蚂蚁"灵光"AI助手：从技术突破到普惠落地的AGI实践路径

1 产品概述：蚂蚁集团的全模态AI助手

蚂蚁集团于2025年11月18日正式推出的全模态通用AI助手"灵光"，代表了当前AI应用领域的一次重大范式转移。其核心定位为"全代码生成多模态内容的AI助手"，区别于传统以文本生成为主的AI产品，灵光实现了每次对话交付物都是一个可交互网页的能力，支持生成图文、3D模型、动画、地图、表格、音视频等全模态内容-1。

1.1 核心功能特色

• 灵光对话：突破传统文字问答模式，通过结构化思维和可视化内容生成，使AI回答逻辑清晰且呈现形式丰富，如动态3D模型、可交互地图等-8。

• 灵光闪应用：30秒内根据用户自然语言描述生成可编辑、可交互的小应用，大幅降低应用开发门槛-1。

• 灵光开眼：搭载AGI相机技术，通过实时视频流解析实现对物理世界的观察和理解，支持文生图/视频、图生图/视频等多种创作模式-2。

表：灵光核心功能模块与技术特点

功能模块	技术特点	用户价值
灵光对话	全代码生成、多模态输出	信息呈现更直观，理解成本降低
灵光闪应用	自然语言编程、高代码膨胀率处理	零代码应用开发，创意快速实现
灵光开眼	实时视觉解析、多模态生成	物理世界与数字世界连接

1.2 发展历程与团队背景

灵光项目于2025年3月正式立项，由蚂蚁集团CTO何征宇直接负责，灵光产品负责人蔡伟带队开发-2。项目背后是蚂蚁集团成立的独立AGI组织"Inclusion AI"（普惠AI），一个集Research（研究）、Engineering（工程）、Producting（产品）三位一体的组织架构-1。该团队规模达200多人，历时8个月研发才将产品推向市场-4。

灵光的诞生背景与DeepSeek的影响密切相关。蚂蚁集团CTO何征宇坦言，今年1月DeepSeek R1的发布是蚂蚁决定all in AGI的转折点，他用了"兴奋、紧迫感、羞愧"三个词来形容当时的心情-1。这种触动促使蚂蚁在春节后迅速集结资源，成立了专注于AGI的团队，并加速了灵光产品的研发进程。

2 产品深度分析：从"应答"到"创造"的范式转变

2.1 从信息传递到价值创造的产品演进

灵光与传统AI助手的本质区别在于其从"交付信息"到"交付价值" 的升级-9。传统AI助手如ChatGPT、豆包等主要解决知识问答和信息生成需求，而灵光则聚焦于解决实际问题和提升效率。

• 信息呈现革命：灵光产品负责人蔡伟用了一个精妙类比："这就像是从email进化到web时代。以前写邮件只能用文字，现在打开网页，有图片、视频、交互按钮。我们希望AI的回答也能达到这种信息密度。"-1这种"所见即所得"的交互方式，更符合人类认知世界的方式，显著降低了信息理解成本。

• 应用生成创新：灵光最突出的创新点是"闪应用"功能，实现了"自然语言编程"的突破。用户只需输入简单描述，如"帮我做一个计时器"，30秒后即可获得一个完全可用的计时器应用-1。这种功能不仅降低了技术门槛，更重塑了应用开发流程，从需求提出到产品实现的时间从传统的数天或数周缩短至半分钟内。

2.2 用户案例与实际应用场景

灵光上线后，迅速在各类用户群体中引发"手搓应用"热潮-6，涌现出大量真实应用案例：

• 教育场景：5岁萌娃用灵光生成英语拼读单词应用，可看着图片、点击拖拽字母拼写词汇，并自主选择三档难度-6。

• 健康管理：健身博主通过灵光生成训练计划小应用，输入当前体重、身高、体脂及目标体重等信息，自动生成个性化训练方案-6。

• 日常生活：网友创作了"辅导作业赛博功德箱"、"遛娃抽签器"、"油车电车省钱计算器"等解决具体生活问题的小应用-5。

• 名人应用：足球解说员刘建宏利用灵光预测中超冠军-7；女足名将王霜制作英语学习应用-7；李诞创建"AI李诞助手"回复粉丝留言-7。

这些案例展示了灵光在降低创造门槛方面的突破性意义——即使完全不懂代码的用户，也能通过简单的对话，快速创造出满足个人化需求的专属工具。

3 技术架构解析：代码生成与多智能体协作

3.1 全代码生成的技术挑战与突破

灵光的核心技术突破在于实现了"基于全代码生成的多模态输出"-8。这意味着灵光呈现的所有结果，包括图表、动画乃至整个小应用，都不是预设的模板，而是由模型根据对话情境即时生成的代码动态创建的。

这一技术路径带来了显著的工程挑战。蚂蚁集团CTO何征宇透露了一个关键数据："相比纯文本输出，代码的膨胀率大概是5-6倍。"-1对于一个15字的指令"生成一个居中的蓝色'提交'按钮"，模型需要生成的代码量可能达到几十甚至上百个字符。如何保证模型的高性能和稳定性，成为灵光团队必须解决的核心技术难题。

