從Gemini 3到靈光，AI應用步入“全模態”時刻

長期以來，以ChatBot為核心的C端AI應用，其服務邊界大多禁錮在對話窗口內，難以真正滲透并閉環解決用戶的實際任務。如今，這一僵局正被悄然打破，AI應用的范式革新已現端倪。

近日，螞蟻集團推出全模態AI助手“靈光”，相隔一天，Google全新發布Gemini 3，再次攪動了硅谷的AI格局。兩款產品密集亮相共同指明了同一個演進方向——AI競爭已從單一模態的參數比拼，全面邁入“全模態融合”的實用化新階段。

當“靈光”用30秒將口語需求轉化為可交互小程序，Gemini 3憑借跨模態能力自主完成歐洲三國行程規劃，全模態技術正加速拓展AI的應用邊界與價值空間。

“模型-應用”新一輪上升周期開啟

當前，移動互聯網生態正迎來一場顛覆性的結構性變遷，AI技術的縱深滲透正重塑著產業底層邏輯與用戶交互范式。

QuestMobile最新數據顯示，截至2025年9月，國內已有7.29億用戶將AI應用深度滲透至日常工作與生活場景，涵蓋原生AI App、In-App AI插件及手機廠商內置AI助手三大形態。其中，嵌入各類平臺的原生 AI 插件以超9%的季度增速實現爆發式擴張，這一關鍵數據預示著AI工具已正式從嘗鮮期邁入規?；褂玫年P鍵階段，技術價值向產業效能轉化的通道全面打通。

這場生態變革的核心驅動力，源于模型層的爆發式迭代。頭部科技企業在不足九個月的周期內完成百余次模型更新，平均更新周期壓縮至一周以內，這種前所未有的技術迭代密度，正推動AI行業進入以“模型-應用”雙向飛輪為核心特征的新增長周期。模型能力的持續突破為應用創新提供技術底座，而應用場景的規?；涞赜址聪蝌寗幽Ｐ蛢灮?，形成正向循環的競爭生態。

伴隨技術迭代的加速，應用生態的分化態勢日益凸顯。在月活增速TOP 10的AI相關應用中，原生App與插件模式平分秋色，但增速頭部玩家則高度集中于具備深厚技術儲備的互聯網巨頭與AI科技企業。

這一現象背后，折射出行業競爭的核心邏輯：技術壁壘與生態整合能力已成為AI應用破局的關鍵變量，缺乏核心技術支撐的輕量化應用正逐漸被市場邊緣化。

更為深刻的變革，發生在用戶需求的底層邏輯之中——從對技術新鮮感的獵奇式體驗，轉向對場景化解決方案的剛性訴求。這種“問題導向”的需求范式轉移，倒逼產品演進路徑重構，進而催生出多條清晰的差異化競爭賽道。

字節豆包、DeepSeek、騰訊混元、螞蟻靈光等頭部AI助手，早已突破單一工具屬性的邊界，觸角全面滲透至內容創作、代碼生成、社交互動、輕應用開發等多元場景，精準錨定用戶在工作與生活中的核心任務痛點，致力于將AI打造為普惠性的生產力革新引擎。

這一技術演進路徑的本質，是對“下一代 AI 入口”核心價值的精準錨定：通過AI與用戶生活、工作場景的深度耦合，使其從輔助工具升級為任務解決的原生起點。當AI能夠直接響應并閉環解決用戶的具體需求時，其入口價值將實現指數級提升，這也成為當前所有參與者的核心戰略目標。

在當前模型能力尚未形成絕對代差的競爭格局下，企業基于自身生態稟賦選擇的賽道切入方式，將成為其在競爭深水區構筑核心護城河的關鍵。隨著通用對話場景的布局趨于飽和，行業增長的下一曲線已明確指向教育、醫療、辦公等垂直領域的深度價值挖掘。

