择"开源底座+自建"路径**——招行+建行已先行 | 🔴 极高 | 50-60% | ToB 大客户流失 |
| 3 | **百灵团队优先级不在数科 ToB**——集团 AI 资源向阿福（健康）+灵光（C端）倾斜 | 🟠 高 | 40-50% | 数科"借模"通道不畅 |
| 4 | **金融垂直 benchmark 第一不转化为商业 PMF**（BloombergGPT 教训）| 🟠 高 | 40-50% | 投入产出比不达预期 |
| 5 | **关联交易披露后第三方收入大幅缩水** | 🟠 高 | 30-40% | 估值打折 |
| 6 | **国产芯片训练效果未达内部口径**——独立 benchmark 验证不通过 | 🟡 中 | 20-30% | 算力成本上行 |
| 7 | **"按效果付费"模式难以规模化**——单客户案例无法批量复制 | 🟡 中 | 30-40% | 商业模式天花板 |
| 8 | **BloombergGPT 式的"投入大、商业化失败"** | 🟡 中 | 20-30% | 资源浪费 |
| 9 | **阿里通义在金融客户处持续替代蚂蚁数科**（招行案例已发生）| 🟡 中 | 50-60% | 集团内部竞争输 |
| 10 | **监管对 Web3/RWA 收紧**（4/10 香港稳定币首批未含蚂蚁）| 🟡 中 | 已发生部分 | 期权价值折损 |

### 7.2 季度监控指标

| 指标 | 频率 | 关键阈值 |
|---|---|---|
| Agentar 客户数（新增+留存） | 季度 | 新增 >20/季度，留存 >85% |
| 第三方收入占比 | 半年 | 是否突破 70% |
| 按效果付费收入占比 | 半年 | 是否突破 20% |
| 百灵开源模型 GitHub Star 增速 | 月度 | vs DeepSeek/Qwen 比值 |
| Agentar 在 BIRD-SQL 等 benchmark 排名 | 季度 | 是否被 DeepSeek/Qwen 超越 |
| 国股行+城商行使用蚂蚁数科 AI 作首选的比例 | 半年 | 与建行+招行+工行的内部份额对比 |
| 招行/建行/工行 AI 主合作伙伴变化 | 实时 | 是否有从通义/自建转向蚂蚁数科的迹象 |
| 数科"大模型技术创新部"团队规模 | 半年 | 是否达到 200 人级别 |
| 集团 AI Credit 激励授予数科员工的比例 | 年度 | vs 阿福、灵光、百灵的分配 |
| 蚂蚁集团 AI 总投入分配 | 年度 | 数科 / C端AI（阿福+灵光）/ 百灵基模的分配比例 |

---

## 附录 A：关键数据汇总

### A.1 蚂蚁集团 AI 资产盘点（2026/04）

| 资产 | 归属 | 状态 | 关键数据 |
|---|---|---|---|
| 百灵基模家族 | 蚂蚁集团 | 开源 | 18+ 模型，Ling/Ring/Ming 系列，10B 至 1T 全尺寸 |
| Ling-2.6-1T | 蚂蚁集团 | 开源 | "对标 GPT-5.4"（内部口径，2026-04）|
| Ring-2.5-1T | 蚂蚁集团 | 开源 | 全球首个混合线性架构万亿思考模型（2026-02）|
| Ming-Flash-Omni 2.0 | 蚂蚁集团 | 开源 | 全模态，部分指标超 Gemini 2.5 Pro（2026-02）|
| Agentar-Fin-R1 | 蚂蚁数科 | 商用+部分开源 | 基于 Qwen3，金融 benchmark 超 DeepSeek-R1（2025-07）|
| Agentar-Scale-SQL | 蚂蚁数科 | 开源 | 登顶 BIRD-SQL，92% 准确率（2025-12）|
| Agentar 智能体平台 | 蚂蚁数科 | 商用 | 信通院最高级别认证（2025-10）|
| 百灵企业版 | 蚂蚁数科 | 待发布 | 2026-02-19 宣布即将推出 |
| 阿福 AI 应用 | 蚂蚁集团 | 商用 | 月活 3,000 万+，春节用户破亿（C端健康）|
| 灵光 AI 应用 | 蚂蚁集团 | 商用 | C 端 AI 应用周活榜第10位（2026-02）|

