長期以來，以ChatBot為核心的C端AI應(yīng)用，其服務(wù)邊界大多禁錮在對話窗口內(nèi)，難以真正滲透并閉環(huán)解決用戶的實(shí)際任務(wù)。如今，這一僵局正被悄然打破，AI應(yīng)用的范式革新已現(xiàn)端倪。

近日，螞蟻集團(tuán)推出全模態(tài)AI助手“靈光”，相隔一天，Google全新發(fā)布Gemini 3，再次攪動(dòng)了硅谷的AI格局。兩款產(chǎn)品密集亮相共同指明了同一個(gè)演進(jìn)方向——AI競爭已從單一模態(tài)的參數(shù)比拼，全面邁入“全模態(tài)融合”的實(shí)用化新階段。

當(dāng)“靈光”用30秒將口語需求轉(zhuǎn)化為可交互小程序，Gemini 3憑借跨模態(tài)能力自主完成歐洲三國行程規(guī)劃，全模態(tài)技術(shù)正加速拓展AI的應(yīng)用邊界與價(jià)值空間。

“模型-應(yīng)用”新一輪上升周期開啟

當(dāng)前，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)正迎來一場顛覆性的結(jié)構(gòu)性變遷，AI技術(shù)的縱深滲透正重塑著產(chǎn)業(yè)底層邏輯與用戶交互范式。

QuestMobile最新數(shù)據(jù)顯示，截至2025年9月，國內(nèi)已有7.29億用戶將AI應(yīng)用深度滲透至日常工作與生活場景，涵蓋原生AI App、In-App AI插件及手機(jī)廠商內(nèi)置AI助手三大形態(tài)。其中，嵌入各類平臺的原生 AI 插件以超9%的季度增速實(shí)現(xiàn)爆發(fā)式擴(kuò)張，這一關(guān)鍵數(shù)據(jù)預(yù)示著AI工具已正式從嘗鮮期邁入規(guī)?；褂玫年P(guān)鍵階段，技術(shù)價(jià)值向產(chǎn)業(yè)效能轉(zhuǎn)化的通道全面打通。

這場生態(tài)變革的核心驅(qū)動(dòng)力，源于模型層的爆發(fā)式迭代。頭部科技企業(yè)在不足九個(gè)月的周期內(nèi)完成百余次模型更新，平均更新周期壓縮至一周以內(nèi)，這種前所未有的技術(shù)迭代密度，正推動(dòng)AI行業(yè)進(jìn)入以“模型-應(yīng)用”雙向飛輪為核心特征的新增長周期。模型能力的持續(xù)突破為應(yīng)用創(chuàng)新提供技術(shù)底座，而應(yīng)用場景的規(guī)模化落地又反向驅(qū)動(dòng)模型優(yōu)化，形成正向循環(huán)的競爭生態(tài)。

伴隨技術(shù)迭代的加速，應(yīng)用生態(tài)的分化態(tài)勢日益凸顯。在月活增速TOP 10的AI相關(guān)應(yīng)用中，原生App與插件模式平分秋色，但增速頭部玩家則高度集中于具備深厚技術(shù)儲備的互聯(lián)網(wǎng)巨頭與AI科技企業(yè)。

這一現(xiàn)象背后，折射出行業(yè)競爭的核心邏輯：技術(shù)壁壘與生態(tài)整合能力已成為AI應(yīng)用破局的關(guān)鍵變量，缺乏核心技術(shù)支撐的輕量化應(yīng)用正逐漸被市場邊緣化。

更為深刻的變革，發(fā)生在用戶需求的底層邏輯之中——從對技術(shù)新鮮感的獵奇式體驗(yàn)，轉(zhuǎn)向?qū)鼍盎鉀Q方案的剛性訴求。這種“問題導(dǎo)向”的需求范式轉(zhuǎn)移，倒逼產(chǎn)品演進(jìn)路徑重構(gòu)，進(jìn)而催生出多條清晰的差異化競爭賽道。

字節(jié)豆包、DeepSeek、騰訊混元、螞蟻靈光等頭部AI助手，早已突破單一工具屬性的邊界，觸角全面滲透至內(nèi)容創(chuàng)作、代碼生成、社交互動(dòng)、輕應(yīng)用開發(fā)等多元場景，精準(zhǔn)錨定用戶在工作與生活中的核心任務(wù)痛點(diǎn)，致力于將AI打造為普惠性的生產(chǎn)力革新引擎。

這一技術(shù)演進(jìn)路徑的本質(zhì)，是對“下一代 AI 入口”核心價(jià)值的精準(zhǔn)錨定：通過AI與用戶生活、工作場景的深度耦合，使其從輔助工具升級為任務(wù)解決的原生起點(diǎn)。當(dāng)AI能夠直接響應(yīng)并閉環(huán)解決用戶的具體需求時(shí)，其入口價(jià)值將實(shí)現(xiàn)指數(shù)級提升，這也成為當(dāng)前所有參與者的核心戰(zhàn)略目標(biāo)。

