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      AI應(yīng)用進(jìn)入下半場(chǎng):從模型的入口到真正的超級(jí)入口

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      AI應(yīng)用的戰(zhàn)爭(zhēng)正在進(jìn)入下半場(chǎng)。

      在最近密集的模型更新中,無(wú)論是逆天的 Google Gemini3,還是 OpenAI 的“小更新”GPT-5.1,都在發(fā)布模型的時(shí)候重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了模型在應(yīng)用里的集成。

      與此同時(shí),一直以開(kāi)源模型打天下的阿里,也以千問(wèn)之名集合了全部資源,開(kāi)始發(fā)力 C 端應(yīng)用,而已經(jīng)悄悄建立起了全棧能力的螞蟻,也扔出獨(dú)立的靈光 App——一款基于代碼能力的全模態(tài)通用AI助手,它瞄準(zhǔn)C端市場(chǎng),提供全代碼生成多模態(tài)內(nèi)容的能力,可以用自然語(yǔ)言在30秒內(nèi)就生成一個(gè)小應(yīng)用。最新的數(shù)據(jù)顯示,靈光上線一天下載量就破了20萬(wàn)。

      所有人來(lái)勢(shì)洶洶,都要搶奪一個(gè)入口的位置。

      于是一個(gè)很有趣的問(wèn)題出現(xiàn):明明 AI 應(yīng)用已經(jīng)被講了很久,各家也都一直有動(dòng)作,甚至明星應(yīng)用創(chuàng)業(yè)公司也不停出現(xiàn),但怎么最近才有了入口之爭(zhēng)的味道?

      其實(shí),過(guò)去雖然也曾討論“入口”,實(shí)則有很大不同。

      上一個(gè)階段,其實(shí)一切 AI 應(yīng)用的起點(diǎn)和源頭一直是ChatGPT。但要知道,ChatGPT 是一個(gè)歪打正著的“應(yīng)用”,它從第一天就是模型的出口,而不是一整個(gè)新的用戶市場(chǎng)的需求入口。

      DeepSeek 和 Kimi也是如此,一個(gè)從來(lái)就是弱化應(yīng)用建設(shè),一個(gè)則在權(quán)衡后把重心移回模型。最直接的體現(xiàn),就是這些用戶不少的產(chǎn)品,至今都沒(méi)有多模態(tài)。

      而用戶?用戶顯然是非常需要多模態(tài)的。

      這些產(chǎn)品還有另一個(gè)共同點(diǎn),就是他們一定會(huì)主打深度思考。這是因?yàn)檫@是體現(xiàn)模型能力最好的方式。但它其實(shí)并不是最普遍的大眾需要的功能。

      說(shuō)到底,這些應(yīng)用都是在給模型提供出口,而不是給用戶的需求提供入口。

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      于是,在應(yīng)用已經(jīng)層出不窮很久后,今天最大的落差居然還是在于 AI 應(yīng)用產(chǎn)品和用戶需求之間。

      這些被巨額投資供養(yǎng)的 token,能不能被用在普通用戶一直存在的真實(shí)需求上,是今天最重要的主題。而這才是今天 AI 入口的爭(zhēng)奪點(diǎn)。

      這也是為什么那些已經(jīng)有大量用戶的國(guó)民級(jí)平臺(tái)產(chǎn)品,紛紛在此刻出手的原因之一。顯然他們的思路和做法都和模型廠商完全不同。

      一個(gè)最值得研究的產(chǎn)品就是新鮮出爐的螞蟻靈光。它已經(jīng)展現(xiàn)出和支付寶龐大生態(tài)聯(lián)動(dòng)的巨大潛質(zhì),而這背后所蘊(yùn)藏的想象空間,有可能重塑用戶與AI、用戶與互聯(lián)網(wǎng)入口的連接形態(tài),開(kāi)啟服務(wù)交互的新方式,這背后想象力巨大。



      而更有意思的是,它與 Gemini3 對(duì) Gemini 和 Google 此次帶來(lái)的最大改造居然有點(diǎn)不謀而合——主打一個(gè)把代碼生成藏在后面,利用代碼和多模態(tài)能力一起給用戶交付他們需要的可交互的結(jié)果,甚至靈光的兩個(gè)主要功能,靈光對(duì)話,對(duì)應(yīng) Gemini 的視覺(jué)布局(Visual layout),閃應(yīng)用對(duì)應(yīng)動(dòng)態(tài)視圖(Dynamic View),一個(gè)是“像雜志一樣”的富媒體加可互動(dòng)結(jié)果,另一個(gè)是快速給你構(gòu)建 App。

      本質(zhì)上它們都在面向普通用戶提供“功能生成”級(jí)通用 AI 能力。

      這個(gè)路線也迅速得到了正向反饋。作為首個(gè)全代碼生成AI助手,30秒生成可交互應(yīng)用的獨(dú)特功能的確夠新鮮也夠搶手,上線后快速達(dá)到20萬(wàn)的下載量就是一個(gè)印證。大量用戶碎片化的工具需求在這種模式里找到了解決方案。

      在此前一個(gè)階段的AI應(yīng)用產(chǎn)品熱潮里,諸多產(chǎn)品因?yàn)楦嘣诎缪荨澳P湍芰Τ隹凇钡慕巧瑢?dǎo)致它們很多時(shí)候陷入了“演示級(jí)應(yīng)用”的陷阱。

