韓歆毅算舊賬:螞蟻的新AI,還是支付寶的老問題

在2026年的AI to C市場,當多數(shù)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(yīng)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(chǎn)品負責人蔡偉把這款產(chǎn)品定義為“純粹的技術(shù)產(chǎn)品、大模型出口”,掌舵人何征宇則描述了一條“工具生成—服務(wù)落地—支付閉環(huán)”的完整路徑。過去,一個小工具往往需要產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)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(yīng)用被封裝、修改、分享,最后有機會導(dǎo)向支付寶體系里的金融、本地生活、商家服務(wù)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(yè)開發(fā)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(yīng)用,本質(zhì)上仍然對應(yīng)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(qū),希望把“生成應(yīng)用”從一個技術(shù)動作,變成一個內(nèi)容分發(fā)和創(chuàng)作者參與的系統(tǒng)。這份補貼說明螞蟻愿意為這個生態(tài)做冷啟動,按照官方規(guī)則,每天最高發(fā)放100萬元給1萬個優(yōu)質(zhì)閃應(yīng)用,每周最高發(fā)放100萬元給100位創(chuàng)作者。頂格發(fā)放測算,這筆錢理論上約87.5天就能發(fā)完。
靈光的冷啟動足夠快。據(jù)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(chǎn)品身上,都足夠驚艷,也足以把靈光送進近年AI消費產(chǎn)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(jù)量子位智庫3月數(shù)據(jù),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(yè)想象力本就發(fā)生在“生成之后”。一個“手搓應(yīng)用”平臺如果想跑通生態(tài),就不能只要數(shù)量,它必須同時解決可用性、復(fù)用率、數(shù)據(jù)留存、分享效率和交易結(jié)構(gòu)。閃應(yīng)用要商業(yè)化,就必然從“內(nèi)容生成”跨入“應(yīng)用分發(fā)”和“數(shù)字服務(wù)交易”,成為可分發(fā)、可交易、可分成的市場,撞上蘋果的生態(tài)邊界和支付邊界,而如果繞開iOS去安卓、Web或支付寶生態(tài)變現(xiàn),又會犧牲一部分高價值用戶和原生轉(zhuǎn)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(xù)發(fā)生的使用、分發(fā)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(jù)央廣網(wǎng)報道,截至目前靈光用戶已創(chuàng)建超3000萬個閃應(yīng)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(yīng)用對應(yīng)的推理支出未必是最沉重的成本項。
生成應(yīng)用已經(jīng)足夠便宜,真正貴的是讓一個被滿足過的需求再次發(fā)生。
當前C端AI產(chǎn)品的主流商業(yè)化路徑,大體可以分成幾類:訂閱、廣告、增值服務(wù)、硬件捆綁和生態(tài)導(dǎo)流。ChatGPT Plus、Claude Pro走訂閱路線;豆包等產(chǎn)品開始測試廣告與信息流變現(xiàn);一些AI陪伴和內(nèi)容社區(qū)產(chǎn)品探索打賞與創(chuàng)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(tài)合作擴大分發(fā)。
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(yè)化觸達。
靈光與這些路徑的錯配,恰恰是從產(chǎn)品形態(tài)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(zhì)上仍然是一次性問答的應(yīng)用化呈現(xiàn)。用戶得到答案之后,需求就結(jié)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(chǎn)品沒有完成價值交付,用戶還能通過功能優(yōu)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(jīng)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(yù)算表,連續(xù)幾天修改、使用,然后關(guān)掉離開。他未必是不認可產(chǎn)品,甚至可能恰恰相反,這個工具極快地完成了任務(wù)。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(chǎn)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(yè)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(fù)現(xiàn)。
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(zhuǎn)賬、理財、繳費、出行、醫(yī)保、本地生活等高確定性服務(wù),DAU長期穩(wěn)定在國內(nèi)APP前五。
但這些服務(wù)多數(shù)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(nèi)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(chuàng)作者“信不信”,最后再看用戶“留不留”。
