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      蔡偉講AI,靈光成了螞蟻的試錯品

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      在2026年的AI to C市場,當多數AI App還在爭奪對話框里的停留時,靈光把入口前移了一步:讓用戶先把需求做成一個小應用。這讓靈光顯得有些特別,也讓它從一開始就站在一個更矛盾的位置上。

      靈光產品負責人蔡偉把這款產品定義為“純粹的技術產品、大模型出口”,掌舵人何征宇則描述了一條“工具生成—服務落地—支付閉環”的完整路徑。過去,一個小工具往往需要產品經理、設計師和工程師共同完成;在靈光里,它被壓縮成一句自然語言。用戶說出需求,模型生成代碼,應用被封裝、修改、分享,最后有機會導向支付寶體系里的金融、本地生活、商家服務和交易履約場景。

      這是靈光最有想象力的地方,也是它最早遇到考驗的地方。它把“做軟件”這件事,從專業開發者手里往普通用戶那里推進了一步。即便許多被生成出來的小應用,本質上仍然對應一個臨時、低頻、邊界清晰的需求。

      4月20日,螞蟻拿出1億元專項基金,配套“靈光圈”社區,希望把“生成應用”從一個技術動作,變成一個內容分發和創作者參與的系統。這份補貼說明螞蟻愿意為這個生態做冷啟動,按照官方規則,每天最高發放100萬元給1萬個優質閃應用,每周最高發放100萬元給100位創作者。頂格發放測算,這筆錢理論上約87.5天就能發完。

      靈光的冷啟動足夠快。據36氪等媒體報道,靈光去年11月18日正式上線后,首日下載量突破20萬,次日突破50萬,六日突破200萬。這個速度放在任何一款新AI產品身上,都足夠驚艷,也足以把靈光送進近年AI消費產品冷啟動的第一梯隊。

      但冷啟動解決的是“用戶愿不愿意來試”,不是“用戶會不會回來”。據量子位智庫3月數據,靈光App新增用戶三日留存率為21.2%,低于豆包的30.92%,也低于千問的27.99%。



      而靈光的商業想象力本就發生在“生成之后”。一個“手搓應用”平臺如果想跑通生態,就不能只要數量,它必須同時解決可用性、復用率、數據留存、分享效率和交易結構。閃應用要商業化,就必然從“內容生成”跨入“應用分發”和“數字服務交易”成為可分發、可交易、可分成的市場,撞上蘋果的生態邊界和支付邊界,而如果繞開iOS去安卓、Web或支付寶生態變現,又會犧牲一部分高價值用戶和原生轉化效率。

      這意味著,靈光真正要面對的,是App被一次性生成后,能不能被改造成持續發生的使用、分發和交易。

      用戶在離開,卻未必都是流失

      “Token貴”是這個月AI圈繞不開的話題,但靈光卻沒有這個煩惱。據央廣網報道,截至目前靈光用戶已創建超3000萬個閃應用;螞蟻百靈Ling-2.6-flash的公開API價格顯示,官方平臺超出免費額度后的輸出定價為1.8元/百萬tokens。以這一價格作為外部錨點粗略測算,3000萬個閃應用對應的推理支出未必是最沉重的成本項。

      生成應用已經足夠便宜,真正貴的是讓一個被滿足過的需求再次發生。

      當前C端AI產品的主流商業化路徑,大體可以分成幾類:訂閱、廣告、增值服務、硬件捆綁和生態導流。ChatGPT Plus、Claude Pro走訂閱路線;豆包等產品開始測試廣告與信息流變現;一些AI陪伴和內容社區產品探索打賞與創作者分成;Apple Intelligence、Galaxy AI更接近硬件捆綁;Perplexity則通過運營商和生態合作擴大分發。

      這些路徑背后有一個共同前提,那就是用戶得先留下來,才有可能被商業化觸達。

      靈光與這些路徑的錯配,恰恰是從產品形態本身開始。靈光最擅長的,是邊界清晰、邏輯簡單、低頻使用的小場景。“溏心蛋要煮多久”這個例子尤其典型。它確實適合被封裝成一個可交互的小工具,但它本質上仍然是一次性問答的應用化呈現。用戶得到答案之后,需求就結束了。



