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剛過去的一周，一款 AI 應用“靈光”創下了歷史紀錄。
11月18日靈光正式上線，22日用戶突破了100萬，24日下載量已經達到了200萬。
上線6天200萬的下載量，不僅大大超過了明星產品 ChatGPT 首周60.6萬和 Claude 15.7萬的成績。從行業常用的“百萬用戶花費時長”標準來看，靈光也以4天時間，短于5天的 OpenAI 旗下的現象級產品 Sora 。
據靈光的開發者向雷峰網(公眾號：雷峰網)透露，靈光上線第三天，服務器曾出現短暫宕機故障，原因是涌入了“超預期數量的用戶”，之后，靈光緊急將服務器擴容了8輪，才保證了蜂擁而至的用戶體驗。
截止目前，靈光已經沖上了蘋果 App Store中國區免費榜第六和免費工具榜第一的位置。這些數據背后，一場 AI 領域的“實用化”變革正在展開。
01 “閃電”破圈 AI應用嵌入日常生活
據雷峰網觀察，此次靈光的爆火，與“閃應用”功能息息相關。利用“靈光閃應用”，用戶無需任何代碼能力，僅憑簡單的對話，最快只需要30秒，就能讓 AI 手搓各種小應用。
據了解，最早一批使用靈光的種子用戶，是互聯網打工人群體，一方面他們更愿意嘗試新事物，于是出現了很多“文案神器”，“解壓小游戲”，“職場摸魚神器”，以及“油車電車省錢計算器”等小應用。
不久后，靈光開始擴散到了學生黨群體。
不少學生用靈光生成了翻譯應用，手搓了背單詞應用，靈光繼續破圈進入寶媽奶爸群體，類似“輔導作業賽博功德箱”和“遛娃抽簽器”等應用開始出現。
再往后，“ AI 手搓應用”的玩法徹底破圈，已經覆蓋到了各類人群，越來越多的用戶涌入靈光。
有人甚至為了吃到更嫩的雞蛋，用靈光生成了“溏心蛋計時器”，還有健身人士手搓出了“深蹲助手”，有人直接在靈光上玩起了狼人殺，還有懷舊的80后，用靈光創造了復古版的坦克大戰游戲。
不止是普通人，甚至不少公眾人物也開始用上了 AI 手搓應用的功能，李誕直接攤牌，說自己因為粉絲來信太多回不回來，他用靈光手搓了一個應用，協助自己回信。
結果一邊被網友蛐蛐“懶商”太高，一邊反向給網友種草了靈光。
另據雷峰網觀察，靈光出圈背后，還有一個重要原因：它解決了用戶信息過載的問題。
靈光的Slogan叫“讓復雜，變簡單”，靈光的負責人蔡偉把它總結為“信息美學”。
蔡偉提到：“大家每天接觸各種信息，很容易淹沒在信息的海洋里，難以分辨哪些信息是重要的？讓復雜的信息變簡單，是靈光的初衷?！?/p>
從具體表現上，和以往的 AI 產品不同，靈光給出的答案有個特點：字數不多但總結能力很強。
當我們問靈光“霸王龍和迅猛龍的區別”會得到這樣的答案。
不難看出，靈光很善于提煉總結。
比如這個問題里，靈光把霸王龍比作重裝坦克，迅猛龍比作特種部隊這個總結非常巧妙，一下就把二者體型，咬合力，群居和獨行的生活習性給高度概括了。
和別的AI 應用不同，靈光除了吐出文字，還會生成圖片和3D動畫。這是靈光對話的一大特點，不僅能?成插圖，把一些抽象復雜的知識化繁為簡，直觀呈現為圖像或動畫。
從技術層面看，靈光之所以能做到圖文并茂，核心在于它是首個實現了全代碼生成的多模態內容輸出方式的模型，以代碼為核心，實時構建結構化、個性化的可交互的答案。
這種圖文穿插的對話，特別適合快速研究、做科學啟蒙等，上海財大數字經濟研究院副院長崔麗麗，也有類似的體驗，她提到“（靈光）結合了普通用戶更有體感的圖片、視頻等的識別和生成創作功能，給出的答案包含多種形態。”
對此，靈光的負責人蔡偉曾表示，在靈光的設計之初，這就已經考慮在內。
“信息本身應該是多樣性的呈現，它不應該只是冷冰冰的文字。比如說我們去聽一個演講，一個PPT，它本身也會是一個圖文并茂的展示，有圖、有視頻、有一些圖表，會有很多一些豐富的表達。”
這種對話交付呈現“信息美學”，不僅解決了信息過載的問題，提升了用戶獲取信息的效率，也是靈光出圈的重要原因之一。
02 對話+辦事 靈光打開“生產力”局面
不難發現，靈光爆火背后，表面上是一次 AI 技術迭代，但背后卻回答了一個核心問題：