按官方規(guī)則,靈光的激勵計劃如果滿額發(fā)放,日激勵上限約114萬元(閃應(yīng)用側(cè)每日100萬元,加創(chuàng)作者側(cè)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(yīng)用,用戶就沒有復(fù)用和分發(fā)的理由;沒有創(chuàng)作者參與,生成應(yīng)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(nèi)容創(chuàng)作連續(xù)推出現(xiàn)金激勵:面向MCN機構(gòu)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(wù)商平臺2023年7月發(fā)布的公告顯示,平臺曾面向內(nèi)容服務(wù)商推出“支付寶創(chuàng)作·邀約計劃”和“支付寶創(chuàng)作·分成計劃”,在內(nèi)容側(cè)持續(xù)發(fā)力。并吸引到頭部達人包括直男財經(jīng)、毒舌電影、半佛仙人、張同學等入駐。
支付寶對內(nèi)容的執(zhí)念,某種程度上來自它對“打開理由”的焦慮。它是交易網(wǎng)絡(luò),也是履約底盤,但交易和履約天然追求效率,內(nèi)容消費追求停留,這兩件事在產(chǎn)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(nèi)容生態(tài)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(chuàng)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(nèi)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(fā),成為普遍性的內(nèi)容消費場。微信支付的優(yōu)勢也在于此,它天然長在微信這個高頻社交場里,是關(guān)系鏈和內(nèi)容場景之后自然發(fā)生的結(jié)果。

但補貼能啟動市場,不等于能改變需求頻率。互聯(lián)網(wǎng)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(fù)現(xiàn)。閃應(yīng)用不同,它對應(yīng)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(jīng)失效,補貼能刺激更多人嘗鮮,甚至刺激更多人創(chuàng)作,但它很難把“一次性創(chuàng)意”穩(wěn)定沉淀成“經(jīng)常用、離不開”的工具。
當然,這并不削弱靈光的技術(shù)價值。靈光真正的沉淀在閃應(yīng)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(xù)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(huán)。這恰恰是Code Agent訓練里非常稀缺的高質(zhì)量SFT/RLHF數(shù)據(jù)。
對Code Agent而言,這類數(shù)據(jù)是在告訴模型“普通用戶到底想要什么”“一個生成結(jié)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(xù)、帶反饋的Coding Agent訓練數(shù)據(jù),而這也是螞蟻愿意繼續(xù)為它投入的深層理由之一。
從閃應(yīng)用到市場,還差一套交易秩序
閃應(yīng)用真正具備商業(yè)閉環(huán)的想象力,是從“生成”走向“交易”。即讓用戶不僅生成應(yīng)用,還愿意保存、復(fù)用、分享、購買、訂閱、二次編輯,甚至形成創(chuàng)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(yīng)用變成可分發(fā)、可交易、可沉淀的數(shù)字服務(wù)。
問題也從這里開始,靈光越往前走,越會碰到過去內(nèi)容產(chǎn)品不需要面對、傳統(tǒng)App又早已被規(guī)則約束的問題。
先看技術(shù)結(jié)構(gòu),靈光官方對閃應(yīng)用的描述是“可以直接調(diào)用大模型等后端能力,讓應(yīng)用不僅能展示結(jié)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(chǎn)品是必要的,因為只有更豐富的交互、更強的狀態(tài)管理和更深的系統(tǒng)調(diào)用,閃應(yīng)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(tài)最敏感的邊界。蘋果App Store審核指南第2.5.2條要求,應(yīng)用應(yīng)在自身bundle內(nèi)自包含運行,不得下載、安裝或執(zhí)行會引入或改變應(yīng)用功能特性的代碼。它最初針對的是熱更新、腳本環(huán)境和繞過審核的代碼加載機制。

AI時代之后,這條規(guī)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(jié)構(gòu)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(chǎn)品與蘋果的沖突,已經(jīng)把這條邊界具體化。公開報道顯示,Anything被蘋果依據(jù)相關(guān)規(guī)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(zhí)行新代碼”。從平臺治理視角看,這更像是控制權(quán)問題。
而靈光和Anything又不完全一樣,Anything更接近明確的“iPhone上的應(yīng)用構(gòu)建器”,而靈光目前仍然被蘋果默認為“內(nèi)容生成”或“交互內(nèi)容”的一部分。但邊界并不固定,靈光如果持續(xù)往“圖生應(yīng)用”“長期數(shù)據(jù)存儲”“多API調(diào)用”“更像獨立應(yīng)用”的方向走,它與2.5.2的灰區(qū)會越來越近。