在當(dāng)前模型能力尚未形成絕對代差的競爭格局下，企業(yè)基于自身生態(tài)稟賦選擇的賽道切入方式，將成為其在競爭深水區(qū)構(gòu)筑核心護(hù)城河的關(guān)鍵。隨著通用對話場景的布局趨于飽和，行業(yè)增長的下一曲線已明確指向教育、醫(yī)療、辦公等垂直領(lǐng)域的深度價(jià)值挖掘。

相較于通用場景的廣度覆蓋，垂直領(lǐng)域的深耕更考驗(yàn)企業(yè)的場景理解能力、數(shù)據(jù)積累厚度與解決方案閉環(huán)能力，這也將成為區(qū)分領(lǐng)先者與追隨者的核心標(biāo)尺。

這場由模型迭代賦能、被用戶真實(shí)需求牽引的行業(yè)上升周期，下半場的競爭焦點(diǎn)已愈發(fā)清晰，AI產(chǎn)業(yè)的競爭正從技術(shù)參數(shù)的比拼轉(zhuǎn)向場景價(jià)值的爭奪。誰能在更多細(xì)分場景中構(gòu)建起更閉環(huán)、更可靠的解決方案，誰就能在下一代人機(jī)交互入口的定義權(quán)爭奪中占據(jù)主導(dǎo)地位。而這場變革的深遠(yuǎn)影響，終將超越技術(shù)本身，重塑整個(gè)數(shù)字生態(tài)的價(jià)值分配格局。

全模態(tài)應(yīng)用的差異化路徑

盡管Gemini 3與靈光的核心方向同為全模態(tài)，但兩者基于不同技術(shù)路徑，走出了各具特色的落地之路，為行業(yè)呈現(xiàn)了全模態(tài)應(yīng)用的雙重可能。

Gemini 3以“全棧AI操作系統(tǒng)”為定位，將全模態(tài)能力深度融入自身生態(tài)矩陣，展現(xiàn)出強(qiáng)大的復(fù)雜任務(wù)處理能力。

其核心突破體現(xiàn)在三個(gè)維度：

一是多模態(tài)理解的精度躍升，在MMMU-Pro測試中斬獲81%的高分，能精準(zhǔn)解析視頻動(dòng)作、識別電路圖錯(cuò)誤、提取手寫文檔信息，甚至通過實(shí)時(shí)視頻監(jiān)測生產(chǎn)流水線操作規(guī)范；

二是智能體能力的代際突破，憑借72.7%的ScreenSpot-Pro得分，可像人類一樣“看懂”任意軟件界面并自主操作，無需依賴專用API接口；

三是推理能力的專業(yè)級跨越，在博士級推理測試中得分37.5%，遠(yuǎn)超此前GPT-5 Pro保持的31.64%紀(jì)錄，LMArena排行榜1501分的成績更是實(shí)現(xiàn)“斷崖式領(lǐng)先”。

這些能力已快速轉(zhuǎn)化為實(shí)用價(jià)值，在接入谷歌搜索、地圖等核心產(chǎn)品后，Gemini 3能自主拆解“七天三國歐洲自助游規(guī)劃”這類復(fù)雜目標(biāo)，完成機(jī)票預(yù)訂、餐廳推薦、預(yù)算計(jì)算的全流程閉環(huán)。

在專業(yè)場景中，Gemini 3可輔助律師檢索案例、醫(yī)生分析影像、程序員設(shè)計(jì)架構(gòu)，其能力已接近初級從業(yè)者水平。

螞蟻“靈光”則將全模態(tài)技術(shù)聚焦于降低應(yīng)用創(chuàng)作門檻，上線6天下載量即突破200萬，增速超越ChatGPT等現(xiàn)象級產(chǎn)品。

其核心競爭力體現(xiàn)在“全模態(tài)輸入-全場景輸出”的閉環(huán)能力：

通過“靈光對話”，用戶詢問“霸王龍與迅猛龍的區(qū)別”時(shí)，得到的不是文字堆砌，而是帶數(shù)據(jù)標(biāo)注的3D模型與對比圖表；

借助“靈光閃應(yīng)用”，只需自然語言描述需求，30秒內(nèi)即可生成具備前后端邏輯的輕應(yīng)用——從咖啡消費(fèi)記錄工具到養(yǎng)車成本計(jì)算器，均支持語音交互、數(shù)據(jù)同步與分享；

而“靈光開眼”功能更實(shí)現(xiàn)物理世界與數(shù)字服務(wù)的連接，掃描繳費(fèi)單可自動(dòng)跳轉(zhuǎn)支付，拍攝保健品能解析成分并查詢醫(yī)保報(bào)銷比例。

