如果用一句话总结2025年的AI行业，那就是Agent应用的争夺战，今年AI正经历从"信息获取"到"解决问题"的根本性转变。
但BCG《AI工作新纪元》报告显示，中国AI采用率高达87%，但用户满意度仅为62%，核心问题在于多数AI助手仍停留在信息问答层面，无法解决具体的任务。
即便年底将至，一些大厂仍在试图解决这个痛点。11月17日，阿里巴巴发布“千问”App，对标ChatGPT，抢占AI生活入口。我们了解到，“千问”App 试图打造一个会聊天、能办事的个人AI助手，未来“能办事”将是千问APP的一个重要发力方向。
仅隔一天，蚂蚁集团推出全模态通用AI助手“灵光”，上线三大功能：“灵光对话”、“灵光闪应用”、“灵光开眼”，分别对应的是文字对话、应用生成和多模态这三种玩法。
无一例外，双方都打出“能办事”的特点，但在发展方向似乎有所不同。“千问”对标的是更偏向TO C策略的ChatGPT，想要成为AI时代的“下一个社交入口”。
灵光的30秒生成应用能力，与谷歌Gemini 3.0倡导的"实用工具化"方向高度同频，甚至在"移动端工具生成"这一赛道上实现了率先落地。
从数据上看，这个精准定位带来的效果明显。据灵光内部给出的官方数据，灵光上线4天，突破100万人下载，成为今年的黑马AI产品之一。
相比以往的AI对话工具，灵光此次最具革新意义的是直接生成端到端应用，这比会聊天、会生成图文视频，要深得多。虽然生成的应用，和专业程序员开发的复杂任务相比，还有些简单，但是它让AI聊天工具第一次开始真正“构建软件”。
它打开了人们对AI时代的一个新想象：如果十年前，人人能拍照，以后或许人人都能写一款受欢迎的小应用，让创造一款应用像拍张照一样简单。
01
不只是解释世界，更是“还原”
一上线就出圈，也引发我的极大好奇。最近奶皮子糖葫芦爆火全网，尽管我还没尝到鲜，看到很多网友好奇现在入局还能不能赚到钱。
我正好趁机对灵光AI助手实测下，也帮助网友们探探秘。于是我问灵光：“奶皮子糖葫芦爆火，现在入局还来得及吗？”
几乎没有思考和推理过程，仅用十几秒，灵光就阅读了40个网页链接，生成一份简明扼要的分析报告，整个过程相当丝滑。从市场预览、入局机遇和挑战、入局策略与建议，灵光全都结构性的分析了一遍。
可以看出，即便是基础的对话功能，灵光也具备很强的实用性。
我来总结下灵光的分析。这个赛道市场需求旺盛，利润空间可观，入局门槛也相对较低，但竞争异常激烈，入局还需要思考如何差异化。让我感到很舒服的是，灵光给的答案删繁就简，还带有可视化数据图表，一点也不会让人有阅读压力。
以往让一个AI 助手分析同类问题，动辄给出一大堆找不到重点的文字，根本读不下去。但“灵光对话”给人的感受是，把复杂问题变得简单化，同时不丢下重点。
因为对电影行业一直比较感兴趣，我又让灵光帮我看下今年国内电影行业的情况。灵光以同样敏捷的速度，十几秒内给出答案，可以说响应相当稳定。这种快速响应，是AI 助手最基本的功能，但市场上的一些AI 助手还远达不到这一点。
首先，灵光在核心数据预览中提到，截至2025年10月29日，中国电影票房已经超过2024年全年，观影人次10.5亿，观众基数约5.2亿。
我还专门用搜索软件查了这个数据，果然，数据是来自灯塔专业版等权威平台，没有一点质疑的必要。
令我意想不到的是，灵光对观众结构的分析是年轻化和下沉化，比如24 岁以下的观众占比30%，四线城市的新观众占比达30.3%。这和我此前看到的一篇长文给出的数据一样，那篇长文写了很多，读起来费时费力。
但灵光以这种可视化的方式，把这些数据重点提炼出来，让人一眼就能扫到，大大加深了印象。对于像《哪吒 2》这样的重要电影，灵光还配上电影海报，这同样是以“可视化”的效果呈现给用户。
总之，它不只是解释世界，而是试图把世界“还原”给你看。
两次测试体验下来，我最大的感受是，灵光在输出过程表现出的一种“信息美学”。首先是响应流畅，其次是界面优美简洁，把冰冷的对话框变成了一种视觉享受。
这或许也是未来的一种发展趋势。当越来越多的AI 助手想给用户提供更全面、复杂的信息时，灵光将复杂知识化繁为简，以结构化和可视化的答案，提升用户审美体验和阅读效率。
从技术层面来看，这背后是灵光实现了基于全代码生成的多模态内容输出。灵光的核心突破在于，能够根据用户对话情境实时生成可执行代码，在真正理解用户意图的基础上，输出结构化、个性化且注重美观的可视化结果。而非依赖预设模板或静态内容库。
我了解到，灵光在架构上的一大突破，是构建了多智能体协作的 Agentic 架构。在生成可视化内容时，它会动态调用为图像、3D、动画等优化的专用 Agent，突破传统AI助手仅限文字回答的局限。
这些 Agent 实时协作，共同为用户构建出一个更完整、更丰富的视图体验。
02
把普通人做应用的门槛，降了下来
