4天從0到100萬用戶，今年黑馬級AI助手誕生了

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。“千問”對標的是更偏向TO 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。基本功能包括上下左右移動，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。現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