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螞蟻的人該補(bǔ)補(bǔ)商業(yè)史了

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互聯(lián)網(wǎng)這行,晚了就是晚了,起晚還能趕集的故事,從來(lái)都是鳳毛麟角。起早趕晚集硬要說(shuō)成趕大集也就李彥宏了。用戶(hù)和同行都不傻,沒(méi)人會(huì)站在原地等你,除非你能想辦法跑到他們前面“截胡”。就是盡管你起步更晚,但你能靠速度與策略完成反超,就像當(dāng)年抖音對(duì)快手上演的逆轉(zhuǎn)。

這個(gè)案例確實(shí)太經(jīng)典了,是中國(guó)商業(yè)史上的官渡和赤壁。

我剛才看螞蟻何征宇和蔡偉采訪也提到了抖音跟快手當(dāng)年的競(jìng)爭(zhēng)。

他們提這個(gè)的背景,是被問(wèn)到靈光現(xiàn)在入局是不是晚了。他們的看法是,早和晚是相對(duì)的,當(dāng)年抖音推出的時(shí)候,快手已經(jīng)搞了三四年了。言下之意當(dāng)然是做靈光還有大量機(jī)會(huì),因?yàn)楹髞?lái)抖音把快手甩得遠(yuǎn)遠(yuǎn)的。

我不知道螞蟻的人是不是不太看商業(yè)史,所以對(duì)當(dāng)初抖音逆襲快手的故事有誤解,以至于認(rèn)為同樣的劇本可以套到靈光身上。

靈光是個(gè)還不錯(cuò)的產(chǎn)品,UI上的巧思跟現(xiàn)有產(chǎn)品相比是個(gè)差異化的點(diǎn)。但你要拿靈光跟抖音比,相似性不能說(shuō)沒(méi)有,但確實(shí)很難找。

我這里受累先做個(gè)復(fù)盤(pán)吧。

第一,抖音正式上線是在2016年,這個(gè)時(shí)候整個(gè)短視頻行業(yè)所有App的月活加起來(lái)不到兩億。而短視頻受眾是不區(qū)分什么一二三線、中產(chǎn)非中產(chǎn)的,所有上網(wǎng)的人基本都是短視頻消費(fèi)對(duì)象。所以抖音上線的時(shí)候,整個(gè)行業(yè)還處于早期市場(chǎng)。

這么說(shuō)吧,根據(jù)QM的統(tǒng)計(jì),短視頻使用時(shí)長(zhǎng)占移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)總使用時(shí)長(zhǎng)在2016年只有1.3%。你沒(méi)看錯(cuò),是1.3%。

現(xiàn)在AI應(yīng)用是個(gè)什么情況呢?我們還是看QM的數(shù)據(jù),上月底剛出爐的。

截至2025年9月,移動(dòng)端AI應(yīng)用月活躍用戶(hù)量達(dá)到7.29億,其中原生APP為2.87億,較7月增長(zhǎng)3.4%。照這個(gè)算下復(fù)合增長(zhǎng)率,今年行業(yè)用戶(hù)整體增長(zhǎng)可能在20%左右。作為對(duì)比,抖音上線的第二年,也就是2017年,短視頻用戶(hù)增長(zhǎng)率都還高達(dá)116.5%。

而且這里面還有個(gè)恐怖的事情,份額最大的豆包增長(zhǎng)也是最猛的,逆向吃掉了DeepSeek、即夢(mèng)、可靈、智譜、Kimi一堆選手的份額,后面這些月活集體下滑。

AI應(yīng)用的增長(zhǎng)率看起來(lái)沒(méi)怎么跑就大幅減緩,是因?yàn)锳I應(yīng)用所要求的文字交互,其實(shí)是有門(mén)檻的,這種交互形式的滲透率比短視頻要低一個(gè)量級(jí)。今天還沒(méi)有用過(guò)ChatBot的用戶(hù),大概率本身就是對(duì)新科技不那么感冒的群體。

現(xiàn)在的靈光,不存在有大量的未開(kāi)發(fā)用戶(hù)等著去“開(kāi)采”,未來(lái)其主要的增長(zhǎng)動(dòng)力,如果有的話,一定建立在對(duì)豆包等競(jìng)對(duì)現(xiàn)有存量用戶(hù)的爭(zhēng)奪上面。

