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4天從0到100萬用戶,今年黑馬級AI助手誕生了

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如果用一句話總結2025年的AI行業,那就是Agent應用的爭奪戰,今年AI正經歷從"信息獲取"到"解決問題"的根本性轉變。

但BCG《AI工作新紀元》報告顯示,中國AI采用率高達87%,但用戶滿意度僅為62%,核心問題在于多數AI助手仍停留在信息問答層面,無法解決具體的任務。

即便年底將至,一些大廠仍在試圖解決這個痛點。11月17日,阿里巴巴發布“千問”App,對標ChatGPT,搶占AI生活入口。我們了解到,“千問”App 試圖打造一個會聊天、能辦事的個人AI助手,未來“能辦事”將是千問APP的一個重要發力方向。

僅隔一天,螞蟻集團推出全模態通用AI助手“靈光”,上線三大功能:“靈光對話”、“靈光閃應用”、“靈光開眼”,分別對應的是文字對話、應用生成和多模態這三種玩法。

無一例外,雙方都打出“能辦事”的特點,但在發展方向似乎有所不同!扒枴睂说氖歉騎O C策略的ChatGPT,想要成為AI時代的“下一個社交入口”。

靈光的30秒生成應用能力,與谷歌Gemini 3.0倡導的"實用工具化"方向高度同頻,甚至在"移動端工具生成"這一賽道上實現了率先落地。

從數據上看,這個精準定位帶來的效果明顯。據靈光內部給出的官方數據,靈光上線4天,突破100萬人下載,成為今年的黑馬AI產品之一。

相比以往的AI對話工具,靈光此次最具革新意義的是直接生成端到端應用,這比會聊天、會生成圖文視頻,要深得多。雖然生成的應用,和專業程序員開發的復雜任務相比,還有些簡單,但是它讓AI聊天工具第一次開始真正“構建軟件”。

它打開了人們對AI時代的一個新想象:如果十年前,人人能拍照,以后或許人人都能寫一款受歡迎的小應用,讓創造一款應用像拍張照一樣簡單。

01

不只是解釋世界,更是“還原”

一上線就出圈,也引發我的極大好奇。最近奶皮子糖葫蘆爆火全網,盡管我還沒嘗到鮮,看到很多網友好奇現在入局還能不能賺到錢。

我正好趁機對靈光AI助手實測下,也幫助網友們探探密。于是我問靈光:“奶皮子糖葫蘆爆火,現在入局還來得及嗎?”

幾乎沒有思考和推理過程,僅用十幾秒,靈光就閱讀了40個網頁鏈接,生成一份簡明扼要的分析報告,整個過程相當絲滑。從市場預覽、入局機遇和挑戰、入局策略與建議,靈光全都結構性的分析了一遍。

可以看出,即便是基礎的對話功能,靈光也具備很強的實用性。

我來總結下靈光的分析。這個賽道市場需求旺盛,利潤空間客觀,入局門檻也相對較低,但競爭異常激烈,入局還需要思考如何差異化。讓我感到很舒服的是,靈光給的答案刪繁就簡,還帶有可視化數據圖表,一點也不會讓人有閱讀壓力。

以往讓一個AI 助手分析同類問題,動輒給出一大堆找不到重點的文字,根本讀不下去。但“靈光對話”給人的感受是,把復雜問題變得簡單化,同時不丟下重點。

因為對電影行業一直比較感興趣,我又讓靈光幫我看下今年國內電影行業的情況。靈光以同樣敏捷的速度,十幾秒內給出答案,可以說響應相當穩定。這種快速響應,是AI 助手最基本的功能,但市場上的一些AI 助手還遠達不到這一點。

首先,靈光在核心數據預覽中提到,截至2025年10月29日,中國電影票房已經超過2024年全年,觀影人次10.5億,觀眾基數約5.2億。

我還專門用搜索軟件查了這個數據,果然,數據是來自燈塔專業版等權威平臺,沒有一點質疑的必要。

令我意想不到的是,靈光對觀眾結構的分析是年輕化和下沉化,比如24 歲以下的觀眾占比30%,四線城市的新觀眾占比達30.3%。這和我此前看到的一篇長文給出的數據一樣,那篇長文寫了很多,讀起來費時費力。

但靈光以這種可視化的方式,把這些數據重點提煉出來,讓人一眼就能掃到,大大加深了印象。對于像《哪吒 2》這樣的重要電影,靈光還配上電影海報,這同樣是以“可視化”的效果呈現給用戶。

總之,它不只是解釋世界,而是試圖把世界“還原”給你看。

兩次測試體驗下來,我最大的感受是,靈光在輸出過程表現出的一種“信息美學”。首先是響應流暢,其次是界面優美簡潔,把冰冷的對話框變成了一種視覺享受。

這或許也是未來的一種發展趨勢。當越來越多的AI 助手想給用戶提供更全面、復雜的信息時,靈光將復雜知識化繁為簡,以結構化和可視化的答案,提升用戶審美體驗和閱讀效率。

從技術層面里來看,這背后是靈光實現了基于全代碼生成的多模態內容輸出。靈光的核心突破在于,能夠根據用戶對話情境實時生成可執行代碼,在真正理解用戶意圖的基礎上,輸出結構化、個性化且注重美觀的可視化結果。而非依賴預設模板或靜態內容庫。

我了解到,靈光在架構上的一大突破,是構建了多智能體協作的 Agentic 架構。在生成可視化內容時,它會動態調用為圖像、3D、動畫等優化的專用 Agent,突破傳統AI助手僅限文字回答的局限。

