撰文| 郝 鑫

編輯| 吳先之

所謂的“共識”在AI賽道形成得過快。

Vibe Coding已經翻篇，取而代之的是各種的Vibe Work。

OpenAI將Codex整合進ChatGPT里，字節的TRAE SOLO 升級為TRAE WorkSOLO，月之暗面新推出了Kimi Work功能。

Work模式本質是Coding方向的再一次瞄準，這些動作都在傳遞一個清晰信號：AI生成代碼的價值，正從創造過程本身，轉向創造結果對實際工作的可交付價值。工作流、生產力、重復調用，正在成為的新關鍵詞。

在這種趨勢下，螞蟻靈光顯得尤為特殊，甚至是當前主流敘事中的一個“異類”。

盡管螞蟻高層在產品初期將其定位為一款效率型產品，但隨著“閃應用”“靈光圈”以及“靈光閃應用創作者激勵計劃”的相繼落地，靈光的C端屬性被不斷強化。

如今，靈光圈中被高頻消費的內容，大多是帶有娛樂與社交屬性的輕交互體驗，而非真正嵌入工作流的效率工具。官方稱其為，“人人可用的消費級Coding Agent”。

另一則消息進一步坐實了靈光Coding to C的戰略定位。6月9日，螞蟻上線了新款AI產品Qmuse，該產品聚焦網頁應用創作和團隊協作，并嚴格限制商業化授權。這表明，Qmuse意在將Coding融入工作流，服務B端企業。

簡而言之，靈光更像一個AIGC內容消費平臺。用戶手“搓”出的游戲、工具、網頁等都可視為內容供給，在靈光圈內，其他用戶可自由試玩、點贊和分享。

當其他Coding玩家致力于Save Time時，靈光則在嘗試Kill Time。這條路能否走通，將取決于靈光接下來在技術與內容之間能否找到恰當的平衡。

“4399+橙光游戲”

打開“靈光圈”有一種夢回千禧年的錯覺，撲面而來的是熟悉的4399網頁小游戲和橙光網文畫風。

靈光這類應用確實降低了創作的門檻。一位拿到靈光萬元大獎的文游作者表示，過去做傳統文游，一個章節、幾段對話就要耗費一下午，人物立繪、場景素材還需要額外找畫師定制，成本高、周期長。而現在，1小時內就能完成了一款文游應用，再花幾個小時迭代、優化界面和劇情體驗，就能上線。

我們觀察到，靈光這類AI應用也在重塑一些用戶的內容創作方式。以上述文游作者為例，她關于游戲文本、對話設置、人物角色和關卡設置都通過與AI對話完成，而且后續的游戲生成和迭代都在一個對話框內。

但作為一個AI內容平臺來說，靈光還沒有完成閉環。

靈光圈內熱度最高的仍是游戲、測試、互動故事等“一次性娛樂”內容。用戶第一次接觸會覺得有趣，但同質化現象嚴重，大量“點擊計分”“選項分支”類應用玩法雷同。

用戶玩過幾個之后便失去重復打開的動力。缺少每日更新、進階挑戰等復玩鉤子，消費行為呈現出滑動、試玩、離開的次拋特征，因此很難長期吸引用戶的注意力，更何談觸發“上癮”機制。

如果說抖音能留住人的底層邏輯是人與人的互動，那靈光目前的生態仍停留在人和應用的互動上。AI是支撐內容消費和交互的底層技術，而非終點。

它缺少社交關系鏈的沉淀，僅有基礎的點贊、評論，用戶間的連接依舊是薄弱的。以文游作者群體舉例，他們更多把靈光作為創作工具，待作品完成后會優先發布在粉絲群、小紅書等地來宣傳。

這就使得靈光很難把用戶留下來，靈光通過1億元的“創作者激勵計劃”來刺激內容生產，但這種靠補貼催生的生態能否持續，仍是一個巨大的問號。

在分發閉環上，靈光并非毫無作為。用戶確實可以一鍵將閃應用生成分享鏈接，對方點擊后能在H5界面直接打開使用，這至少實現了“開箱即用”的傳播效果，也避免了從社交App到應用商店的跳轉損耗。

但這種分享帶來的閉環仍然是“半個閉環”，其癥結在于分享出去的H5版本，本質上是一個體驗與功能受限的輕量演示版，與靈光App內的完整功能版存在顯著落差。

比如，靈光圈支持二次創作功能，H5界面通常只支持使用，不支持創作。用戶在微信里看到一個好玩的閃應用，想自己改一改、加個功能，只能再次跳轉回靈光App，而跳轉本身就構成額外的轉化漏斗。

靈光想要突破

在首次媒體見面會上，靈光的相關負責人曾強調，“靈光本質上解決是效率類問題，我們的產品主張，是把靈光的主軸定位在效率側”。

但在AI應用里做應用這件事，難免讓人聯想到了另一款產品——馬卡龍。MuleRun負責人陳宇森代表了一部分人的看法，“螞蟻靈光可以理解為高配版的‘馬卡龍’，本質上是對生產關系選擇不同。靈光的邏輯是自己做自己用，并將其視為社交網絡的一部分，而MuleRun是做出來給別人用的交易市場邏輯”。