所以純粹從行業(yè)發(fā)展階段上說(shuō),靈光絕對(duì)沒(méi)有趕上抖音的好時(shí)候。

要知道當(dāng)年抖音,不只是大部分網(wǎng)民沒(méi)有接觸過(guò)短視頻,還有大批因?yàn)橛X(jué)得快手low刻意不用的一二線小資。而靈光面臨的局面,是AI應(yīng)用層出不窮、供給嚴(yán)重過(guò)剩,除了發(fā)燒友和測(cè)評(píng)人士,普通用戶(hù)早已體驗(yàn)不過(guò)來(lái)了。

第二,雖然快手比抖音轉(zhuǎn)型短視頻要早,但節(jié)做短視頻不是從抖音才開(kāi)始。

在抖音正式上線之前,字節(jié)旗下的今日頭條就在孵化視頻業(yè)務(wù)。當(dāng)時(shí)今日頭條上的視頻消費(fèi)總時(shí)長(zhǎng),已經(jīng)超過(guò)了圖文。字節(jié)內(nèi)部一直很看好短視頻這條賽道,從2015年就開(kāi)始布局,只是直至2016年年初才相繼抽調(diào)了一些頭條的技術(shù)骨干來(lái)做抖音而已。

所以抖音跟快手的競(jìng)爭(zhēng),實(shí)質(zhì)上是字節(jié)體系跟快手的競(jìng)爭(zhēng)。你從這個(gè)視角看,快手相較于字節(jié)在時(shí)間上的領(lǐng)先會(huì)進(jìn)一步縮窄。這跟螞蟻現(xiàn)在沒(méi)頭沒(méi)腦,說(shuō)自己有一流的工程師團(tuán)隊(duì),然后甩出個(gè)靈光完全不同。

而且字節(jié)做短視頻,也是保持了一貫的矩陣式打法。在抖音上線之前,就已經(jīng)有了西瓜視頻和火山小視頻,分別對(duì)標(biāo)不同競(jìng)品。當(dāng)時(shí)今日頭條通過(guò)開(kāi)創(chuàng)式的推薦信息流模式,已經(jīng)是國(guó)內(nèi)最大的新聞資訊App,西瓜、火山和抖音被稱(chēng)為頭條的三駕馬車(chē)。

頭條主站的充沛流量源源不斷導(dǎo)向這三個(gè)App,幫助其跳過(guò)初始階段,并持續(xù)保持高速的用戶(hù)增長(zhǎng)。

換句話說(shuō),字節(jié)并不是想嘗試性地開(kāi)拓新業(yè)務(wù),不是隨便敲一錘子,而是非常篤定地相信短視頻的方向,并且投入了非常多的資源,尤其是跟頭條的流量協(xié)同。只是最終抖音跑出來(lái)的效果最好,所以合并了其他項(xiàng)目,甚至倒反天罡冠名母公司。

但今天螞蟻?zhàn)鲮`光,明顯抱著跟字節(jié)當(dāng)初做抖音不同的思路,暫時(shí)沒(méi)看到體系作戰(zhàn),沒(méi)看到流量協(xié)同,也沒(méi)有必須要把這事做成的決心。

我為啥說(shuō)沒(méi)看到螞蟻的決心?何蔡兩人在采訪中說(shuō),最初給靈光設(shè)定的目標(biāo)是年底20萬(wàn)用戶(hù)。阿里把高鑫銀泰賣(mài)了現(xiàn)在都還有十幾萬(wàn)人,螞蟻也有三四萬(wàn),建議你們內(nèi)部員工消化消化就得了。

不是,AI應(yīng)用這條路都卷成啥樣了,還擱這小而美、恭儉讓、慢工出細(xì)活呢。睜眼看看吧,就那個(gè)騰訊元寶,手握DeepSeek紅利,背靠微信生態(tài),最高單月超10億的投流下去,一年下來(lái)最新月活仍然只有3286萬(wàn),不到前兩位選手的零頭。

最TM搞的是,螞蟻還好意思把馬老師抬出來(lái),說(shuō)他對(duì)這個(gè)目標(biāo)提出了更高的期望,鼓勵(lì)團(tuán)隊(duì)“要往前沖擊一下,沖第一”。



你好好品品,人家那是鼓勵(lì)?期末班主任讓你訂目標(biāo),你說(shuō)要考20分,老師說(shuō)還可以沖一下、沖第一。大伙都上過(guò)學(xué),這種場(chǎng)合,班主任鼓勵(lì)你沖第一,往哪個(gè)方向沖你心里沒(méi)數(shù)嗎?