3.2 多智能体协作的Agentic架构

灵光构建了多智能体协作的Agentic架构，能够动态调度图像、3D、动画等专用Agent与工具，实时协作，为用户提供更完整、丰富和沉浸式的体验-8。

这种架构的优势在于，不同于单一模型尝试解决所有问题，灵光通过专业化智能体分工协作，在每个特定领域都能提供高质量的输出结果。例如，当用户询问"怎么做糖醋排骨"时，灵光不仅提供文字食谱，还会调用图像智能体生成菜品图片，甚至调用动画智能体展示关键烹饪步骤，最终将这些元素通过代码组合成一个完整的、可视化的解决方案-1。

4 市场表现与用户增长分析

4.1 爆发式增长的数据表现

灵光自2025年11月18日上线以来，呈现出现象级增长态势-6：

• 首日下载量突破20万，两天多下载量破50万-2。

• 第4天突破100万下载，第6天总下载量突破200万-6。

• 在App Store中国区免费应用总榜最高排名第6，免费工具榜排名第1-2。

这一增长数据超越了多款国际主流AI产品。对比数据显示：ChatGPT首周下载60.6万，Claude仅15.7万，惊艳全球的Sora突破百万用了5天，而灵光仅用4天就突破百万，更惊人的是，灵光的第二个百万下载只用了短短两天-6。

表：灵光与全球主流AI产品增长数据对比

产品名称	突破百万下载时间	首周下载量	关键特色
蚂蚁灵光	4天	超200万(6天)	自然语言生成应用
ChatGPT	约2周	60.6万	对话型AI
Claude	未达百万	15.7万	长上下文处理
Sora	5天	未公开	视频生成

4.2 用户参与度与市场反响

灵光不仅下载数据表现优异，用户活跃度与参与度也显著高于行业平均水平：

• 闪应用功能平均修改轮次达6轮，甚至有用户连续2小时修改100多轮-2。

• 闪应用功能因用户访问量过大，一度被挤宕机，技术团队紧急扩容8轮以应对汹涌需求-9。

• 上线后在社交平台掀起"手搓AI应用"热潮，用户自发分享创作的应用，形成病毒式传播-6。

市场对灵光的反馈整体积极。猎豹移动CEO傅盛用灵光30秒创建了一款"技能五子棋"小游戏，并感慨"产品经理和程序员的爱恨情仇直接被填满……中国AI应用迎来爆了时刻，人人都能开发AI应用了！"-7美国AI战略专家Kirk Borne认为，"闪应用功能提升了AI应用的包容性和生产力，使得'非技术人员也能轻松开发功能型应用，使他们从AI用户转变为AI创造者'。"-7

5 战略解读：蚂蚁集团的AGI布局与生态协同

5.1 阿里系AI应用战略与差异化定位

在灵光推出的几乎同一时间，阿里巴巴也推出了AI应用"千问APP"，阿里系在两天内连续推出两款AI应用的现象引发行业关注-1。尽管蚂蚁集团与阿里巴巴在股权结构上已相对独立，但两者在AI战略上呈现出明显的协同与差异化布局：

• 千问定位：基于阿里旗舰模型Qwen来构建，更像是阿里展现模型实力的出口，适合处理通用知识问答、长文本写作和复杂的逻辑推理任务-1。

• 灵光定位：更侧重移动端交互的创新，押注代码能力，让AI直接帮用户生成小程序，定位效率工具而非通用助手入口-1。

蚂蚁集团CTO何征宇用了一个形象的比喻解释这种多产品探索策略："如果在沙漠中要找水，我一定不会把所有人都派到一个方向上，一定是好几路一起去找。"-1这反映了蚂蚁在AGI技术发展早期阶段的战略思路——通过多方向探索，提高找到产品-市场匹配（PMF）的概率。

5.2 从技术积累到应用爆发的转折点

DeepSeek的突破性进展成为蚂蚁加速AGI布局的催化剂。何征宇回忆起那个时刻的心情，用了三个词来概括：兴奋、紧迫感、羞愧。"AGI原来是几百亿、上千亿美金的传说，DeepSeek用很小的资源投入就把它做出来了，这给了我们极大的信心"-1。

这种触动促使蚂蚁在技术战略上做出重要调整——从注重技术积累转向技术与应用并重。灵光产品负责人蔡伟表示："我们当时确定的是Coding是很重要的能力，并且会不断向前发展。但到底能发展到什么程度，是在3个月、6个月还是9个月达到用户预期？其实有非常多不确定性。"-1

面对这种不确定性，蚂蚁选择了从模型和产品两个方向同时推进——基模团队提升底层代码能力，应用团队负责做后训练和产品打磨。这种双轨并行的策略，使灵光能够在基础模型coding能力尚未完全成熟的情况下，通过产品层的优化和打磨，提前将这一技术转化为用户可感知的价值。