### A.2 金融大模型市场关键玩家（2026/04）

| 玩家 | 模型/产品 | 性质 | 蚂蚁数科可比性 |
|---|---|---|:---:|
| 阿里通义（关联方） | Qwen3-Max / Qwen 3.5 | 通用基模+ToB | 关联方但内部竞争 |
| 字节豆包 | Doubao | 通用基模+ToB | 直接对手 |
| DeepSeek | V4-Pro / V4-Flash | 通用基模+开源 | 价格屠夫，最大威胁 |
| 智谱 | GLM 系列 | 通用基模+ToB+IPO | 直接对手 |
| 百度文心 | ERNIE 4.5 | 通用基模+ToB | 直接对手 |
| 华为盘古 | 盘古 5 | 通用+信创 | 政企信创主战场 |
| Kimi | Kimi 系列 | 通用 ToC+ToB | 间接 |
| 招商银行 | 一招 | 自建+开源 | **客户被通义抢走** |
| 建设银行 | 方舟 | 自建+16版本 | **不依赖蚂蚁数科** |
| 平安 | PinganGPT | 自建内化 | 内部竞争（非客户）|
| 恒生电子 | LightGPT | 金融 IT 厂商 | 直接对手（证券领域）|
| 中国银联 | 私有部署 DeepSeek-V4 | 自建+开源 | **不依赖蚂蚁数科** |
| **蚂蚁数科** | **Agentar-Fin-R1 + 百灵企业版** | ToB 金融垂直 | — |

---

## 附录 B：Sources（数据来源清单）

> 本报告引用了 30+ 公开 URL，按主题分类如下。

### B.1 蚂蚁数科大模型战略与公司公告

1. [蚂蚁数科 CEO 赵闻飙发全员信，宣布将成立"大模型技术创新部"（新浪科技 2026-02-04）](https://finance.sina.com.cn/tech/digi/2026-02-04/doc-inhkpzpi4319173.shtml)
2. [蚂蚁数科全员信：将成立大模型技术创新部（OFweek 2026-02）](https://www.ofweek.com/ai/2026-02/ART-201721-8120-30680886.html)
3. [蚂蚁 CEO 韩歆毅发布全员信：AI 探索未到庆功时刻（观察者 2026-02-03）](https://www.guancha.cn/economy/2026_02_03_805952.shtml)
4. [蚂蚁集团 CEO 韩歆毅发内部信：加大对 AI"开创性贡献"激励力度（每经 2026-02-02）](https://cd.nbd.com.cn/articles/2026-02-02/4246011.html)
5. [蚂蚁集团 AI 业务月活超 3000 万，支付用户破 1 亿（经济观察网 2026-03-01）](http://www.eeo.com.cn/2026/0301/803508.shtml)
6. [蚂蚁数科将发布百灵大模型企业版（腾讯新闻 2026-02-20）](https://news.qq.com/rain/a/20260220A021BD00)

### B.2 蚂蚁百灵基模与开源进展

7. [蚂蚁集团开源 Ring-2.5-1T，全球首个混合线性架构万亿参数思考模型（量子位 2026-02-13）](https://www.qbitai.com/2026/02/379431.html)
8. [蚂蚁百灵 Ling-2.6-1T 正式开源：万亿参数规模对标 GPT-5.4（ITBear 2026-04）](https://www.itbear.com.cn/html/2026-04/1316923.html)
9. [蚂蚁集团开源全模态大模型 Ming-Flash-Omni 2.0（新浪科技 2026-02-11）](https://finance.sina.com.cn/tech/roll/2026-02-11/doc-inhmmvza3686558.shtml)
10. [从多模态走向全模态！蚂蚁开源 Ming-Flash-Omni 2.0，对标 Gemini 2.5 Pro（InfoQ 2026-02）](https://www.infoq.cn/article/d9TEFiU7kq8EKCIodTmI)
11. [蚂蚁集团采用国产 AI 芯片训练大模型，将计算成本降低约 20%（OSCHINA 2025-03）](https://www.oschina.net/news/340658)
12. [蚂蚁集团 AI 重大突破：使用国产 AI 芯片训练大模型，成本可进一步降低（新浪财经 2025-03-25）](https://finance.sina.com.cn/stock/roll/2025-03-25/doc-ineqvepa2958269.shtml)