第三,字節(jié)相較于快手,有著顯著領(lǐng)先的技術(shù)優(yōu)勢(shì),尤其是推薦算法。

信息找人的思路,張一鳴早就成型,并且成功打造了今日頭條這個(gè)超級(jí)產(chǎn)品。

到做抖音的時(shí)候,字節(jié)在信息流推薦算法上可以說(shuō)是斷層領(lǐng)先。而在信息流場(chǎng)景下,沒(méi)有什么技術(shù)比推薦算法的精準(zhǔn)性更重要。這意味著跟快手的競(jìng)爭(zhēng)中,手握算法優(yōu)勢(shì)的字節(jié)實(shí)際在打一場(chǎng)不對(duì)稱(chēng)戰(zhàn)爭(zhēng)。

舉個(gè)例子。時(shí)至今日,仍然有App會(huì)在注冊(cè)登錄時(shí),要求新用戶(hù)從一堆話題里選擇自己的興趣。但張一鳴從一開(kāi)始就覺(jué)得這是種錯(cuò)誤的做法,因?yàn)檫@除了加重用戶(hù)的使用負(fù)擔(dān),對(duì)于內(nèi)容推薦的精準(zhǔn)性并沒(méi)有多大幫助。頭條沒(méi)這么做,抖音也沒(méi)這么做,因?yàn)樗麑?duì)自身平臺(tái)的推薦算法有充分的自信。

快手跟抖音在算法能力上的差距有很多具體的體現(xiàn)。

比如有個(gè)討論最多的話題,既然單列信息流明顯能提供更沉浸、更友好的用戶(hù)體驗(yàn),快手為啥當(dāng)初要執(zhí)著于雙列信息流?一個(gè)很重要的原因是單列對(duì)推薦算法的準(zhǔn)確性要求更高。因?yàn)殡p列可以在一個(gè)屏幕下呈現(xiàn)很多條視頻,用戶(hù)對(duì)內(nèi)容的不精準(zhǔn)容忍度更低。

又比如由于算法推薦不夠精準(zhǔn),直接影響了快手廣告的變現(xiàn)效率。過(guò)去經(jīng)常有代理商抱怨,在抖音投放兩三個(gè)素材就知道效果好不好,在快手可能要嘗試很久。

還有快手過(guò)去曾長(zhǎng)期存在新用戶(hù)首頁(yè)冷啟動(dòng)的問(wèn)題,給一二線用戶(hù)上來(lái)就推薦吃播、喊麥、炸褲襠這類(lèi)東西,直接導(dǎo)致在城市小資群體里留下了low的印象。

當(dāng)然這個(gè)結(jié)果也是可以理解的,據(jù)說(shuō)到2016年5月,快手的員工數(shù)量才剛達(dá)到100人,規(guī)模還不如字節(jié)的算法團(tuán)隊(duì)。算法只是問(wèn)題突出的一個(gè)側(cè)面,快手當(dāng)時(shí)欠的技術(shù)債太多了,輸給字節(jié)不冤。

說(shuō)這么多是想表達(dá)一個(gè)觀點(diǎn),抖音贏下快手是因?yàn)槭掷镉泻苡驳募夹g(shù)牌。而把自己往抖音上套的靈光呢,起碼目前我是沒(méi)看到手里有同樣的籌碼。事實(shí)上,技術(shù)在大模型領(lǐng)域的重要性,比短視頻還要更大一些,比如短視頻還有運(yùn)營(yíng)和內(nèi)容的策略需要考慮。

在大模型的使用場(chǎng)景下,最重要的永遠(yuǎn)是模型的底層能力。當(dāng)用戶(hù)已經(jīng)形成了使用習(xí)慣,你要造成他的習(xí)慣遷移,你的模型一定要可感知地強(qiáng)于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