這里先要回答一個問題，在AI應用里手搓應用是不是偽需求？

現實的用戶確實會遇到一些，現成App用不上、自己寫代碼不會的場景，比如，做一個聚餐AA分賬的計算器，做一個倒計時提醒的番茄鐘。AI生成可以在30秒內解決這些微小的、非標的需求，比去應用商店搜索、下載、注冊要快得多。

很多用戶“搓”應用不是為了用，而是為了玩。比如做一個“點擊小貓就會叫”的小游戲，然后分享給朋友。這種創造的快感和社交反饋是真實存在的——靈光數據中用戶連續修改一百多次，就是最好的證明。

靈光目前試圖把“手搓應用”當作獨立平臺的核心，同時承載娛樂和效率兩個目標。從需求角度看，這并非偽需求：確實有一批用戶喜歡“搓一下”。

但就現在而言，Vibe Coding To C 有著天然脆弱的一面。

用戶不是每天都需要臨時應用或新奇小游戲。絕大多數需求是一次性的：生成后使用一次，或者玩幾分鐘就再也不會打開。平臺因此面臨極低的留存率和用戶生命周期價值。

很多手“搓”出來的東西，要么系統自帶，要么有更專業的免費App。用戶愿意用AI生成，僅僅因為懶得去下載。可一旦生成質量不夠穩定、或者需要等待，這種便利就被抵消了。與此同時，用戶生成的閃應用很少會成為自己的“常用工具箱”。它們不像筆記、文檔、照片那樣有長期價值。沒有資產沉淀，用戶就沒有遷移成本，平臺也就沒有粘性。

所以，靈光目前的情況，不在于需求是否存在，而在于：它試圖用同一個產品同時滿足兩種弱需求，卻沒有為任何一種需求提供完整的分發、留存和變現系統。

這種做法，本質上就像把本應是大平臺里的一項功能，或者娛樂社區里的一種玩法，單獨拿出來做了一個獨立App。一家只賣“臨時螺絲刀”的雜貨鋪，撐不起一個真正的連鎖品牌。

開放式的未來

AI Coding的商業化整體還屬于探索階段，由于不確定性因素很多，因此很難一錘定音。

一位AI創業者告訴我們，他現在看不到C端AI應用的盈利空間，他認為很多Coding產品對很多用戶而言，沒有必須存在的理由。如果是一個很實用的應用，用戶都在用，那考慮盈利完全沒問題。可現在用戶對AI的態度可有可無，甚至連ChatGP剛需性都沒那么強。

另一位產品負責人表示，一些產品的策略是讓用戶相信能幫他賺錢，但前期投入就是在燒錢。“當你免費提供服務，高峰期可能涌進來幾十萬甚至上百萬的用戶，一旦開始收費，一天可能十個用戶都沒有了”。

上述人士認為，無論是面向C端AI助手還是Kill Time式的Coding產品，其商業化困境都可以歸結為一句話：成本結構在生產側，而收入模式卻只能依賴消費側。

這意味每一次生成都在消耗算力與Token，成本隨用戶活躍度線性上升；而收入卻依賴用戶有限的注意力時長、低轉化率的廣告點擊或極少數重度創作者的付費。

當用戶把AI當作偶爾玩一下的玩具時，消費側的變現天花板遠低于生產側的燒錢速度。基于此，許多玩家才把重心轉移到了Save Time的生產力工具上，將AI能力包裝成“幫用戶賺錢”的故事。高價值需求帶來高收入，同時cover成本。

Sora App的關停是一個前車之鑒。它擁有頂尖的視頻生成能力，卻試圖以“AI版抖音”的姿態切入C端市場。用戶蜂擁而至是為了嘗鮮生成，而不是為了消費他人生產的AI視頻。當免費的新奇感褪去，平臺既無法靠廣告填平高昂的算力成本，也無法讓用戶為刷視頻付費。據測算，Sora日均運行成本高達千萬美元級別，而用戶生命周期價值幾乎可以忽略。

OpenAI最終選擇關停，不是因為技術做不到，而是因為越成功越虧損，平臺經濟那套模式顯然失靈了。

回到靈光，最危險的處境不是被某個單一對手擊敗，而是被市場從兩個方向同時合圍。

娛樂側用戶想要沉浸、上癮式的體驗，他們會流向更專業的AI互動敘事平臺；效率側用戶需要穩定、可靠、能嵌入工作流的生產力工具，他們會選擇更加專業化的Coding產品。

夾在中間的產品，因既要又要，也許會成為次拋玩具，用戶來一次，玩一下，然后就拋之腦后。

但靈光的優勢也很明顯，背靠螞蟻，有足夠資源投入支持。同時，還擁有支付寶這一國內罕見的十億級交易生態。這意味著靈光不必像其他獨立AI產品那樣，從零搭建支付、信用、商家服務等基礎設施。閃應用一旦與支付寶的收付款、芝麻信用、小程序、生活號等能力打通，就能進化為工具，還可以共享客戶。

用戶可以用靈光生成一個活動報名頁，直接完成收款；生成一個租賃協議，自動調用信用免押；生成一個門店優惠券，無縫接入商家核銷系統。這種生成即交易的閉環，其他同類產品短期內難以復制。

這對靈光來說，是一個開放式的未來，更提供了以后國內Vibe Coding的一種進化方向。

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