### B.3 Agentar-Fin-R1 与 Agentar 智能体平台

13. [蚂蚁数科发布金融推理大模型 助力金融机构加速落地智能体应用（STCN 2025-07）](https://www.stcn.com/article/detail/2813235.html)
14. [蚂蚁推出首个金融推理大模型，登顶权威金融测评，超越 OpenAI o1、DeepSeek-R1（新浪财经 2025-07-28）](https://finance.sina.com.cn/stock/t/2025-07-28/doc-infhzawz0291022.shtml)
15. [蚂蚁数科宣布开源数据分析智能体技术 当前登顶 BIRD（新浪科技 2025-12-15）](https://finance.sina.com.cn/tech/roll/2025-12-15/doc-inhawaui2465773.shtml)
16. [蚂蚁数科宣布开源数据分析智能体技术，当前登顶 BIRD（量子位 2025-12）](https://www.qbitai.com/2025/12/361042.html)
17. [蚂蚁数科 Agentar 入选 2025 国际标准金融应用卓越案例（新华网 2025-10-30）](http://www.news.cn/tech/20251030/01c228e382514af39f92ebc1bb99fda1/c.html)
18. [打造企业级智能体开发平台标杆，蚂蚁数科 Agentar 通过中国信通院最高级别认证（江苏网 2025-10）](https://www.jsw.com.cn/2025/1024/1927797.shtml)
19. [2026 主流企业智能体开发平台选型指南：综合优选蚂蚁数科 Agentar（IT 之家 2026-04）](https://www.ithome.com/0/937/649.htm)
20. [金融大模型的"垂直突围"：蚂蚁数科打造更懂金融的行业大脑（腾讯新闻 2025-07）](https://news.qq.com/rain/a/20250729A07QYV00)

### B.4 通用基模厂商竞争（DeepSeek/Qwen/豆包）

21. [DeepSeek V4，再当一次"价格屠夫"？（观察者 2026-04-24）](https://www.guancha.cn/economy/2026_04_24_814819.shtml)
22. [DeepSeek 推动 AI"价格战"：百万 Token 输入 0.25 元（21 经济网 2026-04-26）](https://www.21jingji.com/article/20260426/herald/05fee61739e3aa4cb240e8063303a948.html)
23. [最强开源大模型除夕登场！397B 参数千问 3.5 超越 Gemini 3，百万 Tokens 低至 8 毛（量子位 2026-02）](https://www.qbitai.com/2026/02/380433.html)
24. [阿里巴巴 AI 品牌统一为"千问"（21 经济网 2026-03-02）](https://www.21jingji.com/article/20260302/herald/5bab6d98f3bc91c4b484bf495399c7b0.html)
25. [破解金融 AI 落地难题，中国银联率先私有化部署 DeepSeek-V4 大模型（网易 2026-04）](https://www.163.com/dy/article/KRM64L9S0514R9OJ.html)
26. [Deepseek 有望引发银行大模型应用变革（每经 2025-02-05）](https://www.nbd.com.cn/articles/2025-02-05/3742346.html)

### B.5 全球与国内金融大模型对标

27. [BloombergGPT: A Large Language Model for Finance（arXiv 2303.17564）](https://arxiv.org/abs/2303.17564)
28. [BloombergGPT and the Limits of Domain-Specific LLMs in Finance（Beancount 2026-05）](https://beancount.io/bean-labs/research-logs/2026/05/05/bloomberggpt-large-language-model-finance)
29. [JPMorgan Chase Unveils AI-Powered LLM Suite（Business Standard 2024-07）](https://www.business-standard.com/world-news/jpmorgan-chase-unveils-ai-powered-llm-suite-may-replace-research-analysts-124072600460_1.html)
30. [JPMorgan giving its employees an AI assistant powered by ChatGPT maker OpenAI（CNBC 2024-08）](https://www.cnbc.com/2024/08/09/jpmorgan-chase-ai-artificial-intelligence-assistant-chatgpt-openai.html)
31. [恒生电子 LightGPT 官网（hs.net）](https://www.hs.net/lightgpt/)
32. [建设银行金融大模型建设和应用实践（53AI 2025-06）](https://www.53ai.com/news/AIjinrong/2025060973819.html)
33. [招商银行 X 通义大模型，2024 年度 AI 最佳实践案例（阿里云开发者 2025-01）](https://developer.aliyun.com/article/1654755)
34. [对话招商银行俞吴杰：招行重点不在搭建通用模型，而是搭建金融行业的领域模型（STCN）](https://stcn.com/article/detail/1443956.html)
35. [六大国有银行正在落地哪些大模型应用场景（53AI 2024-08）](https://www.53ai.com/news/LargeLanguageModel/2024082780924.html)
36. [14 家银行 AI 战略蝶变：从"AI+金融"到"人+AI" 超百个应用已落地（STCN）](https://www.stcn.com/article/detail/1671235.html)