      所以,靈光的留存問題不能只按普通App的“流失”來理解。普通流失往往意味著產品沒有完成價值交付,用戶還能通過功能優化、運營召回、使用教育重新激活。靈光面對的另一類情況是:用戶已經完成了一次完整消費。

      一個人用靈光生成了體重記錄表、熱量換算器、旅行預算表,連續幾天修改、使用,然后關掉離開。他未必是不認可產品,甚至可能恰恰相反,這個工具極快地完成了任務。問題在于,當一個工具型需求被滿足得越徹底,用戶離開的理由也越充分。

      這更像一批“日拋型用戶”,他們不是沒被滿足,而是被滿足得太快,產品價值也被快速消費完了。對靈光來說,這無疑是一種更難商業化的成功:它證明了生成式工具可以快速解決長尾需求,卻無法保證這些長尾需求會自然復現。

      這和支付寶過去長期面對的問題有些相似。支付寶不是沒有價值,相反,它承載的是支付、轉賬、理財、繳費、出行、醫保、本地生活等高確定性服務,DAU長期穩定在國內APP前五。

      但這些服務多數是“有事才打開”的工具型需求。用戶需要它,卻未必愿意在里面停留;用戶信任它,卻未必把它當成日常消磨時間的內容場。靈光也站在類似的錯位上,它生成的小工具可能有效、實用,甚至讓用戶覺得驚喜,但這種驚喜并不天然等于停留。

      靈光試圖用“靈光圈”和1億元激勵去修這個問題。它希望先解決供給端“有沒有”,再解決創作者“信不信”,最后再看用戶“留不留”。

      按官方規則,靈光的激勵計劃如果滿額發放,日激勵上限約114萬元(閃應用側每日100萬元,加創作者側每周100萬元日均攤約14萬元),頂格消耗約一個季度。這是一套典型的平臺早期打法,也是一套對靈光必要的打法:沒有足夠多的閃應用,用戶就沒有復用和分發的理由;沒有創作者參與,生成應用也很難從個人嘗鮮變成公共供給。

      螞蟻自己并不陌生這套打法。2022年7月,支付寶升級生活號,并在首頁底部上線生活頻道;2023年初,短視頻、直播入口也被放到支付寶首頁。隨后,支付寶圍繞內容創作連續推出現金激勵:面向MCN機構和達人提供入駐激勵,也按短視頻有效播放量給予分成。



      支付寶服務商平臺2023年7月發布的公告顯示,平臺曾面向內容服務商推出“支付寶創作·邀約計劃”和“支付寶創作·分成計劃”,在內容側持續發力。并吸引到頭部達人包括直男財經、毒舌電影、半佛仙人、張同學等入駐。

      支付寶對內容的執念,某種程度上來自它對“打開理由”的焦慮。它是交易網絡,也是履約底盤,但交易和履約天然追求效率,內容消費追求停留,這兩件事在產品心智上并不總是同向。用戶越相信支付寶能把事辦好,越可能在辦完之后退出。

      但內容生態的難點也正在這里,它可以把入口放到更顯眼的位置,可以給創作者補貼,可以把生活號、小程序、直播和短視頻連接起來;但用戶對支付寶的主心智,仍然首先是“辦事”和“支付”。這讓支付寶的內容嘗試很難像抖音、小紅書那樣,天然承接高頻瀏覽和算法分發,成為普遍性的內容消費場。微信支付的優勢也在于此,它天然長在微信這個高頻社交場里,是關系鏈和內容場景之后自然發生的結果。



      但補貼能啟動市場,不等于能改變需求頻率。互聯網早期補貼之所以有效,是因為打車、外賣、支付、團購這些場景本身高頻且剛需。補貼降低了用戶第一次嘗試的門檻,一旦使用路徑建立,需求會自然復現。閃應用不同,它對應的是高度長尾、碎片化、臨時性的需求。很多需求在被滿足的那一刻就已經失效,補貼能刺激更多人嘗鮮,甚至刺激更多人創作,但它很難把“一次性創意”穩定沉淀成“經常用、離不開”的工具。

