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灵光AI:蚂蚁“换底牌”
2025-11-27 12:11:00

来源:互联网江湖

作者:刘致呈

在通往AI的路上,蚂蚁集团向前迈出了重要一步。

11月18日,蚂蚁集团正式发布全模态通用AI助手“灵光”。当天,有网友拍到,马云佩戴工牌现身蚂蚁集团园区。

从照片上来看,马云身穿一身黑色休闲装,戴着白色鸭舌帽,十分低调。与马云同行的,还有蚂蚁集团董事长井贤栋、CEO韩歆毅。

“灵光”是马云在蚂蚁周年活动演讲的一次“回响”。

去年12月8日,在蚂蚁20周年活动上,马云表示自己“是为蚂蚁未来的20年而来”,当时马云作出判断:“AI时代将超越所有人的想象”。

演讲之后,人事动作来得很快。

2024年12月23日,蚂蚁集团人事地震,蚂蚁集团总裁韩歆毅发全员信,CTO体系、大模型方向开始一轮人事洗牌。

大半年后,灵光上线,时间节点颇为紧凑。

蚂蚁CTO何征宇、灵光App负责人蔡伟在接受采访时透露出一个细节:当蚂蚁团队汇报灵光计划“年底达到20万用户”时,马云直言:“这个目标太低了。”“要往前冲第一!”

于是,灵光上线、马云现身园区三天后,“灵光”APP便跻身iOS免费工具榜第一、App Store总榜第七。这样的风格很阿里:马云提出目标,制定战略,然后马上就会有成绩,战略总是落地有声。

但灵光到底是不是一个比“百灵”更具想象力的AI新故事?“灵光乍现”带来的惊艳之后,是否支撑得起蚂蚁未来AI发展的方向?

这些问题,依旧需要蚂蚁用业务进展,用更实打实的成绩来回答。

灵光,是AI时代蚂蚁的“60分”答卷

蚂蚁不想错过AI。

吴泳铭对AI 态度是坚定的,他说,人们对新技术革命,往往对短期高估,又对长期低估,但它会在你的怀疑中成长,而在迟疑中往往错过了最佳时机。

在外界眼中,蚂蚁似乎错过了发布AI应用的最好时机。

灵光的诞生,并非AI最好的增长时期。

QM的数据显示,今年9月份,AI应用月活跃用户量达到7.29亿,其中原生APP为2.87亿。换算下来,整体的用户复合增长率约在20%。

什么意思呢?

AI应用赛道远比想象中的更卷,特别是市面上已经有了豆包、元宝、DeepSeek等一堆大模型。

所以,灵光出世,面临的是一个非常“卷”局面:大家都在拼了命地抢份额,而灵光只有从一开始就“赢在起跑线”,才能有脱颖而出的机会。

灵光在一些产品上的思考确实有不一样的闪光点,比如新颖的UI,比如,不同于其他AI大模型APP生成内容的展现方式。

颇有那么点“灵光乍现”的意思。

但几次尝试体验之后,总会有种莫名的“缝合感”。

比如,你抛给灵光一个问题,它不只是给你一串文字的答案,还会穿插表情、图片,有时候还有动画,甚至会有一个类似于公众号的排版风格。

多模态不是灵光的首创,但灵光确实把多模态的交互做得更有意思。除此之外,与其他大模型能力并没有太本质的差异。

这不难理解,Chatbot领域,大家都在应用端创新的空间本来就不多,用蚂蚁集团CTO何征宇、灵光App负责人蔡伟的话来说:“灵光”底层为多模型混合架构,采用了包括阿里“千问”及蚂蚁自研开源模型等在内的多个模型。

换个角度来理解,“灵光”在底层架构上,似乎并没有大幅超越市面上的大模型,从实际的使用体验上感觉也并没有“赢在起跑线”。

相比多模态能力,灵光最有意思的是“闪应用”,用一句话就能生成应用、小程序,但实际的体验下来,与其说是生成程序,不如说是生成了一个看起来高级一点的交互卡片/H5应用。

比如,让他生成一个支付小程序,他却给生成了一个“房贷计算器”,明显感觉到还有提升空间。

“闪应用”这个产品,看起来是个ToC的产品,但有些功能解决的却是ToB的需求,虽然很有创意,但也有点拧巴的感觉。

比如,在普通用户眼里,“灵光”的体验,大概和纳米搜索是一个级别:有差异化的多模态能力,但没有断代领先。而在专业用户眼中,能生成程序确实很有创意,但可能还没有到Pro级别的能力,很多后端的代码能力可能还需要进一步提升。

从逻辑上看,以蚂蚁这么大体量的科技集团来说,做AI产品可能不是技术能力的问题,反倒可能是个“决心”问题。

比如,何征宇、蔡伟对媒体透露,开发“灵光”的是一支200多人的AGI“探索小组”,从研发到工程都在统一主轴下工作。

换言之,不是AI产品做不好,而是一开始可能就没打算投入太多资源去做。所以一开始目标就定得不高。

“我们本来也没这个期待,本来是准备玩一玩”。蚂蚁CTO何征宇、灵光App负责人蔡伟在接受媒体采访时表示。

一开始灵光定下的目标是年底20万用户,这是个什么概念?