相較于通用場景的廣度覆蓋，垂直領域的深耕更考驗企業的場景理解能力、數據積累厚度與解決方案閉環能力，這也將成為區分領先者與追隨者的核心標尺。

這場由模型迭代賦能、被用戶真實需求牽引的行業上升周期，下半場的競爭焦點已愈發清晰，AI產業的競爭正從技術參數的比拼轉向場景價值的爭奪。誰能在更多細分場景中構建起更閉環、更可靠的解決方案，誰就能在下一代人機交互入口的定義權爭奪中占據主導地位。而這場變革的深遠影響，終將超越技術本身，重塑整個數字生態的價值分配格局。

全模態應用的差異化路徑

盡管Gemini 3與靈光的核心方向同為全模態，但兩者基于不同技術路徑，走出了各具特色的落地之路，為行業呈現了全模態應用的雙重可能。

Gemini 3以“全棧AI操作系統”為定位，將全模態能力深度融入自身生態矩陣，展現出強大的復雜任務處理能力。

其核心突破體現在三個維度：

一是多模態理解的精度躍升，在MMMU-Pro測試中斬獲81%的高分，能精準解析視頻動作、識別電路圖錯誤、提取手寫文檔信息，甚至通過實時視頻監測生產流水線操作規范；

二是智能體能力的代際突破，憑借72.7%的ScreenSpot-Pro得分，可像人類一樣“看懂”任意軟件界面并自主操作，無需依賴專用API接口；

三是推理能力的專業級跨越，在博士級推理測試中得分37.5%，遠超此前GPT-5 Pro保持的31.64%紀錄，LMArena排行榜1501分的成績更是實現“斷崖式領先”。

這些能力已快速轉化為實用價值，在接入谷歌搜索、地圖等核心產品后，Gemini 3能自主拆解“七天三國歐洲自助游規劃”這類復雜目標，完成機票預訂、餐廳推薦、預算計算的全流程閉環。

在專業場景中，Gemini 3可輔助律師檢索案例、醫生分析影像、程序員設計架構，其能力已接近初級從業者水平。

螞蟻“靈光”則將全模態技術聚焦于降低應用創作門檻，上線6天下載量即突破200萬，增速超越ChatGPT等現象級產品。

其核心競爭力體現在“全模態輸入-全場景輸出”的閉環能力：

通過“靈光對話”，用戶詢問“霸王龍與迅猛龍的區別”時，得到的不是文字堆砌，而是帶數據標注的3D模型與對比圖表；

借助“靈光閃應用”，只需自然語言描述需求，30秒內即可生成具備前后端邏輯的輕應用——從咖啡消費記錄工具到養車成本計算器，均支持語音交互、數據同步與分享；

而“靈光開眼”功能更實現物理世界與數字服務的連接，掃描繳費單可自動跳轉支付，拍攝保健品能解析成分并查詢醫保報銷比例。

支撐這一體驗的是螞蟻Ling2模型的技術突破，其采用混合專家范式，僅激活3.5%參數就能實現7倍計算效率，生成小程序的bug率僅0.3%，遠低于人工開發的5%。與支付寶生態的深度融合更讓其形成差異化優勢，生成的財務工具可同步收支記錄，商家促銷工具能直接同步至支付寶卡包，構建起“識別-理解-服務-交易”的完整鏈路。

全模態開啟AI應用三重革命

Gemini 3與靈光的爆發，本質是全模態打破了AI應用的功能瓶頸，推動其從“信息助手”升級為“問題解決者”，價值維度實現全方位拓展。

要理解全模態的價值，首先需厘清其與傳統多模態的差異。

過去的多模態模型如同“拼接的專家團隊”，文本、圖像、音頻模塊各自為戰，數據轉換中常出現語義斷層——處理帶圖說明書時，可能出現“文字說開關在左、圖片標在右”的荒誕結果。

而全模態是一個綜合性概念，指的是一種能夠處理、理解和生成多種模態數據的人工智能模型，其核心突破在于“原生統一架構”，通過將不同模態的數據映射到同一個語義空間，讓所有模態數據轉化為可通用處理的“Token”，而無需針對特定模態單獨開發模型，實現從訓練源頭的深度融合，有助于數據的跨模態融合和協作。

