AI应用进入下半场：从模型的入口到真正的超级入口
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AI应用的战争正在进入下半场。
在最近密集的模型更新中，无论是逆天的 Google Gemini3，还是 OpenAI 的“小更新”GPT-5.1，都在发布模型的时候重点强调了模型在应用里的集成。
与此同时，一直以开源模型打天下的阿里，也以千问之名集合了全部资源，开始发力 C 端应用，而已经悄悄建立起了全栈能力的蚂蚁，也扔出独立的灵光 App——一款基于代码能力的全模态通用AI助手，它瞄准C端市场，提供全代码生成多模态内容的能力，可以用自然语言在30秒内就生成一个小应用。最新的数据显示，灵光上线一天下载量就破了20万。
所有人来势汹汹，都要抢夺一个入口的位置。
于是一个很有趣的问题出现：明明 AI 应用已经被讲了很久，各家也都一直有动作，甚至明星应用创业公司也不停出现，但怎么最近才有了入口之争的味道？
其实，过去虽然也曾讨论“入口”，实则有很大不同。
上一个阶段，其实一切 AI 应用的起点和源头一直是ChatGPT。但要知道，ChatGPT 是一个歪打正着的“应用”，它从第一天就是模型的出口，而不是一整个新的用户市场的需求入口。
DeepSeek 和 Kimi也是如此，一个从来就是弱化应用建设，一个则在权衡后把重心移回模型。最直接的体现，就是这些用户不少的产品，至今都没有多模态。
而用户？用户显然是非常需要多模态的。
这些产品还有另一个共同点，就是他们一定会主打深度思考。这是因为这是体现模型能力最好的方式。但它其实并不是最普遍的大众需要的功能。
说到底，这些应用都是在给模型提供出口，而不是给用户的需求提供入口。
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于是，在应用已经层出不穷很久后，今天最大的落差居然还是在于 AI 应用产品和用户需求之间。
这些被巨额投资供养的 token，能不能被用在普通用户一直存在的真实需求上，是今天最重要的主题。而这才是今天 AI 入口的争夺点。
这也是为什么那些已经有大量用户的国民级平台产品，纷纷在此刻出手的原因之一。显然他们的思路和做法都和模型厂商完全不同。
一个最值得研究的产品就是新鲜出炉的蚂蚁灵光。它已经展现出和支付宝庞大生态联动的巨大潜质，而这背后所蕴藏的想象空间，有可能重塑用户与AI、用户与互联网入口的连接形态，开启服务交互的新方式，这背后想象力巨大。
而更有意思的是，它与 Gemini3 对 Gemini 和 Google 此次带来的最大改造居然有点不谋而合——主打一个把代码生成藏在后面，利用代码和多模态能力一起给用户交付他们需要的可交互的结果，甚至灵光的两个主要功能，灵光对话，对应 Gemini 的视觉布局（Visual layout），闪应用对应动态视图（Dynamic View），一个是“像杂志一样”的富媒体加可互动结果，另一个是快速给你构建 App。
本质上它们都在面向普通用户提供“功能生成”级通用 AI 能力。
这个路线也迅速得到了正向反馈。作为首个全代码生成AI助手，30秒生成可交互应用的独特功能的确够新鲜也够抢手，上线后快速达到20万的下载量就是一个印证。大量用户碎片化的工具需求在这种模式里找到了解决方案。
在此前一个阶段的AI应用产品热潮里，诸多产品因为更多在扮演“模型能力出口”的角色，导致它们很多时候陷入了“演示级应用”的陷阱。
如何让普通用户也能通过AI形成自己的生产力，是这一波争抢入口的应用的共性。
千问的产品里已经看到整合淘宝天猫等阿里系产品的雏形，想要用AI解决实际需求，而灵光的策略也很明显，它在往“日常实用化”的方向倾斜。
当你使用灵光时，它给人的第一感觉就很不同。它的主页上写着它的目标，让复杂信息变简单。它不强调帮你做长篇报告，也不是把 coding 能力做成开发工具，而是把最复杂的 coding 能力用在了提供最简单结果上，用户不需要看那些代码，但用户需要代码带来的新体验。
这是解决普通用户需求的思路。
比如，经常出差的我一直希望有一个应用可以提醒我在要飞的航线上能够看到的风景，我用灵光一句话做了一个闪应用，30秒不到，就有了这个功能。
在这个过程里，可以看出来它非常强调交互。无论在对话框里，还是闪应用的功能里，你的问题有交互，你的应用也必然可交互。
这种思路显然有很大部分来自于蚂蚁在服务上的基因，支付宝的服务是系统化和复杂的，各种各样的需求必须通过多模态的交互来解决，
蚂蚁通过灵光，正在尝试构建起“需求-工具-服务”的闭环，而这对于下一阶段AI入口竞争来说，会尤为关键。
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在这种闭环背后，服务分发逻辑也重构了。过去，只有高频、标准化的头部需求值得被做成独立的 App；而海量的长尾需求因为开发维护成本过高，只能被折叠在复杂的菜单深处。但当通用大模型的能力介入后，这些曾经因为过于琐碎而被视为“累赘”的需求，突然拥有了被低成本、即时生成解决的可能。
在经典的“长尾理论”里，绝大多数超级平台其实占据的是曲线左侧高高耸立的头部——比如搜索、比如社交，它们用标准化的产品满足了人类最共性的需求。而蚂蚁所在的领域，恰恰是曲线右侧那条漫长而平缓的尾巴：交水电费、查社保、买票、分账……
这些需求极其碎片、非标准化，难以像搜索那样用一个简单的框就解决所有问题。因此，过去二十年，互联网解决长尾的方式只能是“堆砌”：用成百上千个入口去覆盖，导致 App 越来越重。因为需求是平铺的，平台不得不把战线拉得无限长。
但 AI 的出现，尤其是大模型带来的通用性，提供了一种全新的解法：它把这张平铺的长尾图表，“立”了起来。
当模型的能力足够通用，它就能用一套逻辑去动态生成千万种解决方案。原本分散在右侧、被认为无法形成“超级入口”的琐碎需求，现在可以通过“功能生成”的方式被集中满足。这就好比把右侧漫长的尾巴折叠、累积，在 AI 的赋能下，变成了一座和左侧头部需求一样高耸的新塔。
满足这些需求的新方式，就是“灵光”这类产品在尝试的“功能生成”。
当用户在灵光里提出一个诸如“做一个家庭出游分摊账本”这种极度个性化的长尾需求时，系统不再是去长尾里翻找一个现成的 App 推荐给你，而是利用“闪应用”的能力，即时生成一个可交互的工具。
当长尾需求被技术“立”起来成为新的高地，入口的定义也就此被改写。如果说上半场大家是在给模型配一个对话框，争夺的是通往模型的“流量入口”；那么下半场，大家争夺的则是通往真实生活的“需求入口”。
在这样的下半场里，当那些深谙需求的平台也拥有了模型能力，或许他们比任何人都更接近那个真正的超级入口。
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