这款应用爆火背后，AI下半场正从「聊天」变「办事」

“AI普惠的时代加速到来。”

作者丨齐铖湧

编辑丨马晓宁

刚过去的一周，一款 AI 应用“灵光”创下了历史纪录。

11月18日灵光正式上线，22日用户突破了100万，24日下载量已经达到了200万。

上线6天200万的下载量，不仅大大超过了明星产品 ChatGPT 首周60.6万和 Claude 15.7万的成绩。从第一个100万用户耗时上，灵光也比OpenAI 旗下的现象级产品 Sora 快了一天。

据灵光的开发者向雷峰网透露，灵光上线第三天，服务器曾出现短暂宕机故障，原因是涌入了“超预期数量的用户”，之后，灵光紧急将服务器扩容了8轮，才保证了蜂拥而至的用户体验。

截止目前，灵光已经冲上了苹果 App Store中国区免费榜第六和免费工具榜第一的位置。这些数据背后，一场 AI 领域的“实用化”变革正在展开。

01

“闪电”破圈 AI应用嵌入日常生活

据雷峰网观察，此次灵光的爆火，与“闪应用”功能息息相关。利用“灵光闪应用”，用户无需任何代码能力，仅凭简单的对话，最快只需要30秒，就能让 AI 手搓各种小应用。

据了解，最早一批使用灵光的种子用户，是互联网打工人群体，一方面他们更愿意尝试新事物，于是出现了很多“文案神器”，“解压小游戏”，“职场摸鱼神器”，以及“油车电车省钱计算器”等小应用。

不久后，灵光开始扩散到了学生党群体。

不少学生用灵光生成了翻译应用，手搓了背单词应用，灵光继续破圈进入宝妈奶爸群体，类似“辅导作业赛博功德箱”和“遛娃抽签器”等应用开始出现。

再往后，“ AI 手搓应用”的玩法彻底破圈，已经覆盖到了各类人群，越来越多的用户涌入灵光。

有人甚至为了吃到更嫩的鸡蛋，用灵光生成了“溏心蛋计时器”，还有健身人士手搓出了“深蹲助手”，有人直接在灵光上玩起了狼人杀，还有怀旧的80后，用灵光创造了复古版的坦克大战游戏。

不止是普通人，甚至不少公众人物也开始用上了 AI 手搓应用的功能，李诞直接摊牌，说自己因为粉丝来信太多回不过来，他用灵光手搓了一个应用，协助自己回信。

结果一边被网友蛐蛐“懒商”太高，一边反向给网友种草了灵光。

另据雷峰网观察，灵光出圈背后，还有一个重要原因：它解决了用户信息过载的问题。

灵光的Slogan叫“让复杂，变简单”，灵光的负责人蔡伟把它总结为“信息美学”。

蔡伟提到：“大家每天接触各种信息，很容易淹没在信息的海洋里，难以分辨哪些信息是重要的？让复杂的信息变简单，是灵光的初衷。”

从具体表现上，和以往的 AI 产品不同，灵光给出的答案有个特点：字数不多但总结能力很强。

当我们问灵光“霸王龙和迅猛龙的区别”会得到这样的答案。

不难看出，灵光很善于提炼总结。

比如这个问题里，灵光把霸王龙比作重装坦克，迅猛龙比作特种部队这个总结非常巧妙，一下就把二者体型，咬合力，群居和独行的生活习性给高度概括了。

和别的AI 应用不同，灵光除了吐出文字，还会生成图片和3D动画。这是灵光对话的一大特点，不仅能⽣成插图，把一些抽象复杂的知识化繁为简，直观呈现为图像或动画。

从技术层面看，灵光之所以能做到图文并茂，核心在于它是首个实现了全代码生成的多模态内容输出方式的模型，以代码为核心，实时构建结构化、个性化的可交互的答案。

这种图文穿插的对话，特别适合快速研究、做科学启蒙等，上海财大数字经济研究院副院长崔丽丽，也有类似的体验，她提到“（灵光）结合了普通用户更有体感的图片、视频等的识别和生成创作功能，给出的答案包含多种形态。”

对此，灵光的负责人蔡伟曾表示，在灵光的设计之初，这就已经考虑在内。

“信息本身应该是多样性的呈现，它不应该只是冷冰冰的文字。比如说我们去听一个演讲，一个PPT，它本身也会是一个图文并茂的展示，有图、有视频、有一些图表，会有很多一些丰富的表达。”