這些 Agent 實時協作,共同為用戶構建出一個更完整、更豐富的視圖體驗。

02

把普通人做應用的門檻,降了下來

生成式AI的下一個前沿,即是進入一個人人都可以做應用的時代。最近谷歌推出的gemni3.0可實現一句話生成應用,螞蟻推出的靈光同樣可以生成一款應用。

我按照從簡到難,測試了下靈光生成應用的能力。第一個任務是比較簡單俄羅斯方塊游戲,只需要在對話框里輸入:寫一個俄羅斯方塊游戲,要經典的掌機風格。

幾十秒后,它就可以生成頁面簡潔的俄羅斯方塊游戲;竟δ馨ㄉ舷伦笥乙苿,以及360度旋轉功能都有。游戲節奏也非常流暢。

生成應用過程很有意思,就像是突然調用了數名程序員在幫你完成一項任務。

先是有AI 產品經理,把要求提給AI 設計師溝通功能,然后AI開發人員根據俄羅斯方塊規則確定開發方案,分別構建游戲界面框架,再注入游戲核心邏輯,最后再做自動化測試,進行代碼質量檢查,看是否完整執行任務要求。

這個測試還相對簡單,一些AI Chatbot工具雖然實現不了端到端的應用輸出,但是中間疊加一鍵運行,也可以實現類似功能。

難度升級,我讓靈光生成一款專為打工人準備的情緒釋壓彈幕墻。

提示詞:生成一款上班族能共鳴的“打工情緒彈幕墻”,功能要求,同事/陌生人匿名發“今日一句話情緒”,彈幕飄過屏幕,支持點贊、反諷模式,隨機生成“今日喪燃語錄”。

沒想到生成結果還挺讓我驚喜。背景墻是淡藍色,不時有彈幕出現,還可以點贊。不懂任何代碼技術的打工人,完全可以自己在手機上生成一款小應用,把憋不住的職場怨氣,都撒在這個彈幕墻里。

我還嘗試用在第三方AI Codind 工具YouWare上,體驗Gemini3.0,生成速度快,但它的界面設計有明顯的bug,導致背景墻和彈幕的顏色很接近,都偏白,很難看清彈幕。

不過靈光也不是沒有缺陷,試了三次,有兩次生成的比較很慢,體驗也不是很順利。中途我還問它為什么沒有生成出來。它回復:可能是網絡超時、資源限制或代碼執行異常。當然,這些原因也能理解。

現在的AI 助手,還大多停留在直接生成靜態的文字、圖片或者簡單的視頻,在生成應用上還比較難,這背后當然不是“算力”不夠,而是工程問題。

因為從一個想法,到一個可運行的應用,中間至少有數個必須跨越的工程環節,對模型的理解能力要求很高,一次理解錯誤,可能導致直接生成失敗。

國外X 社交軟件上網友們比較喜歡玩的拍立得相機風格,Gemini3.0 上拍立得相機,能調用設備的攝像頭,然后生成一張拍立得風格的照片,在相紙上印有文案和拍攝日期。

我嘗試用靈光AI助手生成這類照片,老實說,靈光交付的結果一般,說是受限于設備能力,先用預設圖片替代攝像頭功能,相對還無法實現這種和現實生活交互類的應用。

不過綜合來看,雖然靈光在應用生成上還不完美,不得不承認它和Gemini3.0一樣,直接讓Chatbot工具往智能體上邁進一大步,讓AI從“聊天伙伴”真正轉變為“生產力伙伴”。

對許多非專業的普通人而言,這實在是一個有趣的體驗,完全可以打開腦洞,嘗試一下前所未有的創造樂趣。

03

誰會先掌握億級日活的命門

在2025年的最后幾個月,各家大廠幾乎同時按下了“加速鍵”,試圖用更具突破性的交互與產品形態,提前卡位 AI 時代的“超級工具入口”。

谷歌先是推出火遍全球的 Nana Banana,引發國內一波視頻、圖片生成工具的功能補齊。隨后 Gemini 3.0 強調不再是 Chatbot,而是一個“帶執行能力的系統級模型”,將 LLM、Tool Use、代碼執行環境、UI 調用能力整合一身,真正把“端到端生成應用”的門檻降低,沖擊傳統的軟件開發范式。

更偏向TO C戰略的OpenAI ,也一度用社交版 Sora 2制造了一波社交轟動,最新還推出和多款外部電商、支付工具接通,試圖商業化落地。

反觀國內,各家大廠新功能、新應用也加速推出。字節的豆包增加了抖音商城的商品上鏈接功能,阿里在TO C戰略上,先是在夸克上疊加AI聊天助手功能,后又迅速推出“會做事”的千問,意欲對標ChatGPT和豆包。

螞蟻也緊追不舍,在千問發布的第二天,上線多模態和應用生成集合版的靈光AI 助手。

如果說 2023到2024 年的發展趨勢是讓“AI 會寫”,那么 2025 的競爭格局已經延展到,讓AI 會做、會創造、會執行。但從落地效果上看,目前尚無一個日活上億級的AI應用。

對標上一個移動互聯網時代的發展脈絡,從2008、2009年整個移動生態剛有雛形開始,一直到2013年,經過漫長的4年微信才開始嶄露頭角,表現出強勁的用戶粘性和規模能力。

AI 時代,如果以ChatGPT3.5上線的時間為起始點,也已經過去了三年,F在似乎到了各大廠商爭奪億級日活應用的關鍵時刻。

新的超級入口之爭,不再是模型和參數能力的爭奪,而是在真實剛需場景里,誰的端到端、多模態等任務執行能力上能讓用戶喜歡用,離不開。目前看來,螞蟻集團的靈光,已經往前邁出了重要一步。

撰寫|柳嘉

編輯|劉培

「白鯨實驗室」原創文章

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