1月23日消息，蚂蚁集团数字科技事业群（以下简称“蚂蚁数科”）近日举行媒体沟通会。会上，蚂蚁数科CTO王维分享了对当下技术热点的思考，他表示，AI与数据是相生相伴的共同体，高质量的行业数据才能使大模型在产业发挥更大价值。蚂蚁数科将进一步拓展数据相关技术的布局，以加速助力产业数字化迈入下一阶段。

面对全球掀起的新一轮AI浪潮，王维明确表示，“蚂蚁数科不会直接做大模型”，但是一方面会把大模型技术与行业垂类场景做结合和应用落地，另一方面会在数据的安全合规、融合汇聚、流通与运营、应用等技术层面重点投入，帮助企业更高效地挖掘和使用高价值的数据。

王维 来源：蚂蚁集团公众号

王维曾担任蚂蚁集团首席架构师、支付宝CTO，领导建立了支付宝交易支付的核心系统。2023年8月，王维出任蚂蚁集团数字科技事业群CTO，转身向toB领域。

以下是Q&A实录，经编辑：

Q：王维是老朋友、新面孔了，从蚂蚁集团首席架构师、到支付宝CTO，现在又来到数科作为CTO，从toC业务到toB业务的基础支撑，你认为不同目标下的最大区别是什么？

王维：大家好，今天是第一次以数科CTO的身份跟大家见面。过去十几年，我一直在支付宝的技术岗位上，到2023年8月份才来到数科。这几个月对我而言，充满着好奇和新鲜感，也充满对未来的期待和思考。

我过去做工程师写代码，更多是去解决toC业务的问题，但今天转身toB直面产业，对我来说感受还是非常复杂的。我归纳一下，三个方面：

第一，在支付宝业务发展过程中，技术大多是助力本身的业务发展和领先；但是在数科，需要考虑更多的是如何让技术成为一个好产品、好商业；

第二，支付宝是一个相对成熟的业务，很长一段时间里，技术直面解决效率、工程化以及如何更好敏捷迭代的问题，而数科要面对的是客户在产业数据流转、融合加工中刚碰到或者还没有碰到的问题，我觉得这也是工作思维的变化；

第三，技术同学都有点理想主义，我是做架构师出身，所以希望技术的系统规划非常好、设计非常美妙，也非常相信技术能够改变世界，但这会面临一个现实，客户不一定需要你提供很牛的技术，而是具体解决他一个问题，我觉得这个难能可贵。

最后总结一下，过去我对CTO这三个字母的理解：“C”是责任担当，“T”是技术广度和深度，“O”是领导力。今天在数科CTO的岗位上，我认为“C”还是责任担当，但是“T”是技术远见，需要用技术定义更多未来的问题，“O”更多的是商业思考和综合思维，不仅仅是从技术的角度考虑问题，还要从产品、业务、市场综合角度考虑问题，我觉得这也是未来更多的自我鞭策。

Q：对企业而言，数字化的本质是要实现或提升数据价值，进入大模型时代，数据智能又重新被关注到，从技术角度讲，今天在讲的数据智能和大数据时代有什么区别？相应需要有哪些技术布局？数科是怎么做的？

王维：今天，大模型给了很多行业一个很大的机会点就在于，把过去那些不太容易使用的、不太容易加工的数据价值更好的挖掘出来。但是我个人有一个观点：不要迷信大模型这个技术本身，因为在那些我们服务的产业场景中，用好中模型和小模型，把那些没有被更好利用的数据进行融合加工，它所创造的价值将非常可观。

蚂蚁数科不会直接做大模型，但是一方面会把大模型技术与行业垂类场景做结合和应用落地，另一方面会在数据的安全合规、融合汇聚、流通与运营、应用等技术层面重点投入，帮助企业更高效地挖掘和使用高价值的数据。

Q：去年开始AI发展被整个行业关注，而蚂蚁数科过去更为人熟知的是区块链、隐私计算等技术，面向未来，作为CTO，会否更多关注AI技术或者能否跟我们分享一下技术布局？

王维：AI是一个很大的话题，蚂蚁集团已经在大模型层面做了比较大的布局，数科希望把蚂蚁大模型与行业结合，去解决垂类行业或者场景中所面临的不同问题。

此外，过去一些不能被标准化的产品和服务，也许在大模型时代能够通过更低成本、更便捷的方式服务客户，更加SaaS化的方式在垂类场景中广泛应用。

还有一点我觉得变化比较大，大模型适合去解决那些比较通用的效率性问题，比如它可以解决很多人的任务，但是不能完全取代很多专业工作中所需的能力。所以这个时候我们要看哪些垂类的行业场景中，它的效率和任务能够被清晰定义，具备大模型“易于解决”的特征。

最后我想说，大模型技术肯定会不断迭代和演进，今天做方向性很强的断言未必明智，我们不能低估了它，也不要高估了它，更多还是在当下解决行业和客户中碰到的具体问题。

一方面，数据量将在大模型时代被无限放大；另一方面，数据只有被有效利用和流动起来，企业级客户才能充分获得AI进步带来的价值。因此，数据挖掘、处理、安全等问题如果不被解决，大模型应用会有难以逾越的鸿沟。

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