数据显示,到今年第三季度,阿里巴巴集团的员工总数为‌126,661人,也就是说,阿里集团所有员工下载一遍,就能完成一半目标。天眼查APP显示,蚂蚁科技直接投资的公司就有47家,再加上生态伙伴员工人数,20万的目标并不难。

也难怪马云会觉得目标定得太低了。

理性来看,在资源投入有限的情况下,短期的增长可能没问题,但如果产品层面没有代际的领先,恐怕很快摆在面前的就是用户增长的问题。

说到底,Chatbot产品是个工具产品,而不是内容产品。

这意味着将来会有两个问题:

1.如果灵光解决问题的效率不能大幅领先市面上现有的模型,那么用户端恐怕很难形成长期增长的势头。

工具类产品的用户增长持续性,是天然不如内容产品的。

内容产品是典型的KILLTIME的产品,用户粘性很强,典型的比如当年的抖音、快手,抖音上线的第二年,短视频用户的增速还能超过100%。

Chatbot类工具,并非一个KILLTIME的产品。即便是Chat GPT,用户增速也下降得很快,今年9月份,ChatGPT的用户增速已经降到了13%。

经过了产品投放初期的增长,未来灵光怎么保持用户增速?这是个核心问题。

2.如果UI+多模态交互的微创新不能带来持续的增长,是不是需要持续高营销投入来保持获客增长?

灵光上线后,如何持续增长,是一个大问题。如果市场对UI+多模态交互的微创新“不感冒”,也就意味着可能需要持续营销投入来获取用户增长。

但显然,投入AI这件事儿,短期是没有盈利的。如果蚂蚁以战略产品的高度来做灵光,可能意味着需要烧掉几十亿、上百亿的预算。

换言之,蚂蚁笃定灵光,可能意味着不亚于阿里再打一次“外卖大战”级别的资源投入。

当然,蚂蚁并不缺钱,阿里也并不缺钱。只是,要强行把一份“60分”的答卷做成“120分”,到底划不划算?这个问题值得深思。

蚂蚁的“底牌”该换了

于蚂蚁内部而言,马云“定调”之后,灵光这样的产品,迟早是要做的,不只是因为要给马云一个“交代”,更重要的是:蚂蚁到了换“底牌”的时候。

过去,蚂蚁有两大底牌:科技+金融。

余额宝极大拉低了理财的门槛,人人都能享受到金融的便利。花呗、借呗两大产品,更是教普通人学会资产负债表管理,让数亿用户切身体会到普惠金融意义。

余额宝、数字支付是基础设施,是数字经济的底座;借呗、花呗,是金融消费基础设施,是实体经济的底座。

这一切都是有代价的。这个代价,蚂蚁已经付出过了。

外滩讲话之后,风向变了。今天的蚂蚁开始转型生活、医疗健康和金融三大场景,希望在业务中融入更多的社会责任感,希望把目光投向更基础、更底层的科学前沿。

经历过阵痛,蚂蚁需要有新的底牌。

《“十五五”规划》中人工智能一词共提及8次,算力提及2次。可以说,AI是科技行业里政策确定性最强的行业。

蚂蚁的新底牌,显然就是AI。

于蚂蚁而言,AI不是一个好生意。蚂蚁一直以来做的都是高毛利的金融科技生意,相比之下AI不是一个现金流很强的商业模式,甚至谈不上是一个好的商业模式。就像早期的网约车、外卖一样,是个需要每年百亿量级资金投入,但无法直接带来充沛现金流的生意。

即便如此,马云依旧给灵光定下了“争第一”的目标。

为什么?不是因为灵光APP有多强,而是因为蚂蚁需要AI远胜过AI需要蚂蚁。

从现实来看,蚂蚁的AI战略有两个选择:1.单打独斗;2.拥抱阿里体系。

产品上来看,无论是推出独立APP,还是灵光的“闪应用”和多模态创新,都给了灵光在AI商业“单打独斗”的机会。

灵光CTO回应APP爆火时也表示,与千问APP是“共赴AGI的‘战友’和‘兄弟’的感觉”,是“在沙漠里分头找水”。

言下之意,灵光与千问其实也是“赛马”。

在AI这个赛道上,阿里可以说是投资最激进、布局广泛的,灵光、千问之外,阿里还投资了月之暗面、MiniMax、智谱 AI、零一万物以及百川智能。

也就是说,即便是脱胎蚂蚁,灵光团队还是要面临内部“争资源”的问题。特别是当下AI竞争,不只是技术的竞争,正在过渡到体系的竞争。

与过去的蚂蚁旗下的面向于金融、保险等领域的产品不同,灵光面向的领域更广泛,更通用。这也就意味着,在打磨AI技术的同时,还要与各行各业深度协同。

比如,电商行业。

电商“双十一”AI应用纷纷“上链接”,说明在AI中加入电商链接是可行的,但在阿里体系内,应该承担这个角色的不是灵光,而是千问。

相比灵光身上更多的效率工具属性,千问作为生活助手的属性,更容易与阿里大消费的基本面融合。

也就是说,相比灵光,千问与阿里AI、大消费战略契合度更深。阿里的战略方向在哪,整个生态能力体系的分配就会向哪侧重。

要明白一点:不是阿里AI战略迁就蚂蚁,而是蚂蚁AI要服务于阿里。

而今天阿里的两大基本战略,其实就是AI、大消费。

这个大前提下,相比灵光APP,千问可能更能带动阿里的大消费业务,AI与大消费的业务协同的空间可能更高。

相比之下,灵光更多是蚂蚁追求金融之外的第二种可能性。在阿里内部资源禀赋上,孰优孰劣不言而喻。

由此,我也大胆地做个预言:也许将来某一天,灵光也很可能会与千问融为一体,内化为整个阿里的AI toC能力。

届时的阿里AI战略,或许会有新的不一样的格局。

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