2025年,中国AI行业创Hehson潮奔涌,不断跑出全球瞩目的“加速度”。临近年底,国内大厂密集发布重磅AI产品——11月17日,阿里推出对标ChatGPT的AI应用“千问”;次日,蚂蚁集团正式发布全模态通用AI助手“灵光”。
11月21日,“灵光”交出一份亮眼成绩单:上线仅4天,下载量突破100万,已经成为全球破百万速度最快的AI应用之一。
对比来看,ChatGPT上线首周下载量为60.6万,Sora2实现百万下载用了5天,而“灵光”将这一进程压缩至短短4天。“灵光”的爆发式增长并非偶然。它不仅是技术积累的集中释放,更是中国AI应用在全球舞台上的一次强势亮相。
从产品发布到下载量破百万,四天时间,见证的不仅是一款应用的崛起,更是中国AI产业从跟跑到并跑、再到部分领域领跑的速度象征。它向世界展示出:在AI应用落地的赛道上,中国创新正以加速推进,不断重塑全球AI竞争的新格局。
从“卷模型”到“拼应用”:AI竞争主战场悄然转移
2025年,中国AI产业迎来关键转折点。随着国产大模型在多语言理解、逻辑推理、代码生成等核心能力上逐步追平国际先进水平,市场关注焦点不再局限于参数规模或基准测试,而是聚焦于“能否真正解决实际问题”。
用户的需求正在升级——他们不再满足于一个会聊天的“对话搭子”,而是期待AI成为能办事、懂场景、有温度的“数字助手”。在此背景下,各大科技巨头纷纷基于自身生态优势,探索差异化落地路径:
字节跳动依托内容与算法优势,推动“豆包”向娱乐化、陪伴型交互演进;腾讯将“混元”深度融入微信体系,打通小程序、公众号与聊天记录,强化社交场景下的智能连接;阿里则通过“通义千问”突出“会聊天,更能办事”的实用导向。
值得注意的是,这场“应用侧竞赛”并非简单功能堆砌,而是基于企业自身基因的差异化突围。正如智能手机时代,各家厂商围绕硬件、系统、生态构建独特护城河,如今的AI时代,真正的胜负手在于谁能将大模型能力与真实场景深度融合,打造出更佳的用户体验。
“灵光”何以“灵”?
蚂蚁“灵光”的突破性,在于它跳出了传统AI“问-答”的线性逻辑,从堆砌文字转变为 “策展式对话”理念——不仅能理解用户意图,更能主动组织信息,通过动态3D模型、可交互地图、音视频等多模态形式,实现“一眼看懂”。
更令人瞩目的是其“闪应用”(Flash App)功能:用户只需用自然语言描述需求,如“做一个每日喝水提醒器”“统计本月外卖支出”“设计成语接龙游戏”,系统即可在30秒内自动生成一个轻量级、可运行、可分享的交互式应用。这意味着,大模型正从“内容生成器”升级为“应用工坊”。普通人无需编程基础,也能成为“微应用创作者”,个体数字生产力被前所未有地释放。
“灵光”的诞生并非偶然。作为蚂蚁集团在AI领域的关键落子,它延续了蚂蚁一贯的“服务型基因”——不追求炫技,而是聚焦于提升效率、解决问题。在金融、支付、生活服务等高频场景中沉淀的数据与交互经验,为其构建了独特的应用理解力。这也解释了为何“灵光”在任务拆解、流程引导和结果交付上,展现出强大的结构化能力。
AI 智能体将重塑千行百业
“灵光”的快速走红,不仅是单一产品的成功,也表明中国AI已经迈向 “大众应用元年”。
但业内人士普遍认为,这仅仅是开始。随着越来越多具备自主决策与执行能力的AI 智能体涌现,AI的价值将从提升个人效率,扩展至驱动整个社会生产力的结构性变革。
在消费端,AI 的普及将催生全新的数字生活方式。未来,用户或许不再需要下载数十个App,而是通过一个智能中枢,按需“召唤”各类微型应用——健身教练、旅行规划师、学习督导员……AI不仅能理解需求,还能主动追踪进度、调用外部服务(如订票、支付、预约),形成闭环体验,彻底重构移动应用分发逻辑。
而在产业侧,AI 应用的潜力更为巨大。当前,工业、农业、金融、物流等领域仍存在大量低效、重复、高门槛的任务场景。例如,在供应链管理中,一个AI 应用可实时监控全球港口拥堵数据、汇率波动与库存水平,自动优化采购与运输方案;在农业生产中,结合卫星图像与气象数据,AI可为农户生成个性化种植建议,并联动无人机执行喷洒作业。
政策层面早已释放明确信号。人工智能+”已被写入政府工作报告,上升为国家战略。各地加速建设算力基础设施,推动大模型与垂直行业融合。据工信部数据,截至2025年第三季度,全国已有超过200个AI产业创新平台落地,覆盖智能制造、智慧医疗、绿色能源等多个领域。
可以预见,未来AI竞争将进入“双轮驱动”新阶段:一边是消费端应用持续降低使用门槛,激发全民创造力;另一边是产业端场景深度渗透实体经济,推动高质量发展。而像“灵光”这样的产品,正是连接两端的关键桥梁——它验证了大模型在真实用户场景中的可行性,也为后续向企业服务延伸积累了宝贵的产品方法论与用户认知。
当普通人也能用一句话“搓”出一个可用工具时,属于中国AI普惠浪潮,已然势不可挡。
发布
审核 | 周扬
编辑 | 李国正