### B.6 行业与 PMF 分析

37. [2026 大模型深度解析：泡沫退去，价值落地才是核心战场（新浪 2026）](https://k.sina.com.cn/article_7857201856_1d45362c001904gpdi.html)
38. [别再死磕 PMF 了！AgaaS 时代，中国 To B 创业者的最后一张船票（53AI 2026-03）](https://www.53ai.com/news/tishicijiqiao/2026032728973.html)
39. [深度 | GenAI 时代的 PMF（53AI 2024-06）](https://www.53ai.com/news/LargeLanguageModel/2024062896741.html)
40. [企业落地大模型的路径、场景与案例（爱分析）](https://www.ifenxi.com/research/content/6520)

### B.7 其他

41. [中企加速 AI 服务出海 蚂蚁数科在马来西亚设立运营枢纽中心（新浪财经 2026-02-26）](https://finance.sina.com.cn/stock/t/2026-02-26/doc-inhpcqkq1569245.shtml)
42. [蚂蚁数科 AItoB 加速出海 在马来西亚设立运营枢纽中心（36 氪 2026）](https://36kr.com/p/3699806105972614)
43. [香港发放首批稳定币牌照，三家发钞行两家获批（新浪财经 2026-04-12）](https://finance.sina.com.cn/roll/2026-04-12/doc-inhuetnq0871424.shtml)
44. [蚂蚁数科上线 LingDT-2.6-flash，进一步为企业提供实用型 AI 工具（Chinaz 2026-04-29）](https://www.chinaz.com/ainews/27581.shtml)
45. [蚂蚁数科 LingDT-2.6-flash 上线：Token 高效利用，助力企业 AI 规模化应用降本增效（ITBear 2026-04）](https://www.itbear.com.cn/html/2026-04/1313415.html)

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## 附录 A：LingDT-2.6-flash 事实修正（2026-04-30 update）

> **背景**：本报告主体完成于 2026-04-30 上午。当天补做事实核查，发现遗漏了蚂蚁数科 **2026-04-29** 发布的新模型 **LingDT-2.6-flash**。本附录对原报告中"数科本身不做基础大模型预训练 / 只做集团基模的 ToB 转售"这一表述做出**部分修正**。

### A.1 LingDT-2.6-flash 关键事实

| 维度 | 数据 | 来源 |
|---|---|---|
| 发布主体 | 蚂蚁数科（2026-04-29） | [Chinaz](https://www.chinaz.com/ainews/27581.shtml) |
| 命名含义 | "DT" = Digital Technology，数科自有商业化产品线标识 | [ITBear](https://www.itbear.com.cn/html/2026-04/1313415.html) |
| 总参数 | 104B（MoE 架构） | 同上 |
| 激活参数 | 7.4B | 同上 |
| 基础来源 | **基于蚂蚁集团百灵团队的 Ling-2.6-flash 做商业化版本**（非从零自研） | "全面承袭了 Ling-2.6-flash 的核心优势" |
| 数科增量工作 | (1) 底层架构优化，**Token 消耗节省高达 90%**；(2) 金融级安全防护体系；(3) 私有化部署+数据隔离+API 权限管控；(4) DTMaaS 商业化平台 | 同上 |
| 定价 | 输入 0.48元/百万 tokens；输出 1.44元/百万 tokens（限时8折） | 同上 |
| 应用领域 | 金融、能源、交通；金融已落地超百个智能体（AI手机银行、保险理赔、安全封控、财富管理） | 同上 |

### A.2 对原报告核心论点的影响

| 原报告论点 | LingDT 信息核对后状态 |
|---|---|
| "数科本身不做基础大模型**预训练**" | ✅ **依然成立**——LingDT 是 Ling-2.6-flash 的商业版，不是从零预训练 |
| "数科是集团基模成果的 **ToB 商业化通道 + 行业垂直层封装**" | ✅ **印证而非颠覆**——LingDT 正是"商业化通道"的具象产品 |
| "数科只是'转售'集团基模"（隐含表达） | ⚠️ **部分修正**——数科确实做了底层架构层面的 Token 效率优化、金融安全重训、企业部署能力，是有**实质增量**的商业化封装，不是简单转售 |
| "通用基模能力是伪差异化" | ✅ **依然成立**——但 **Token 效率优化** 应被识别为**第三条真差异化**（在原报告"金融场景 know-how + 合规闭环"之外） |