生成式AI的下一个前沿，即是进入一个人人都可以做应用的时代。最近谷歌推出的gemni3.0可实现一句话生成应用，蚂蚁推出的灵光同样可以生成一款应用。
我按照从简到难，测试了下灵光生成应用的能力。第一个任务是比较简单俄罗斯方块游戏，只需要在对话框里输入：写一个俄罗斯方块游戏，要经典的掌机风格。
几十秒后，它就可以生成页面简洁的俄罗斯方块游戏。基本功能包括上下左右移动，以及360度旋转功能都有。游戏节奏也非常流畅。
生成应用过程很有意思，就像是突然调用了数名程序员在帮你完成一项任务。
先是有AI 产品经理，把要求提给AI 设计师沟通功能，然后AI开发人员根据俄罗斯方块规则确定开发方案，分别构建游戏界面框架，再注入游戏核心逻辑，最后再做自动化测试，进行代码质量检查，看是否完整执行任务要求。
这个测试还相对简单，一些AI Chatbot工具虽然实现不了端到端的应用输出，但是中间叠加一键运行，也可以实现类似功能。
难度升级，我让灵光生成一款专为打工人准备的情绪释压弹幕墙。
提示词：生成一款上班族能共鸣的“打工情绪弹幕墙”，功能要求，同事/陌生人匿名发“今日一句话情绪”，弹幕飘过屏幕，支持点赞、反讽模式，随机生成“今日丧燃语录”。
没想到生成结果还挺让我惊喜。背景墙是淡蓝色，不时有弹幕出现，还可以点赞。不懂任何代码技术的打工人，完全可以自己在手机上生成一款小应用，把憋不住的职场怨气，都撒在这个弹幕墙里。
我还尝试用在第三方AI Coding 工具YouWare上，体验Gemini3.0，生成速度快，但它的界面设计有明显的bug，导致背景墙和弹幕的颜色很接近，都偏白，很难看清弹幕。
不过灵光也不是没有缺陷，试了三次，有两次生成的比较很慢，体验也不是很顺利。中途我还问它为什么没有生成出来。它回复：可能是网络超时、资源限制或代码执行异常。当然，这些原因也能理解。
现在的AI 助手，还大多停留在直接生成静态的文字、图片或者简单的视频，在生成应用上还比较难，这背后当然不是“算力”不够，而是工程问题。
因为从一个想法，到一个可运行的应用，中间至少有数个必须跨越的工程环节，对模型的理解能力要求很高，一次理解错误，可能导致直接生成失败。
国外X 社交软件上网友们比较喜欢玩的拍立得相机风格，Gemini3.0 上拍立得相机，能调用设备的摄像头，然后生成一张拍立得风格的照片，在相纸上印有文案和拍摄日期。
我尝试用灵光AI助手生成这类照片，老实说，灵光交付的结果一般，说是受限于设备能力，先用预设图片替代摄像头功能，相对还无法实现这种和现实生活交互类的应用。
不过综合来看，虽然灵光在应用生成上还不完美，不得不承认它和Gemini3.0一样，直接让Chatbot工具往智能体上迈进一大步，让AI从“聊天伙伴”真正转变为“生产力伙伴”。
对许多非专业的普通人而言，这实在是一个有趣的体验，完全可以打开脑洞，尝试一下前所未有的创造乐趣。
03
谁会先掌握亿级日活的命门
在2025年的最后几个月，各家大厂几乎同时按下了“加速键”，试图用更具突破性的交互与产品形态，提前卡位 AI 时代的“超级工具入口”。
谷歌先是推出火遍全球的 Nana Banana，引发国内一波视频、图片生成工具的功能补齐。随后 Gemini 3.0 强调不再是 Chatbot，而是一个“带执行能力的系统级模型”，将 LLM、Tool Use、代码执行环境、UI 调用能力整合一身，真正把“端到端生成应用”的门槛降低，冲击传统的软件开发范式。
更偏向TO C战略的OpenAI ，也一度用社交版 Sora 2制造了一波社交轰动，最新还推出和多款外部电商、支付工具接通，试图商业化落地。
反观国内，各家大厂新功能、新应用也加速推出。字节的豆包增加了抖音商城的商品上链接功能，阿里在TO C战略上，先是在夸克上叠加AI聊天助手功能，后又迅速推出“会做事”的千问，意欲对标ChatGPT和豆包。
蚂蚁也紧追不舍，在千问发布的第二天，上线多模态和应用生成集合版的灵光AI 助手。
如果说 2023到2024 年的发展趋势是让“AI 会写”，那么 2025 的竞争格局已经延展到，让AI 会做、会创造、会执行。但从落地效果上看，目前尚无一个日活上亿级的AI应用。
对标上一个移动互联网时代的发展脉络，从2008、2009年整个移动生态刚有雏形开始，一直到2013年，经过漫长的4年微信才开始崭露头角，表现出强劲的用户粘性和规模能力。
AI 时代，如果以ChatGPT3.5上线的时间为起始点，也已经过去了三年。现在似乎到了各大厂商争夺亿级日活应用的关键时刻。
新的超级入口之争，不再是模型和参数能力的争夺，而是在真实刚需场景里，谁的端到端、多模态等任务执行能力上能让用户喜欢用，离不开。目前看来，蚂蚁集团的灵光，已经往前迈出了重要一步。
「白鲸实验室」原创文章