      當然,這并不削弱靈光的技術價值。靈光真正的沉淀在閃應用背后的交互鏈條。用戶用自然語言描述需求,模型生成代碼,用戶繼續修改,模型再次迭代,直到這個工具變得可用。這個過程天然記錄了“需求—生成—反饋—修正—驗收”的閉環。這恰恰是Code Agent訓練里非常稀缺的高質量SFT/RLHF數據。

      對Code Agent而言,這類數據是在告訴模型“普通用戶到底想要什么”“一個生成結果為什么不夠好”“什么樣的修改才會讓用戶接受”。它正在為螞蟻積累一批真實、連續、帶反饋的Coding Agent訓練數據,而這也是螞蟻愿意繼續為它投入的深層理由之一。

      從閃應用到市場,還差一套交易秩序

      閃應用真正具備商業閉環的想象力,是從“生成”走向“交易”。即讓用戶不僅生成應用,還愿意保存、復用、分享、購買、訂閱、二次編輯,甚至形成創作者分成和平臺抽傭。換句話說,靈光不能永遠只做一個生成器,它必須讓閃應用變成可分發、可交易、可沉淀的數字服務。

      問題也從這里開始,靈光越往前走,越會碰到過去內容產品不需要面對、傳統App又早已被規則約束的問題。

      先看技術結構,靈光官方對閃應用的描述是“可以直接調用大模型等后端能力,讓應用不僅能展示結果,還能實時與外部進行交互”,同時逐步接入手機端原生能力,包括相機、陀螺儀、定位、震動反饋等。這種能力增強,對產品是必要的,因為只有更豐富的交互、更強的狀態管理和更深的系統調用,閃應用才可能從“可玩”走向“可用”。

      但也正是這種必要的進化,讓它逐步接近iOS生態最敏感的邊界。蘋果App Store審核指南第2.5.2條要求,應用應在自身bundle內自包含運行,不得下載、安裝或執行會引入或改變應用功能特性的代碼。它最初針對的是熱更新、腳本環境和繞過審核的代碼加載機制。



      AI時代之后,這條規則的意義變大了。用戶在一個App里通過自然語言生成并運行新代碼,這種結構與蘋果長期防范的“審核后改變功能”越來越接近。Anything、Replit、Vibecode等vibe coding類產品與蘋果的沖突,已經把這條邊界具體化。公開報道顯示,Anything被蘋果依據相關規則下架,Replit和Vibecode也曾面臨更新受阻。

      這并不是說蘋果反對AI寫代碼,而是蘋果反對“用戶通過第三方App在商店審核之外生成并執行新代碼”。從平臺治理視角看,這更像是控制權問題。

      而靈光和Anything又不完全一樣,Anything更接近明確的“iPhone上的應用構建器”,而靈光目前仍然被蘋果默認為“內容生成”或“交互內容”的一部分。但邊界并不固定,靈光如果持續往“圖生應用”“長期數據存儲”“多API調用”“更像獨立應用”的方向走,它與2.5.2的灰區會越來越近。

      如果從交易結構來看,閃應用開始收費、打賞、訂閱、解鎖高級功能,意味著加入蘋果對數字內容與數字服務交易的監管范圍。App Store對數字權益交易的核心要求并不復雜:如果用戶在App內為數字內容、功能或服務付費,就應使用IAP體系。一旦進入IAP體系,靈光既要承擔獲客補貼、模型推理、內容審核、創作者分成和平臺運營,又要面對蘋果抽成。低成本Token帶來的優勢,會在交易環節被迅速攤薄。

      當然,靈光也可以選擇繞路,比如它可以把付費能力放到安卓端,可以用Web承接創作者市場,也可以借助支付寶賬戶體系完成支付和履約。但對一個本來就面臨留存壓力的產品來說,任何一次跳轉、登錄和支付路徑重建,又會進一步稀釋轉化率。