6 挑战与未来演进方向

6.1 当前面临的产品与市场挑战

尽管灵光取得了显著的成功，但其发展仍面临多重挑战：

• 定位清晰度：作为一款通用型AI助手，灵光的角色谈不上清晰-4。相对于医疗健康这样的垂直领域，外界对于"灵光"的定位和规划有更多疑问。灵光团队也承认，产品还在寻找自己的定位-4。

• 技术成熟度：代码生成能力仍处于早期阶段。灵光生成的应用程序在精致度上还有提升空间，有用户评价"有点像'新手程序员'——功能搭建得不算精致，甚至有点粗糙"-3。

• 市场竞争：AI助手赛道竞争激烈。根据SimilarWeb统计及非凡产研整理的数据，2025年10月国内访问量排名前三的AI应用分别为deepseek、豆包和夸克，第二梯队的Kimi、百度AI搜索及腾讯元宝等应用竞争激烈-4。

• 工程挑战：高代码膨胀率对计算资源和响应速度的压力持续存在。如何保证模型的高性能和稳定，是灵光团队需要持续优化的工程难题-1。

6.2 未来演进路径与商业潜力

基于对现有信息的分析，灵光的未来演进可能围绕以下几个方向：

• 闪应用生态建设：灵光正在规划闪应用生态，包括应用市场、托管平台和分享机制-1。短期内，灵光平台计划上线创作收益页面，探索应用从创作到消费的闭环-1。

• 技术能力扩展：依托蚂蚁百灵大模型的持续升级，工具生成的复杂度、多模态支持的丰富度将持续提升，灵光还会拓展SVT矢量图形等新形态，动态展示科学原理等复杂内容-9。

• 支付宝生态协同：灵光生成的"闪应用"未来有望与支付宝上丰富的本地生活等海量服务进行无缝连接，实现"需求+服务"的闭环-9。这种"工具生成—服务落地—支付闭环"的完整链路，将极大地增强用户黏性与AI办事效能，并有望创造出更大的商业价值。

• 企业市场拓展：虽然目前灵光主要面向C端用户，但其"一句话生成应用"的能力在B端市场同样具有巨大潜力，未来可能推出企业版，帮助中小企业快速生成内部管理工具和业务流程应用。

7 行业影响与启示

7.1 对AI应用发展的启示

灵光的成功为整个AI应用行业提供了重要启示：

• 差异化定位：在AI对话、AI视频生成等主流方向上，领跑者已经拉开差距-4。灵光通过聚焦"代码生成"和"效率工具"的差异化定位，成功找到了市场切口。

• 技术普惠：蚂蚁集团一直擅长"用最前沿的技术做最普惠的产品"-2。从二维码时代到今天解决AGI问题，逻辑是一致的——降低使用门槛，让大家感受到AI带来的便利。

• 用户体验优先：在模型能力仍有局限的情况下，通过产品设计和工程优化，提前将尚未完全成熟的模型能力转化为用户可感知的价值，是AI应用商业化的重要路径。

7.2 对AI产业格局的影响

灵光的现象级成功，与阿里同期推出的千问App一起，正在改变中国AI应用市场的格局：

• 市场格局重塑：至此阿里系双AI应用（千问+灵光）已占据APP Store免费榜总榜Top6两席，终结字节系产品长期包揽榜单的局面-9。

• 路线分野清晰：中国的AI产业正在迈入"南北双雄"的新市场格局，字节系深耕"精神消费"赛道，阿里系聚焦"办事刚需"场景-9。

• 应用阶段演进：灵光的破局意味着AI应用从对话型进入以场景生产力为核心的新阶段，全球AI应用发展重点从"对话能力"转向"场景生产力"。

中国社会科学院人工智能研究促进中心副主任吕鹏指出，2025年，中国AI产业迎来关键转折，正逐步走出"百模大战"的竞争格局，转向以"场景好用"为核心的深度应用阶段-5。以对蚂蚁集团全模态通用AI助手"灵光"的广泛关注为例，市场焦点已不再停留于参数规模或评测成绩，而是更加关注是否能够切实解决问题-5。

结论

蚂蚁"灵光"作为一款全模态通用AI助手，通过全代码生成多模态内容的技术路径和30秒生成应用的核心功能，实现了AI从"对话工具"到"创造伙伴"的范式转变。其上线6天收获200万下载的亮眼表现，证明了"实用型AI"满足真实用户需求的巨大市场潜力。

从技术视角看，灵光成功的关键在于找到了代码生成这一差异化方向，并通过多智能体协作架构解决了高代码膨胀率带来的工程挑战。从产品视角看，灵光通过降低创造门槛，激发了普通用户的创造力，形成了"手搓应用"的良性传播循环。从战略视角看，灵光是蚂蚁集团在DeepSeek突破后全面发力AGI应用的代表作，体现了其"技术普惠"的一贯理念。

尽管灵光在产品定位清晰度、技术成熟度等方面仍面临挑战，但其在闪应用生态建设、支付宝生态协同等方面的未来潜力，使其有望成为AI普惠时代的重要基础设施。灵光的成功经验表明，在AI应用领域，基于技术能力与生态优势的差异化定位，比盲目追随技术热点更有可能实现突破。