      如何讓普通用戶也能通過(guò)AI形成自己的生產(chǎn)力,是這一波爭(zhēng)搶入口的應(yīng)用的共性。

      千問(wèn)的產(chǎn)品里已經(jīng)看到整合淘寶天貓等阿里系產(chǎn)品的雛形,想要用AI解決實(shí)際需求,而靈光的策略也很明顯,它在往“日常實(shí)用化”的方向傾斜。

      當(dāng)你使用靈光時(shí),它給人的第一感覺(jué)就很不同。它的主頁(yè)上寫(xiě)著它的目標(biāo),讓復(fù)雜信息變簡(jiǎn)單。它不強(qiáng)調(diào)幫你做長(zhǎng)篇報(bào)告,也不是把 coding 能力做成開(kāi)發(fā)工具,而是把最復(fù)雜的 coding 能力用在了提供最簡(jiǎn)單結(jié)果上,用戶不需要看那些代碼,但用戶需要代碼帶來(lái)的新體驗(yàn)。

      這是解決普通用戶需求的思路。

      比如,經(jīng)常出差的我一直希望有一個(gè)應(yīng)用可以提醒我在要飛的航線上能夠看到的風(fēng)景,我用靈光一句話做了一個(gè)閃應(yīng)用,30秒不到,就有了這個(gè)功能。



      在這個(gè)過(guò)程里,可以看出來(lái)它非常強(qiáng)調(diào)交互。無(wú)論在對(duì)話框里,還是閃應(yīng)用的功能里,你的問(wèn)題有交互,你的應(yīng)用也必然可交互。

      這種思路顯然有很大部分來(lái)自于螞蟻在服務(wù)上的基因,支付寶的服務(wù)是系統(tǒng)化和復(fù)雜的,各種各樣的需求必須通過(guò)多模態(tài)的交互來(lái)解決,

      螞蟻通過(guò)靈光,正在嘗試構(gòu)建起“需求-工具-服務(wù)”的閉環(huán),而這對(duì)于下一階段AI入口競(jìng)爭(zhēng)來(lái)說(shuō),會(huì)尤為關(guān)鍵。

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      在這種閉環(huán)背后,服務(wù)分發(fā)邏輯也重構(gòu)了。過(guò)去,只有高頻、標(biāo)準(zhǔn)化的頭部需求值得被做成獨(dú)立的 App;而海量的長(zhǎng)尾需求因?yàn)殚_(kāi)發(fā)維護(hù)成本過(guò)高,只能被折疊在復(fù)雜的菜單深處。但當(dāng)通用大模型的能力介入后,這些曾經(jīng)因?yàn)檫^(guò)于瑣碎而被視為“累贅”的需求,突然擁有了被低成本、即時(shí)生成解決的可能。

      在經(jīng)典的“長(zhǎng)尾理論”里,絕大多數(shù)超級(jí)平臺(tái)其實(shí)占據(jù)的是曲線左側(cè)高高聳立的頭部——比如搜索、比如社交,它們用標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品滿足了人類最共性的需求。而螞蟻所在的領(lǐng)域,恰恰是曲線右側(cè)那條漫長(zhǎng)而平緩的尾巴:交水電費(fèi)、查社保、買票、分賬……



      這些需求極其碎片、非標(biāo)準(zhǔn)化,難以像搜索那樣用一個(gè)簡(jiǎn)單的框就解決所有問(wèn)題。因此,過(guò)去二十年,互聯(lián)網(wǎng)解決長(zhǎng)尾的方式只能是“堆砌”:用成百上千個(gè)入口去覆蓋,導(dǎo)致 App 越來(lái)越重。因?yàn)樾枨笫瞧戒伒?,平臺(tái)不得不把戰(zhàn)線拉得無(wú)限長(zhǎng)。

      但 AI 的出現(xiàn),尤其是大模型帶來(lái)的通用性,提供了一種全新的解法:它把這張平鋪的長(zhǎng)尾圖表,“立”了起來(lái)。

      當(dāng)模型的能力足夠通用,它就能用一套邏輯去動(dòng)態(tài)生成千萬(wàn)種解決方案。原本分散在右側(cè)、被認(rèn)為無(wú)法形成“超級(jí)入口”的瑣碎需求,現(xiàn)在可以通過(guò)“功能生成”的方式被集中滿足。這就好比把右側(cè)漫長(zhǎng)的尾巴折疊、累積,在 AI 的賦能下,變成了一座和左側(cè)頭部需求一樣高聳的新塔。

      滿足這些需求的新方式,就是“靈光”這類產(chǎn)品在嘗試的“功能生成”。

      當(dāng)用戶在靈光里提出一個(gè)諸如“做一個(gè)家庭出游分?jǐn)傎~本”這種極度個(gè)性化的長(zhǎng)尾需求時(shí),系統(tǒng)不再是去長(zhǎng)尾里翻找一個(gè)現(xiàn)成的 App 推薦給你,而是利用“閃應(yīng)用”的能力,即時(shí)生成一個(gè)可交互的工具。

      當(dāng)長(zhǎng)尾需求被技術(shù)“立”起來(lái)成為新的高地,入口的定義也就此被改寫(xiě)。如果說(shuō)上半場(chǎng)大家是在給模型配一個(gè)對(duì)話框,爭(zhēng)奪的是通往模型的“流量入口”;那么下半場(chǎng),大家爭(zhēng)奪的則是通往真實(shí)生活的“需求入口”。

      在這樣的下半場(chǎng)里,當(dāng)那些深諳需求的平臺(tái)也擁有了模型能力,或許他們比任何人都更接近那個(gè)真正的超級(jí)入口。

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