这种对话交付呈现“信息美学”，不仅解决了信息过载的问题，提升了用户获取信息的效率，也是灵光出圈的重要原因之一。

02

对话+办事 灵光打开“生产力”局面

不难发现，灵光爆火背后，表面上是一次 AI 技术迭代，但背后却回答了一个核心问题：

人类，究竟需要什么样的 AI ？

AI 的上半场，各家 AI 比拼的是谁的回答更好更快，但聊天为主的交互方式，出现了严重同质化。

随着推理模型的快速发展，各家大模型聊天能力被拉到了相近的层级，日常聊天中，用户已经无需再去区分这是哪一款AI产品。

AI 的下半场，已经进入到“办事能力”的比拼，届时，竞争的核心将不再是“对答如流”，而是如何在解决问题，完成任务。

从这个角度上，就不难理解灵光的爆火出圈。

无论是普通人还是李诞，每个人都有很多碎片化的需求。但大部分人都不会代码不会编程，和技术之间存在一个天然壁垒。

过去，要搭建APP来满足某个需求，你首先要跟产品经理和设计同事开几天几夜的会，得到APP原型图后，接着让建模同事渲染模型，再找前端后端同事搭网页框架，最后加上优化代码测试上线。

即使是专业开发者，前前后后可能得几十个人几个月时间，对普通人来说更是不可能。

但当以灵光为代表的产品出现， AI 能让普通人的一句话指令，30秒变成一个应用，海量未被满足的碎片化需求，就被激活了。

某种角度，灵光不仅满⾜普通⼈做开发的好奇⼼、创作欲、分享欲，让“⼈⼈都能成为产品经理”，还充当了“代码技术破壁人”的角色。

当AI 从“会聊天”走向“能办事”，标志着行业正从“技术炫技期”迈入“价值落地期”。灵光的探索正是让AI真正融入普通人的生活，让不懂代码的用户也能成为创造者，让AI成为人人可用的生产力工具。

03

AI应用下半场 竞逐多模态与实用性

今年以来，越来越多嗅觉灵敏的头部玩家，开始探索 AI 的多模态和实用性的融合。

这个十一月，谷歌推出了最新一代的AI模型Gemini 3发布。

在Gemini 3 最新的宣传片中，出现了5秒搭一个网站，一句指令构建Windows系统，一键克隆YouTube等等非常实用的场景。

回到灵光APP，同样也把传统的问答变成了图文并茂的多模态融合形式，再加上AGI相机主动带领用户探索世界，以及手搓应用的功能。

能感受到，在 AI 应用的实用化方向上，大家有些不谋而合。

其实，不止是 AI 应用， AI 硬件也围绕着多模态展开了实用性变革。

不久前，Open AI 传出消息，正在和立讯精密合作研发硬件，对象正是主打实用性的多模态 AI 眼镜，与此同时，在消费市场端，凭借着一张多模态 AI 录音卡片， Plaud一年卖出2.5 亿美金，也正是 AI 实用化趋势的佐证。

究其原因，一方面在于大模型能力不断演进，能够支撑全新的产品形态与能力，另一方面，也是市场对于实用性 AI 的需求，越来越强烈。

目前，灵光已经获得了不错的市场反馈。不过，蚂蚁集团CTO何征宇在采访过程表示，“目前灵光的闪应用，仍然是早期形态，相信未来6-18个月内，整个模型的coding能力肯定会越来越强。这是一个技术演进的必然趋势。”

对于灵光下一步的升级方向，灵光的负责人蔡伟补充说：“灵光团队已经在闪应用和问答等方面储备了很多新的技术，包括 SVG，矢量schedule vector graphics等等。”

他提到一个场景，不久后，当你想让灵光给你讲解什么叫量子力学，什么叫波粒二象性的时候，它不仅会给你一个静态的图，还能够把杨氏双缝干涉实验粒子穿孔，再散射到背后的平板的过程，全动态的还原出来。

“我们相信代码能力越来越强，Agent能力越来越强，未来灵光的整个信息的呈现方式、交互方式比现在都会有质的一个飞跃。”

此外，随着模型能力的提升，通用性的增强，未来灵光还有望与蚂蚁支付宝生态中多元服务产生深度联动，真正打通用户从需求提出到完成服务的闭环。

作为一个全新范式的AI 产品，目前的灵光既不是最终答案，也未必是唯一答案。正如蚂蚁CTO何征宇所说，当前AGI发展阶段相当于2000年的互联网，不管是技术还是市场都空间巨大。灵光的探索让我们看到AI跳出「对话」工具的形态，进化为“生产力”工具的全新可能，也让AI普惠的时代加速到来。