AI群聊，最終還是微信的菜？

AIX財經（AIXcaijing）原創

作者 | 王璐

編輯 | 魏佳

春節臨近，AI的存在感被推到了一個新高度。從紅包大戰、補貼拉新，到請用戶喝奶茶，科技巨頭們先后砸出超50億現金。紅包之外，另一個正在被密集嘗試的新方向，是AI群聊。

當AI聊天機器人成為當下發展最成熟、用戶規模最大的應用形態，巨頭們也不再滿足于守著一個對話框做生意，而是把AI推進更高頻的多人對話。

所謂AI群聊，是將大模型能力與傳統群聊場景相結合，在ChatGPT、文心一言、騰訊元寶等應用中“建群”。在這個空間里，AI不再是一個需要你明確下達指令的“工具”，它會根據聊天內容主動判斷何時該介入，既能像朋友一樣接梗互動、活躍氣氛，也能在大家討論工作或規劃行程時，幫忙梳理要點、查詢信息甚至協調分工。

這一嘗試最早來自于OpenAI，隨后，國內大廠迅速跟進，百度在文心APP中率先上線群聊助手，騰訊則在騰訊元寶中推出了“元寶派”，阿里雖未直接落地于聊天機器人千問，但也通過UC瀏覽器內置了相關AI群聊能力。

不過，從實際體驗來看，AI群聊距離“好用”仍有較大差距。無論是使用門檻、協作穩定性，還是對復雜任務的交付能力，目前都難以支撐起用戶的長期使用習慣。隨著新鮮感消退，AI群聊也已經開始出現降溫跡象。

即便如此，科技巨頭們依然選擇搶跑。因為在它們看來，AI群聊并不只是一個功能形態，更可能是AI時代下一個高頻入口。

巨頭爭搶AI群聊：騰訊重社交，百度、阿里重工具

放眼國內外，目前加入“AI群聊”競爭的公司主要集中在國外的ChatGPT，以及國內的BAT。

其中，ChatGPT屬于先行者。2025年11月底，它正式推出群組協作功能，首次支持多用戶與多個AI智能體在同一對話場景中交流，突破了傳統“一問一答”的單線互動模式。AI的角色也從原本“群聊中的工具”，變成“群聊的組織者與協調者”。

國內的大廠步伐較為一致，百度文心與騰訊元寶都在2026年1月底上線了AI群聊功能，但產品方向明顯不同。

騰訊的“元寶派”更側重社交導向，強調AI在群體互動中的氛圍營造與參與感。ChatGPT、百度文心與阿里UC瀏覽器更側重于工具導向，但三家也有所差別。ChatGPT偏向自然語言交流，百度文心強調任務導向與職場協作，追求在辦公場景中高效響應。阿里的做法則最為獨特，其AI群聊功能并未集成在主打聊天、搜索的“千問”應用中，而是在UC瀏覽器中構建了一個“多智能體議會”，讓小優（UC原生智能AI助手）、夸克、通義千問、DeepSeek等智能體并行待命。

九章智淵CEO、資深AI算法工程師學麟指出，這兩種產品路線可以理解為“情商”與“智商”誰占主導的區別。騰訊元寶派主打情感價值，AI扮演氣氛組與參與者，重在降低溝通門檻、促進互動，容錯率較高；工具派（ChatGPT、百度、阿里）則主打效率價值，AI承擔秘書與協調者角色，專注于文檔協作、任務管理與信息提純，更追求精準度。

AI群聊的不同路線 受訪者用AI生成

整體而言，國內廠商對AI群聊持相對保守的態度，相關功能均處于內測階段，但AI群聊的核心功能已基本明確，可以分為基礎和高階兩個層面。

基礎功能在于讓AI準確追蹤和理解群聊的完整上下文，幫助用戶解決信息過載這一痛點。

比如你忙了一上午，錯過了上百條群消息，這時不需要一直往上翻聊天記錄，僅需@AI 說一句“總結下最近的聊天記錄”，AI便會自動梳理核心信息。

高階功能則是“多群協作”，即將AI拆解為不同角色，構建一個分工明確的智能系統，從而提升團隊協作效率、完成較為復雜的任務。

這類似于一家公司的運作機制：在不同群聊或任務中，AI助手可以化身為市場、技術、運營等部門的“專家”，同時還有一個扮演“CEO”角色的AI負責整體協調與方向把控。

具體到應用場景中，各家展現出不同的優劣勢。

以家庭群聊策劃春節出游為例，這一場景更契合“元寶派”的社交路線。其優勢首先體現在便捷的社交連接上，可直接向微信、QQ好友發送邀請鏈接，而目前其他AI群聊尚且不支持這一功能，需要復制群口令進入。