人類，究竟需要什么樣的 AI ？
AI 的上半場，各家 AI 比拼的是誰的回答更好更快，但聊天為主的交互方式，出現了嚴重同質化。
隨著推理模型的快速發展，各家大模型聊天能力被拉到了相近的層級，日常聊天中，用戶已經無需再去區分這是哪一款AI產品。
AI 的下半場，已經進入到“辦事能力”的比拼，屆時，競爭的核心將不再是“對答如流”，而是如何在解決問題，完成任務。
從這個角度上，就不難理解靈光的爆火出圈。
無論是普通人還是李誕，每個人都有很多碎片化的需求。但大部分人都不會代碼不會編程，和技術之間存在一個天然壁壘。
過去，要搭建APP來滿足某個需求，你首先要跟產品經理和設計同事開幾天幾夜的會，得到APP原型圖后，接著讓建模同事渲染模型，再找前端后端同事搭網頁框架，最后加上優化代碼測試上線。
即使是專業開發者，前前后后可能得幾十個人幾個月時間，對普通人來說更是不可能。
但當以靈光為代表的產品出現， AI 能讓普通人的一句話指令，30秒變成一個應用，海量未被滿足的碎片化需求，就被激活了。
某種角度，靈光不僅滿?普通?做開發的好奇?、創作欲、分享欲，讓“??都能成為產品經理”，還充當了“代碼技術破壁人”的角色。
當AI 從“會聊天”走向“能辦事”，標志著行業正從“技術炫技期”邁入“價值落地期”。靈光的探索正是讓AI真正融入普通人的生活，讓不懂代碼的用戶也能成為創造者，讓AI成為人人可用的生產力工具。
03 AI應用下半場 競逐多模態與實用性
今年以來，越來越多嗅覺靈敏的頭部玩家，開始探索 AI 的多模態和實用性的融合。
這個十一月，谷歌推出了最新一代的AI模型Gemini 3發布。
在Gemini 3 最新的宣傳片中，出現了5秒搭一個網站，一句指令構建Windows系統，一鍵克隆YouTube等等非常實用的場景。
回到靈光APP，同樣也把傳統的問答變成了圖文并茂的多模態融合形式，再加上AGI相機主動帶領用戶探索世界，以及手搓應用的功能。
能感受到，在 AI 應用的實用化方向上，大家有些不謀而合。
其實，不止是 AI 應用， AI 硬件也圍繞著多模態展開了實用性變革。
不久前，Open AI 傳出消息，正在和立訊精密合作研發硬件，對象正是主打實用性的多模態眼鏡 AI ，與此同時，在消費市場端，憑借著一張多模態 AI 錄音卡片， Plaud一年賣出2.5 億美金，也正是 AI 實用化趨勢的佐證。
究其原因，一方面在于大模型能力不斷演進，能夠支撐全新的產品形態與能力，另一方面，也是市場對于實用性 AI 的需求，越來越強烈。
目前，靈光已經獲得了不錯的市場反饋。不過，螞蟻集團CTO何征宇在采訪過程表示，“目前靈光的閃應用，仍然是早期形態，相信未來6-18個月內，整個模型的coding能力肯定會越來越強。這是一個技術演進的必然趨勢。”
對于靈光下一步的升級方向，靈光的負責人蔡偉補充說：“靈光團隊已經在閃應用和問答等方面儲備了很多新的技術，包括 SVG，矢量schedule vector graphics等等?！?/p>
他提到一個場景，不久后，當你想讓靈光給你講解什么叫量子力學，什么叫波粒二象性的時候，它不僅會給你一個靜態的圖，還能夠把楊氏雙縫干涉實驗粒子穿孔，再散射到背后的平板的過程，全動態的還原出來。
“我們相信代碼能力越來越強，Agent能力越來越強，未來靈光的整個信息的呈現方式、交互方式比現在都會有質的一個飛躍?！?/p>
此外，隨著模型能力的提升，通用性的增強，未來靈光還有望與螞蟻支付寶生態中多元服務產生深度聯動，真正打通用戶從需求提出到完成服務的閉環。
作為一個全新范式的AI 產品，目前的靈光既不是最終答案，也未必是唯一答案。正如螞蟻CTO何征宇所說，當前AGI發展階段相當于2000年的互聯網，不管是技術還是市場都空間巨大。靈光的探索讓我們看到AI跳出「對話」工具的形態，進化為“生產力”工具的全新可能，也讓AI普惠的時代加速到來。（雷峰網）
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