互聯(lián)網(wǎng)這行，晚了就是晚了，起晚還能趕集的故事，從來都是鳳毛麟角。起早趕晚集硬要說成趕大集也就李彥宏了。用戶和同行都不傻，沒人會站在原地等你，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，就像當年抖音對快手上演的逆轉(zhuǎn)。

這個案例確實太經(jīng)典了，是中國商業(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年的競爭。

他們提這個的背景，是被問到靈光現(xiàn)在入局是不是晚了。他們的看法是，早和晚是相對的，當年抖音推出的時候，快手已經(jīng)搞了三四年了。言下之意當然是做靈光還有大量機會，因為后來抖音把快手甩得遠遠的。

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

靈光是個還不錯的產(chǎn)品，UI上的巧思跟現(xiàn)有產(chǎn)品相比是個差異化的點。但你要拿靈光跟抖音比，相似性不能說沒有，但確實很難找。

我這里受累先做個復盤吧。

第一，抖音正式上線是在2016年，這個時候整個短視頻行業(yè)所有App的月活加起來不到兩億。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對象。所以抖音上線的時候，整個行業(yè)還處于早期市場。

這么說吧，根據(jù)QM的統(tǒng)計，短視頻使用時長占移動互聯(lián)網(wǎng)總使用時長在2016年只有1.3%。你沒看錯，是1.3%。

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

截至2025年9月，移動端AI應用月活躍用戶量達到7.29億，其中原生APP為2.87億，較7月增長3.4%。照這個算下復合增長率，今年行業(yè)用戶整體增長可能在20%左右。作為對比，抖音上線的第二年，也就是2017年，短視頻用戶增長率都還高達116.5%。

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

AI應用的增長率看起來沒怎么跑就大幅減緩，是因為AI應用所要求的文字交互，其實是有門檻的，這種交互形式的滲透率比短視頻要低一個量級。今天還沒有用過ChatBot的用戶，大概率本身就是對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發(fā)用戶等著去“開采”，未來其主要的增長動力，如果有的話，一定建立在對豆包等競對現(xiàn)有存量用戶的爭奪上面。

所以純粹從行業(yè)發(fā)展階段上說，靈光絕對沒有趕上抖音的好時候。

要知道當年抖音，不只是大部分網(wǎng)民沒有接觸過短視頻，還有大批因為覺得快手low刻意不用的一二線小資。而靈光面臨的局面，是AI應用層出不窮、供給嚴重過剩，除了發(fā)燒友和測評人士，普通用戶早已體驗不過來了。

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

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。當時今日頭條上的視頻消費總時長，已經(jīng)超過了圖文。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)了一些頭條的技術骨干來做抖音而已。

所以抖音跟快手的競爭，實質(zhì)上是字節(jié)體系跟快手的競爭。你從這個視角看，快手相較于字節(jié)在時間上的領先會進一步縮窄。這跟螞蟻現(xiàn)在沒頭沒腦，說自己有一流的工程師團隊，然后甩出個靈光完全不同。

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，分別對標不同競品。當時今日頭條通過開創(chuàng)式的推薦信息流模式，已經(jīng)是國內(nèi)最大的新聞資訊App，西瓜、火山和抖音被稱為頭條的三駕馬車。

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

換句話說，字節(jié)并不是想嘗試性地開拓新業(yè)務，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的效果最好，所以合并了其他項目，甚至倒反天罡冠名母公司。

但今天螞蟻做靈光，明顯抱著跟字節(jié)當初做抖音不同的思路，暫時沒看到體系作戰(zhàn)，沒看到流量協(xié)同，也沒有必須要把這事做成的決心。

我為啥說沒看到螞蟻的決心？何蔡兩人在采訪中說，最初給靈光設定的目標是年底20萬用戶。阿里把高鑫銀泰賣了現(xiàn)在都還有十幾萬人，螞蟻也有三四萬，建議你們內(nèi)部員工消化消化就得了。

不是，AI應用這條路都卷成啥樣了，還擱這小而美、恭儉讓、慢工出細活呢。睜眼看看吧，就那個騰訊元寶，手握DeepSeek紅利，背靠微信生態(tài)，最高單月超10億的投流下去，一年下來最新月活仍然只有3286萬，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，說他對這個目標提出了更高的期望，鼓勵團隊“要往前沖擊一下，沖第一”。

你好好品品，人家那是鼓勵？期末班主任讓你訂目標，你說要考20分，老師說還可以沖一下、沖第一。大伙都上過學，這種場合，班主任鼓勵你沖第一，往哪個方向沖你心里沒數(shù)嗎？