如果從交易結(jié)構(gòu)來看,閃應(yīng)用開始收費、打賞、訂閱、解鎖高級功能,意味著加入蘋果對數(shù)字內(nèi)容與數(shù)字服務(wù)交易的監(jiān)管范圍。App Store對數(shù)字權(quán)益交易的核心要求并不復(fù)雜:如果用戶在App內(nèi)為數(shù)字內(nèi)容、功能或服務(wù)付費,就應(yīng)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(nèi)容審核、創(chuàng)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(yōu)勢,會在交易環(huán)節(jié)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(chuàng)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(chǎn)品來說,任何一次跳轉(zhuǎn)、登錄和支付路徑重建,又會進一步稀釋轉(zhuǎn)化率。
如果只像內(nèi)容,就難以收費;像應(yīng)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(yīng)用越想從創(chuàng)意走向交易,越要承受平臺規(guī)則和市場結(jié)構(gòu)同時收緊的結(jié)果。
也因此,靈光作為一個獨立App上的閃應(yīng)用市場,商業(yè)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(chǎn)品形態(tài)、平臺規(guī)則和支付履約之間找到新的平衡。
寫在最后
理解靈光的商業(yè)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(nèi)最強勢的AI分發(fā)渠道之一。它有賬戶,有支付,有本地生活,有金融服務(wù),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(guī)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(chǎn)品節(jié)奏:它可以更快試驗閃應(yīng)用、社區(qū)、創(chuàng)作者激勵和生成式交互,而不必每一步都遷就支付寶主產(chǎn)品的穩(wěn)定性和用戶心智。對一個還在尋找形態(tài)的AI產(chǎn)品來說,這種獨立性本身就是資產(chǎn)。
一億元激勵計劃同時也說明,螞蟻愿意用真金白銀為閃應(yīng)用生態(tài)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(chǎn)品容器,而不是一開始就把靈光深度嵌入支付寶主產(chǎn)品。
公開表述里,何征宇對靈光獨立App的解釋是“保持獨立節(jié)奏,避免為了AI而AI”。這句話從產(chǎn)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(xiàn)金流和履約能力的主產(chǎn)品,不會輕易成為前沿試驗的第一落點;前沿產(chǎn)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(xiàn)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(jīng)營層面,韓歆毅需要的是穩(wěn)健增長曲線;站在產(chǎn)品探索層面,蔡偉可以把靈光推到“技術(shù)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(chǎn)品價值,看它能不能持續(xù)吸引用戶,能不能讓“人人做應(yīng)用”這件事從一陣熱潮變成穩(wěn)定習慣,能不能讓“靈光圈”從展示社區(qū)變成復(fù)用和傳播網(wǎng)絡(luò)。這一層目前并沒有被證明,熱度雖然有了,生態(tài)的基礎(chǔ)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(nèi)變成另一種東西:一個更低門檻的服務(wù)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(wù)和用戶需求的Agent入口。
靈光冷啟動的速度,已經(jīng)證明它擊中了一個真實的時代情緒:人們第一次大規(guī)模感受到,“做軟件”這件事可能像發(fā)內(nèi)容一樣簡單,也證明了螞蟻有能力把AI產(chǎn)品做熱,并把生成、社區(qū)、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(yīng)用”的前臺,螞蟻也可以用一億元激勵讓閃應(yīng)用生態(tài)先轉(zhuǎn)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(xù)使用和持續(xù)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(wǎng)絡(luò)。
原文標題 : 韓歆毅算舊賬:螞蟻的新AI,還是支付寶的老問題
請輸入評論內(nèi)容...
請輸入評論/評論長度6~500個字
最新活動更多
推薦專題
-
2 華為,重大突破!
- 1 人形機器人“第一股”來了!宇樹科技即將上會
- 2 全球股市陷AI獨大結(jié)構(gòu)性瘋狂
- 3 AI狂歡遇上油價破百,全球股市還能漲多久? | 產(chǎn)聯(lián)看全球
- 4 DeepSeek融資500億,梁文鋒難逃資本局
- 5 谷歌2026 I/O大會完整回顧:模型依然重要,但智能體正在接管一切
- 6 全球資本,重倉中國機器人
- 7 Figure AI 交付突破350臺,陪跑特斯拉會迎來iPhone 時刻嗎?
- 8 Anthropic發(fā)布2028年全球AI領(lǐng)導(dǎo)力的兩種情景報告
- 9 “國產(chǎn)GPU第一股”摩爾線程首季扭虧,但造血能力仍待考驗
- 10 特斯拉宣布監(jiān)督版FSD登陸中國?
- 高級軟件工程師 廣東省/深圳市
- 自動化高級工程師 廣東省/深圳市
- 光器件研發(fā)工程師 福建省/福州市
- 銷售總監(jiān)(光器件) 北京市/海淀區(qū)
- 激光器高級銷售經(jīng)理 上海市/虹口區(qū)
- 光器件物理工程師 北京市/海淀區(qū)
- 激光研發(fā)工程師 北京市/昌平區(qū)
- 技術(shù)專家 廣東省/江門市
- 封裝工程師 北京市/海淀區(qū)
- 結(jié)構(gòu)工程師 廣東省/深圳市


分享