當家人全部入群后，用戶只需提出“想出去玩”這樣的模糊需求并@元寶，它便能推薦拍照好看、美食地道的目的地。隨著討論的展開，元寶不僅能整合多方意見生成完整行程，還會附上“餐廳招牌菜記得打卡”這類趣味提示。

在整個過程中，元寶像一個活躍的群友，通過接?；?、將上傳的風景照制作成搞笑“梗圖”或表情包，持續維持群內的“氛圍感”與“參與感”。

在工作協作場景中，盡管目前所有AI群聊都具備信息總結、文本創作等基礎功能，但百度文心采取的方式最為特殊。

與其他平臺主要圍繞一個中心化AI助手提供支持不同，文心為每位群成員都配備了一個專屬的“個人助手”。當討論觸及特定專業領域時，AI還會主動識別意圖并邀請相應的專業AI智能體加入群聊。

比如，用戶在小組項目群中上傳資料后，如果其討論中提到“需要分析數據”，群聊助手便會主動邀請“數據分析Agent”入群，由其直接處理數據并生成圖表。同時，每位成員都可借助自己的個人助手進行私下深度思考，再將結論同步至群聊，從而實現協作。

基礎能力逐漸趨同的背景下，國內外科技巨頭在AI群聊上的側重點并不相同。

拉群容易，辦事不易

目前AI群聊已經進入實際使用階段，許多用戶因營銷活動或測試邀請而加入，但大多停留在“嘗鮮”階段。一旦新奇感消退，而AI群聊又未能提供持續、明確的價值，群聊活躍度便會迅速下降。

綜合多位嘗試者的說法，他們在使用AI群聊時主要遇到了兩大共性問題。

首先是AI群聊尚未形成剛需場景，難以持續使用。

以“元寶派”為例，一位有著10多年產品運營經驗的從業者發現，同一個群聊中，往往同時存在幾類需求：有人讓元寶總結工作內容，有人發圖讓其進行二創玩梗，還有人單純閑聊吐槽。這讓不同類型的用戶都感到體驗不佳，工具使用者追求高效，覺得閑聊信息干擾判斷，社交參與者則覺得，AI工具操作打斷了聊天節奏。

在從業者小輝看來，這本質上是因為AI群聊在能力尚未成熟之前，過早承載了過多期待。廠商既想用AI營造輕松的互動氛圍，又試圖強調其提升效率的實用能力，從而獲取更多用戶。結果卻是，用戶需要額外花時間去判斷“什么時候該用它、怎么用它”，反而抬高了使用成本。

即便是定位相對清晰、主打提效的AI群聊（如ChatGPT、文心一言和UC瀏覽器），也難以實現如人類般流暢的參與感。

多數情況下，AI群聊仍依賴用戶通過@操作來觸發響應，即便有些特定情況下無需@也可響應，但仍需用戶提出明確的問題，或由系統判斷后將任務轉交其他AI處理。這種機械化的響應機制，使得AI在群聊中更像一個需要精確指令的工具，而非一個能主動感知語境、適時參與交流的智能成員。

左側為元寶派右側為文心

二是交付能力不足。當任務難度提升時，AI容易出現“不靠譜”表現，難以“開箱即用”。

比如，在工作群聊中，用戶需要分析數據時，負責數據分析的智能體雖然能被順利召喚進群，但它生成的圖表與隨后文案生成智能體的解讀脫節。有時整個協作流程會意外卡在某個環節，無法自動推進，最終仍需用戶手動介入和提示，反而降低了效率。

多位從業者指出，這不僅是AI群聊的痛點，更是當前整個AI應用領域面臨的普遍挑戰，在AI群聊這一復雜場景下，對底層模型在生成內容的準確度、對復雜任務意圖的理解深度，以及多智能體之間的高效配合等方面的技術要求，遠高于以單聊為核心的AI搜索場景。

學麟表示，要支撐AI群聊實現流暢、智能的交互，關鍵在于三項核心技術：

高并發下的長短期記憶（能理清多線對話，并將新信息關聯到對應上下文。）；
角色與意圖的精準識別（能判斷是誰在@它、需要回應誰）；
低延遲與高并發處理（能快速響應以不打斷對話，并支持群內多人同時提問）。