何征宇和蔡偉采訪中說(shuō),“靈光”用了很多模型,包括千問(wèn),以及主流的開(kāi)源模型。我這里不想下絕對(duì)的判斷,但既然是使用開(kāi)源的模型組合,一個(gè)合理的猜測(cè)是,靈光的模型能力并不強(qiáng)于對(duì)手。

從我實(shí)際的體驗(yàn)來(lái)說(shuō),靈光這次的UI界面確實(shí)算是個(gè)小亮點(diǎn)。

相較于通常的LUI,靈光在對(duì)話過(guò)程中穿插了大量Emoji、圖片乃至動(dòng)畫(huà),把它們跟圖文一起整合成舒適的排版風(fēng)格。比如我讓它解釋下蒸汽機(jī)原理,回答開(kāi)頭就是張蒸汽火車(chē)頭圖片,后面搭配卡片式摘要和動(dòng)畫(huà)。甚至在打開(kāi)后的默認(rèn)界面上方,靈光都會(huì)播放一段風(fēng)景視頻動(dòng)畫(huà)。

(據(jù)我所知這應(yīng)該是所有ChatBot產(chǎn)品里,第一次有人這么干。至于到底是有益的創(chuàng)新,還是對(duì)用戶(hù)的打擾就見(jiàn)仁見(jiàn)智了。)

這些交互設(shè)計(jì)明顯比其他同類(lèi)App提供了更多情緒價(jià)值。

情緒價(jià)值帶來(lái)的好處是,用戶(hù)會(huì)更愿意分享這種交互體驗(yàn),然后因?yàn)榻缑媸悄鼙豢吹降模砸矔?huì)給傳播效果帶來(lái)加成。畢竟還挺好看,我要不也去試試。

這種UI風(fēng)格有的人并不喜歡,但我個(gè)人認(rèn)為是有價(jià)值的,在回答中穿插全模態(tài)素材也是行業(yè)的趨勢(shì)。網(wǎng)上有人批評(píng)花里胡哨、最多算雞肋。雞肋也有價(jià)值。這么多大模型App同質(zhì)化太嚴(yán)重了,能做出差異化就值得肯定。

肯定歸肯定,你問(wèn)我看不看好靈光后續(xù)的發(fā)展,那必然是不看好的。因?yàn)楸葘?duì)手略?xún)?yōu)的UI設(shè)計(jì),很難轉(zhuǎn)化成競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),即使能轉(zhuǎn)化,也是微不足道的。因?yàn)閁I只是用戶(hù)體驗(yàn)的一環(huán),而靈光只是在這一環(huán)上創(chuàng)造了一個(gè)小的增量。

回到蒸汽機(jī)的例子。

我對(duì)比了靈光和某Top應(yīng)用的回答。該應(yīng)用的回答明顯比靈光要短很多,也要樸素很多。但如果你要比較那個(gè)版本更容易讓用戶(hù)搞清楚原理,勝出的一定是前者。



靈光回答中嵌入的那個(gè)動(dòng)畫(huà),還非常粗糙,有的地方你也搞不清楚它的作用,比如中間那個(gè)上下移動(dòng)的小方塊。怎么說(shuō)呢?這有點(diǎn)像ChatGPT經(jīng)常干的事,就是我問(wèn)完問(wèn)題,它非要主動(dòng)提示要給我畫(huà)個(gè)示意圖,結(jié)果出來(lái)的圖爛得離譜,沒(méi)有一點(diǎn)作用。

某Top應(yīng)用沒(méi)有生成這種動(dòng)畫(huà),但它直接給你推薦了幾個(gè)另一個(gè)關(guān)聯(lián)平臺(tái)上的科普視頻,這些科普視頻經(jīng)過(guò)創(chuàng)作者、用戶(hù)和算法的三重篩選,質(zhì)量顯著高于靈光生成的版本。

本質(zhì)上這是模型生成視頻的能力限制,即便是擁有Veo3.1的谷歌,必要時(shí)回答里也是引用油管的視頻,成本是一方面的考量,更關(guān)鍵的還是油管科普視頻質(zhì)量更優(yōu)。

這個(gè)評(píng)測(cè)肯定有掛一漏萬(wàn)的片面,但不妨成為我們理解戰(zhàn)場(chǎng)形勢(shì)的一個(gè)窗口。

對(duì)于靈光而言,它或許離Kimi很近,但離當(dāng)年的抖音一定很遠(yuǎn)。

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