第三，字節(jié)相較于快手，有著顯著領先的技術優(yōu)勢，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超級產(chǎn)品。

到做抖音的時候，字節(jié)在信息流推薦算法上可以說是斷層領先。而在信息流場景下，沒有什么技術比推薦算法的精準性更重要。這意味著跟快手的競爭中，手握算法優(yōu)勢的字節(jié)實際在打一場不對稱戰(zhàn)爭。

舉個例子。時至今日，仍然有App會在注冊登錄時，要求新用戶從一堆話題里選擇自己的興趣。但張一鳴從一開始就覺得這是種錯誤的做法，因為這除了加重用戶的使用負擔，對于內(nèi)容推薦的精準性并沒有多大幫助。頭條沒這么做，抖音也沒這么做，因為他對自身平臺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、更友好的用戶體驗，快手為啥當初要執(zhí)著于雙列信息流？一個很重要的原因是單列對推薦算法的準確性要求更高。因為雙列可以在一個屏幕下呈現(xiàn)很多條視頻，用戶對內(nèi)容的不精準容忍度更低。

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

還有快手過去曾長期存在新用戶首頁冷啟動的問題，給一二線用戶上來就推薦吃播、喊麥、炸褲襠這類東西，直接導致在城市小資群體里留下了low的印象。

當然這個結(jié)果也是可以理解的，據(jù)說到2016年5月，快手的員工數(shù)量才剛達到100人，規(guī)模還不如字節(jié)的算法團隊。算法只是問題突出的一個側(cè)面，快手當時欠的技術債太多了，輸給字節(jié)不冤。

說這么多是想表達一個觀點，抖音贏下快手是因為手里有很硬的技術牌。而把自己往抖音上套的靈光呢，起碼目前我是沒看到手里有同樣的籌碼。事實上，技術在大模型領域的重要性，比短視頻還要更大一些，比如短視頻還有運營和內(nèi)容的策略需要考慮。

在大模型的使用場景下，最重要的永遠是模型的底層能力。當用戶已經(jīng)形成了使用習慣，你要造成他的習慣遷移，你的模型一定要可感知地強于競爭對手。

何征宇和蔡偉采訪中說，“靈光”用了很多模型，包括千問，以及主流的開源模型。我這里不想下絕對的判斷，但既然是使用開源的模型組合，一個合理的猜測是，靈光的模型能力并不強于對手。

從我實際的體驗來說，靈光這次的UI界面確實算是個小亮點。

相較于通常的LUI，靈光在對話過程中穿插了大量Emoji、圖片乃至動畫，把它們跟圖文一起整合成舒適的排版風格。比如我讓它解釋下蒸汽機原理，回答開頭就是張蒸汽火車頭圖片，后面搭配卡片式摘要和動畫。甚至在打開后的默認界面上方，靈光都會播放一段風景視頻動畫。

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

這些交互設計明顯比其他同類App提供了更多情緒價值。

情緒價值帶來的好處是，用戶會更愿意分享這種交互體驗，然后因為界面是能被看到的，所以也會給傳播效果帶來加成。畢竟還挺好看，我要不也去試試。

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

肯定歸肯定，你問我看不看好靈光后續(xù)的發(fā)展，那必然是不看好的。因為比對手略優(yōu)的UI設計，很難轉(zhuǎn)化成競爭優(yōu)勢，即使能轉(zhuǎn)化，也是微不足道的。因為UI只是用戶體驗的一環(huán)，而靈光只是在這一環(huán)上創(chuàng)造了一個小的增量。

回到蒸汽機的例子。

我對比了靈光和某Top應用的回答。該應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版本更容易讓用戶搞清楚原理，勝出的一定是前者。

靈光回答中嵌入的那個動畫，還非常粗糙，有的地方你也搞不清楚它的作用，比如中間那個上下移動的小方塊。怎么說呢？這有點像ChatGPT經(jīng)常干的事，就是我問完問題，它非要主動提示要給我畫個示意圖，結(jié)果出來的圖爛得離譜，沒有一點作用。

某Top應用沒有生成這種動畫，但它直接給你推薦了幾個另一個關聯(lián)平臺上的科普視頻，這些科普視頻經(jīng)過創(chuàng)作者、用戶和算法的三重篩選，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，必要時回答里也是引用油管的視頻，成本是一方面的考量，更關鍵的還是油管科普視頻質(zhì)量更優(yōu)。

這個評測肯定有掛一漏萬的片面，但不妨成為我們理解戰(zhàn)場形勢的一個窗口。

對于靈光而言，它或許離Kimi很近，但離當年的抖音一定很遠。