全模態技術最直觀的價值是重構生產效率，消除了信息轉換與工具切換的冗余成本。

傳統模式中，小程序開發需經需求分析、代碼編寫等多環節，耗時數周；而全模態通過自然語言到代碼的直接轉化，可以將流程壓縮至幾分鐘。在專業領域，Gemini 3處理10萬字研究報告僅需10分鐘，較人工8小時的工作量實現量級突破。

這種效率提升并非簡單的速度加快，而是通過多模態協同實現“一次輸入、全鏈完成”。

例如，財務人員使用全模態AI應用生成預算工具后，可直接通過語音輸入數據，系統自動生成可視化報表并同步至支付寶賬單，無需在Excel、財務軟件間反復切換，全流程無斷點。

在體驗方面，全模態AI應用改變了人機交互邏輯，讓AI從“聽懂指令”進化為“理解場景”。

傳統AI局限于單一模態輸入，用戶需將現實需求轉化為標準化指令，如為獲取溏心蛋做法，需精確描述“雞蛋大小、水溫”等參數；而全模態可直接生成帶參數調節的計時器，用戶通過滑動選擇偏好即可獲得定制化方案，實現“需求未言明，AI已預判”。

這種適配性在跨場景交互中更顯價值。全模態AI應用在接收分析競品產品的需求時，可同時處理競品圖片、宣傳視頻、用戶評價等多模態數據，輸出包含參數對比、口碑趨勢的結構化報告；規劃旅行時，能整合文本攻略、地圖數據、天氣視頻，生成帶海拔提示與實時路況的方案，甚至規避已關閉的網紅景點。這種體驗讓AI從“工具”轉變為“具備共情能力的伙伴”。

全模態技術的最大價值，在于打破AI與實體經濟的壁壘，實現從消費端到產業端的全面滲透。

在金融領域，全模態AI應用的家庭記賬工具可關聯支付寶交易數據，自動分類收支并推薦理財方案，將AI能力融入消費全流程；在醫療領域，全模態AI應用結合醫學影像與電子病歷的多模態分析，病灶識別率超過資深醫生平均水平；在教育領域，教師用全模態AI應用生成的交互式教學工具，可通過3D模型演示物理原理，配合語音講解提升課堂效果。

兩款產品已清晰表明，AI競爭已從“參數規模”轉向“能力落地”，全模態AI的比拼核心是“技術底座+場景生態”的雙重競爭。

谷歌憑借全生態整合優勢，將Gemini 3快速接入現有產品矩陣，6.5億月活用戶與1300萬開發者構建的網絡效應，形成強大壁壘；螞蟻則通過聚焦“支付場景+低代碼開發”的垂直深耕，依托10億級用戶數據，讓全模態能力更貼合本土消費需求。

這種競爭邏輯的轉變，推動行業形成新的發展共識：全模態不是簡單的“文本+圖像+視頻”的疊加，而是通過統一技術架構實現多模態信息的深度融合與協同推理，讓AI具備跨模態認知能力，這一能力將成為未來AI產品的核心分水嶺。

比如依托于AI網絡的全模態AI應用，正是將這一理念擴展到城市尺度，通過將通信、感知、計算融為一體，實現了現實世界實時動態數據的統一接入與融合，成為連接數字世界與現實世界的連接器，為人們提供城市探索、智能出行、生活體驗等鏈接線下場景的服務。

從Gemini 3的生態雄心到靈光的普惠實踐，全模態技術正將AI從實驗室推向生活場景的每個角落。它的價值不僅在于降本增效，更在于重構人與技術的關系——當老人能用語音生成記賬工具，當設計師能通過草圖生成3D模型，當醫生能借助AI提升診斷精度，全模態正在實現“讓智能無需學習門檻”的終極目標。

這場競爭沒有絕對贏家，因為全模態的本質是打開AI應用的無限可能。未來，技術突破將繼續聚焦于更高精度的模態融合與更低成本的推理實現，而那些能將技術能力與場景需求深度綁定的產品，終將在這場變革中占據先機。AI的全模態時刻，既是競爭的新起點，更是技術普惠的新拐點。