### A.3 价格信号的解读

LingDT 定价（输入 0.48 元/百万 tokens）的横向对比：

| 模型 | 输入价格（元/百万 tokens） | vs LingDT |
|---|---|---|
| DeepSeek V4 | 0.025 | LingDT 贵 19 倍 |
| Qwen 3.5 | 0.8 | LingDT 便宜 40% |
| 集团 Ling-2.6（开源） | 0（开源自部署） | LingDT 提供托管溢价 |
| **LingDT-2.6-flash** | **0.48** | — |

**信号**：LingDT 选择"中端价格+金融安全溢价"定位，**避开与 DeepSeek 的价格战，同时压制通用基模 API 的成本**。这印证了原报告"金融级 AI 服务商而非基模公司"的判断——**靠服务（合规+部署+优化）收溢价，不靠模型能力本身**。

### A.4 新增的"真差异化"维度

原报告的差异化分类：

| 类型 | 维度 |
|---|---|
| 真差异化 | 金融场景 know-how、合规级数据壁垒、私有部署+审计闭环 |
| 伪差异化 | 基模能力、算力规模、开源生态 |

**修正后新增第四条真差异化**：

> **企业级 Token 效率优化（如 LingDT 的 90% Token 节省）—— 真差异化**

理由：
- B 端客户对 TCO（总拥有成本）极度敏感，不像 C 端只看绝对能力
- 90% Token 节省直接对应**实际部署成本下降数倍**，这是真痛点
- 通用基模厂商优化方向是绝对能力（cross-benchmark），不是 token 效率
- 这是数科把"金融场景 know-how"反向影响"模型架构"的具象产物——是一种**有壁垒的工程能力**

### A.5 对三个核心问题答案的影响

| 问题 | 原结论 | 修正后 |
|---|---|---|
| Q1 5年内做出"被市场认可的基础大模型" | 通用<10% / 垂直40-55% | **通用<10% / 垂直 45-60%（轻微上调，因 LingDT 落地已证明商业化路径走通早期）** |
| Q2 找到 PMF | 自研LLM<5% / 垂直30-40% / Agent 50-65% / 服务化 70-85% | **整体上调5pp**——LingDT 的"Token 效率定位"+ 落地超百个金融智能体显示路径可行 |
| Q3 真差异化 | 金融场景+合规+审计闭环 3 条 | **新增第 4 条**：企业级 Token 效率优化 |

### A.6 修正后的"一句话总结"

**修正前**：数科要做"基础大模型"成功的真路径不是与 DeepSeek/Qwen/豆包正面卷通用基模能力，而是把母公司百灵开源底座 + 自家金融场景数据 + Agent 平台 + 合规与审计闭环做成一个对金融、能源、政务客户而言"开箱即用、合规放心"的行业级 AI 基础设施——本质上是高毛利的 AI 服务公司，而不是基础大模型公司。

**修正后**：数科要做"基础大模型"成功的真路径是**接收集团百灵的开源底座，叠加四件实质增量——金融场景 know-how、企业级 Token 效率优化（如 LingDT 的 90% 节省）、合规与审计闭环、DTMaaS 商业化平台基建——做成对企业客户而言"开箱即用、合规放心、TCO 可控"的金融级 AI 服务**。这是高毛利 AI 服务公司，不是基础大模型公司，但也**不是简单转售集团基模**——LingDT 证明了数科在 商业化封装层 是有真实工程能力增量的。

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## 报告元数据

- **研究日期**：2026-04-30
- **研究方式**：单角色"AI 产业分析师"深度分析（基于 4/17 团队报告 + 4/28 估值聚焦报告 + 13 次 Web 搜索）
- **总字数**：约 8,500 字（含 4/30 update 附录）
- **数据置信度**：🟡 中（关键技术指标依赖蚂蚁内部口径，部分客户案例数据未独立验证）
- **报告原则**：客观、不预设立场、正反两面、数据标注来源、估算明确标注
- **报告边界**：纯公开信息分析，不含任何内部视角，不涉及任何个人隐私
- **修订记录**：2026-04-30 追加附录A（LingDT-2.6-flash 事实修正），对原报告"数科是简单转售"的隐含表达做修正
- **基线研究**：
  - [`reports/蚂蚁数科-team-20260417/最终报告.md`](../蚂蚁数科-team-20260417/最终报告.md)
  - [`reports/蚂蚁数科/估值聚焦-20260428/最终报告.md`](估值聚焦-20260428/最终报告.md)

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*基于公开信息独立分析，不构成任何投资建议*
