當人工智能的代碼編寫能力日益強大，一個備受關注的問題浮現出來：這究竟會催生一個“人人都是開發者”的新時代，還是將引發一場更徹底的用戶范式變革，讓開發成為過去式，人們只需提出想法，AI便能即時生成滿足需求的工具？螞蟻集團推出的全模態通用AI助手“靈光”，似乎正沿著后一條路徑展開探索。
“靈光”的定位并非傳統意義上的“工具”，而更像是一位“助理”。它具備編程能力，但目的并非將用戶培養成開發者，而是通過這種能力，更簡單、更即時地幫助用戶實現需求。這款產品試圖通過兩大核心優勢打開市場：一是重塑AI信息的全模態交互方式，二是將AI編程門檻降至零的“30秒閃應用”功能。
在信息處理方面，“靈光”展現出強大的能力。以了解國內核聚變領域進展為例，用戶只需提出問題，“靈光對話”便能在不到半分鐘內讀取50個網頁鏈接的內容，并以簡潔的文字和動態圖表呈現關鍵信息。相比之下，人工完成這一任務需要數小時，包括閱讀、總結和制作圖表。同樣，當用戶想了解798藝術區的美食探店路線時，“靈光對話”也能在一分鐘內讀取38個網頁，生成一份包含地圖導航、時間規劃、店鋪推薦和實用貼士的詳細路線圖。這份路線不僅規劃了從哪個門進入、如何避開高峰期，還貼心地提供了穿搭建議，考慮到園區石板路的特點，建議避免穿高跟鞋。
“靈光”的獨特之處在于其對復雜信息的高度提煉能力。面對復雜問題，它不會提供冗長的文字回答，而是通過結構化和可視化的方式呈現答案。這種“信息美學”的實現，依賴于其基于全代碼生成的多模態內容輸出能力。當用戶提出問題時，“靈光”會自動理解意圖，并以代碼為核心生成方式，實時構建個性化、美觀且可交互的可視化結果。無論是圖表、樣式還是交互組件，均由模型即時創造并呈現。這一功能的背后，是多智能體協作的Agentic架構。在生成可視化內容時，系統會動態調用為圖像、3D、動畫等優化的專用Agent，實時協作，為用戶提供沉浸式體驗。將這種復雜的協作機制落地到移動端，實現真正的可交互內容體驗，在業內尚屬前沿。
在眾多AI助手中，“靈光”的“功能性”和“結構化”回答成為其顯著特色。它更像一位高效的“知識助理”，能夠真正提升工作和生活效率，而非僅僅是一個能聊天的“話癆朋友”。
除了信息處理，“靈光”的另一大亮點是“30秒閃應用”功能，讓用戶體驗到AI編程的“魔法時刻”。以創作一個名為“emo鼓勵大師”的應用為例，用戶只需輸入簡單的需求描述，如“一個不問原因、直接鼓勵的治愈系應用，在心情低落時鼓勵用戶不要難過，平靜時夸獎用戶，激動時鼓勵用戶沖沖沖”，“靈光閃應用”便能迅速生成一個具備實時交互功能的應用。頁面呈現三種情緒狀態，每次點擊都會生成一句鼓勵話語，隨機鼓勵也能產生暖心內容。相比之下，此前使用其他AI編程工具時，由于缺乏編程技能，用戶只能制作出固定靜態頁面，無法實現交互。
用戶還嘗試創建了一個“7日健身打卡”應用，用于督促自己在冬季運動。在交互過程中，“靈光閃應用”不斷幫助用戶完善應用功能，最終生成一個包含打卡提醒、運動記錄、總時長和卡路里消耗的完整應用。應用界面設計簡潔，色彩搭配協調，整體體驗令人舒適。更重要的是，生成的應用不僅具備前端頁面，還包含完整的前后端邏輯，可直接調用大模型等后端能力，實現實時交互。這一功能讓不具備編程知識的用戶也能快速創建應用，滿足了普通人的“創作欲”和“分享欲”。
從信息輸入到工具輸出，“靈光”的產品組合形成了一個清晰的閉環。其“開眼”功能代表實時理解能力，是AI對物理世界的“輸入”和“理解”；而“閃應用”則是AI對數字世界的“輸出”和“創造”。這一進一出，預示著AI助手正在從“信息搜索引擎”轉向“即時效用工廠”。在這個新范式下，AI的價值不再局限于提供信息，而是生成可用的工具。它不僅是顧問，更是“工匠”和“生產線”。當用戶提出想法時，AI可以直接交付一個可用的原型，幫助用戶實現需求。
“靈光”的“零門檻”和“零代碼”特性，打破了創造力釋放的壁壘。過去，一個好創意與一個可用產品之間，隔著“技術實現”的鴻溝。普通人即使具備“產品經理”的視角，也缺乏“工程師”的能力。“閃應用”通過對話式AI編程，鏟平了這一門檻，將開發焦點從“如何實現”拉回到“到底想要什么”。
快速生成功能則成為激發“創作欲”的催化劑。傳統開發是重決策過程，而“閃應用”是輕嘗試體驗。當一個想法的實現成本趨近于零時，用戶獲得的不僅是即時滿足感，還有隨心所欲試錯和迭代的自由。這種低成本的“手搓”快感，不斷激發普通人心中被壓抑的創作沖動。而當一個應用被創作出來后，“分享欲”便成為必然的閉環。與分享一張AI圖片不同，分享一個自制應用是在分享一種“效用”和“解決方案”。這種“我造了個工具，你也能用”的成就感，遠超簡單的內容分享。
回顧這一年，從年初的黑馬產品到年末的功能落地，AI創新的趨勢逐漸清晰：未來的競爭可能更傾向于產品落地和用戶價值，而非沉溺于AGI的宏大敘事或擬人性的追求。當行業還在“卷”模型參數和“像不像人”時，務實主義成為一股清流，直指AI的商業本質——解決問題。這種趨勢或許為“百模大戰”的下半場提供了另一個答案：AI的終局，可能不是那個最像人、最會聊天的AI，而是那個能讓最多人以最低門檻創造最大價值的AI。