      如果只像內容,就難以收費;像應用,就會接近平臺邊界;像商品,就會進入IAP和平臺分賬體系。閃應用越想從創意走向交易,越要承受平臺規則和市場結構同時收緊的結果。

      也因此,靈光作為一個獨立App上的閃應用市場,商業化卡在從“生成”到“交易”的最后一公里。這個問題不是1億元補貼能直接解決的,它需要產品形態、平臺規則和支付履約之間找到新的平衡。

      理解靈光的商業前景,還要看螞蟻為什么讓它獨立存在。

      支付寶的下拉入口可能是國內最強勢的AI分發渠道之一。它有賬戶,有支付,有本地生活,有金融服務,也有足夠高頻的用戶觸達。如果螞蟻的目標是最快速地把靈光推成一個大規模AI入口,最直接的方式是把它嵌進支付寶。

      但螞蟻卻沒有這么做。靈光作為獨立App存在,首先給了它一個更自由的產品節奏:它可以更快試驗閃應用、社區、創作者激勵和生成式交互,而不必每一步都遷就支付寶主產品的穩定性和用戶心智。對一個還在尋找形態的AI產品來說,這種獨立性本身就是資產。

      一億元激勵計劃同時也說明,螞蟻愿意用真金白銀為閃應用生態做冷啟動。但這筆錢投向的是一個可以單獨觀察、單獨試錯、單獨評估的產品容器,而不是一開始就把靈光深度嵌入支付寶主產品。

      公開表述里,何征宇對靈光獨立App的解釋是“保持獨立節奏,避免為了AI而AI”。這句話從產品層面很好理解,但從組織和風險隔離的角度看,還有另一層含義,那就是真正有現金流和履約能力的主產品,不會輕易成為前沿試驗的第一落點;前沿產品先在一個可獨立試錯、可單獨核算、也可被邊緣化回收的外部容器里跑,跑出來是新入口,跑不出來就回流做能力模塊。



      這也更符合螞蟻的組織理性。支付寶是現金牛,是交易和履約的底盤,不適合承受過多前沿實驗的波動。站在集團經營層面,韓歆毅需要的是穩健增長曲線;站在產品探索層面,蔡偉可以把靈光推到“技術最前沿”的邊界上,但這個邊界最好不要一開始就壓在支付寶首頁上。對螞蟻來說,靈光可以激進,但虧損必須可回收;AI可以上前臺,但支付寶不必一開始就陪跑。

      靈光的價值,也因此要分成兩層看。第一層是前臺產品價值,看它能不能持續吸引用戶,能不能讓“人人做應用”這件事從一陣熱潮變成穩定習慣,能不能讓“靈光圈”從展示社區變成復用和傳播網絡。這一層目前并沒有被證明,熱度雖然有了,生態的基礎秩序還早。

      第二層是后臺能力價值,這一層反而更接近螞蟻擅長的事情。靈光如果不能作為獨立App跑出一個小型App Store,它仍然可以在螞蟻體系內變成另一種東西:一個更低門檻的服務界面生成器,一個面向商家和本地生活場景的工具封裝層,或者一個連接支付、履約、金融服務和用戶需求的Agent入口。

      靈光冷啟動的速度,已經證明它擊中了一個真實的時代情緒:人們第一次大規模感受到,“做軟件”這件事可能像發內容一樣簡單,也證明了螞蟻有能力把AI產品做熱,并把生成、社區、激勵和支付履約的想象力放進同一條鏈路里。

      靈光當然可以被推到“人人做應用”的前臺,螞蟻也可以用一億元激勵讓閃應用生態先轉起來;但只要用戶仍然是有事才來、辦完就走,靈光面對的就依然是支付寶熟悉的困境:一個工具型入口,如何長出持續使用和持續交易。

      畢竟,若只是靠補貼就能跑通,類似機會或許早已被更高頻的成熟平臺驗證。

      *題圖及文中配圖來源于網絡。

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