他進一步解釋，單聊如同“單一故事線”，而群聊則是“多條故事線交織”（如午飯聊什么VS報表改哪里），AI需具備多線程注意力切換能力，在不同話題間無縫跳轉且不混淆。

更復雜的是，在多人對話中，AI還必須準確理解“他說的那個”究竟指代幾分鐘前誰提及的哪件事，這讓語義關聯的復雜度呈指數級上升?？傊?，單聊像是“解題”，群聊則是“社交”。AI不僅要聽懂字面意思，還需理解言外之意、把握發言時機，并明確自己在群體中的角色。

AI群聊與AI搜索的技術區別 受訪者用AI生成

但由于支持群聊的算力成本更高，目前常見的解決方案是，僅在AI需要發言時，才調用消耗資源的大模型，其余時間則處于“沉默聆聽”狀態。

表面上看，AI群聊像是一對一單聊的“多人版”，也并未創造新的底層技術，主要依賴的仍是大模型與智能體（Agent）能力，但工程難度遠超單點突破。因此，在現階段，AI群聊還停留在“概念先行”的狀態，Agent沒有真正成為那個洞察全局、高效協同的“調度者”。

做AI群聊，還是把AI放進群聊？

即便明知體驗尚不成熟，廠商們為什么仍要在AI群聊上提前布局？

這一方面是為了增強用戶黏性，群聊天然具備高頻、多輪、多人參與的特性，能夠將原本短暫、單次的AI交互轉化為持續發生的互動場景。另一方面則是，群聊被視為AI時代有潛力的“超級入口”之一，誰能把握住機會，誰就更有可能引領下一代人機協作的發展方向。

因此，哪怕當前交付能力尚未完全跟上，廠商們也難以承受缺席的風險。

從需求層面看，“AI群聊”也并非偽命題。多位從業者認為，這一方向有著真實且明確的用戶需求。

AI Infra及應用連續創業者、原硅基流動戰略生態負責人張遠康指出，AI群聊的設想其實早在2024年左右就已出現，當時的主流思路不是在獨立的AI應用里加入AI群聊，而是將AI助手以“Bot”的形式嵌入微信、釘釘等成熟的社交與辦公平臺，形成“群聊+機器人”的增效模式。

在他看來，無論是私人對話還是多人討論，都亟需一個智能助手來提升效率。

圖源 / pexels

比如，在工作場景中，AI可以基于對話上下文自動整理要點、生成會議紀要，或是實時查證某項信息的真實性、檢索相關歷史案例，還可以記錄備忘群內同事間討論的想法；在生活場景中，AI也有能力對群內傳播的不實信息進行及時糾偏，幫助緩解因信息失真造成的無謂焦慮。舉個例子，當有人在群聊里誤傳“凌晨1至3點是唯一肝臟排毒時間，錯過無法彌補”時，AI能夠主動糾正，說明“只要進入睡眠狀態，排毒過程就會進行”。

AI群聊的方向本身是趨勢，但除了前文提到的技術瓶頸之外，還需要解決兩大關卡。

一是用戶遷移成本，這也是最難的一道坎。

張遠康表示，用戶最常用的群聊場景已深度嵌入微信、釘釘等平臺，用戶為一個新App遷移關系鏈或改變習慣，成本極高，其理想狀態是，AI作為“插件”嵌入用戶已有的溝通環境（如在微信群里直接調用AI），而非讓用戶去適應一個獨立的“AI群聊App”。

如今，已經有部分創業者啟動“群聊+Bot”模式的項目，目的在于為微信等平臺提供嵌入式AI助手。

同時，釘釘、飛書等辦公應用也陸續推出類AI群聊功能。比如釘釘支持在群中添加機器人，用于總結信息、提醒待辦、回答簡單問題；飛書的群助手也能輔助生成文檔、安排日程。

盡管這些功能目前仍以“工具輔助”形態存在，AI尚未成為群聊中具有自主互動能力的“參與者”，但這些來自生態內外的替代性方案，無疑對獨立AI群聊產品的用戶留存與功能價值，形成了直接的競爭。

第二道關卡，則是隱私與安全邊界。

AI群聊需要收集和處理大量用戶數據，包括聊天記錄、個人信息、群內決策等，若數據保護措施不到位，很容易造成隱私泄露或濫用風險。

同時，當AI在群聊中生成錯誤信息、違規內容或因建議失誤引發糾紛時，責任歸屬尚未明確，是開發者、運營方還是用戶承擔責任，目前仍缺乏清晰的法律。

對于大廠而言，AI群聊更像是一場提前布局的長期試驗，先把位置占住，再慢慢提升技術能力和用戶體驗。至于AI群聊想成長為下一代超級入口，顯然還需要時間。

*題圖來源于pexels。