支撐這一體驗(yàn)的是螞蟻Ling2模型的技術(shù)突破，其采用混合專家范式，僅激活3.5%參數(shù)就能實(shí)現(xiàn)7倍計(jì)算效率，生成小程序的bug率僅0.3%，遠(yuǎn)低于人工開發(fā)的5%。與支付寶生態(tài)的深度融合更讓其形成差異化優(yōu)勢，生成的財(cái)務(wù)工具可同步收支記錄，商家促銷工具能直接同步至支付寶卡包，構(gòu)建起“識別-理解-服務(wù)-交易”的完整鏈路。

全模態(tài)開啟AI應(yīng)用三重革命

Gemini 3與靈光的爆發(fā)，本質(zhì)是全模態(tài)打破了AI應(yīng)用的功能瓶頸，推動(dòng)其從“信息助手”升級為“問題解決者”，價(jià)值維度實(shí)現(xiàn)全方位拓展。

要理解全模態(tài)的價(jià)值，首先需厘清其與傳統(tǒng)多模態(tài)的差異。

過去的多模態(tài)模型如同“拼接的專家團(tuán)隊(duì)”，文本、圖像、音頻模塊各自為戰(zhàn)，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中常出現(xiàn)語義斷層——處理帶圖說明書時(shí)，可能出現(xiàn)“文字說開關(guān)在左、圖片標(biāo)在右”的荒誕結(jié)果。

而全模態(tài)是一個(gè)綜合性概念，指的是一種能夠處理、理解和生成多種模態(tài)數(shù)據(jù)的人工智能模型，其核心突破在于“原生統(tǒng)一架構(gòu)”，通過將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)映射到同一個(gè)語義空間，讓所有模態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可通用處理的“Token”，而無需針對特定模態(tài)單獨(dú)開發(fā)模型，實(shí)現(xiàn)從訓(xùn)練源頭的深度融合，有助于數(shù)據(jù)的跨模態(tài)融合和協(xié)作。

全模態(tài)技術(shù)最直觀的價(jià)值是重構(gòu)生產(chǎn)效率，消除了信息轉(zhuǎn)換與工具切換的冗余成本。

傳統(tǒng)模式中，小程序開發(fā)需經(jīng)需求分析、代碼編寫等多環(huán)節(jié)，耗時(shí)數(shù)周；而全模態(tài)通過自然語言到代碼的直接轉(zhuǎn)化，可以將流程壓縮至幾分鐘。在專業(yè)領(lǐng)域，Gemini 3處理10萬字研究報(bào)告僅需10分鐘，較人工8小時(shí)的工作量實(shí)現(xiàn)量級突破。

這種效率提升并非簡單的速度加快，而是通過多模態(tài)協(xié)同實(shí)現(xiàn)“一次輸入、全鏈完成”。

例如，財(cái)務(wù)人員使用全模態(tài)AI應(yīng)用生成預(yù)算工具后，可直接通過語音輸入數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動(dòng)生成可視化報(bào)表并同步至支付寶賬單，無需在Excel、財(cái)務(wù)軟件間反復(fù)切換，全流程無斷點(diǎn)。

在體驗(yàn)方面，全模態(tài)AI應(yīng)用改變了人機(jī)交互邏輯，讓AI從“聽懂指令”進(jìn)化為“理解場景”。

傳統(tǒng)AI局限于單一模態(tài)輸入，用戶需將現(xiàn)實(shí)需求轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化指令，如為獲取溏心蛋做法，需精確描述“雞蛋大小、水溫”等參數(shù)；而全模態(tài)可直接生成帶參數(shù)調(diào)節(jié)的計(jì)時(shí)器，用戶通過滑動(dòng)選擇偏好即可獲得定制化方案，實(shí)現(xiàn)“需求未言明，AI已預(yù)判”。

這種適配性在跨場景交互中更顯價(jià)值。全模態(tài)AI應(yīng)用在接收分析競品產(chǎn)品的需求時(shí)，可同時(shí)處理競品圖片、宣傳視頻、用戶評價(jià)等多模態(tài)數(shù)據(jù)，輸出包含參數(shù)對比、口碑趨勢的結(jié)構(gòu)化報(bào)告；規(guī)劃旅行時(shí)，能整合文本攻略、地圖數(shù)據(jù)、天氣視頻，生成帶海拔提示與實(shí)時(shí)路況的方案，甚至規(guī)避已關(guān)閉的網(wǎng)紅景點(diǎn)。這種體驗(yàn)讓AI從“工具”轉(zhuǎn)變?yōu)椤熬邆涔睬槟芰Φ幕锇椤薄?/p>

全模態(tài)技術(shù)的最大價(jià)值，在于打破AI與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的壁壘，實(shí)現(xiàn)從消費(fèi)端到產(chǎn)業(yè)端的全面滲透。

在金融領(lǐng)域，全模態(tài)AI應(yīng)用的家庭記賬工具可關(guān)聯(lián)支付寶交易數(shù)據(jù)，自動(dòng)分類收支并推薦理財(cái)方案，將AI能力融入消費(fèi)全流程；在醫(yī)療領(lǐng)域，全模態(tài)AI應(yīng)用結(jié)合醫(yī)學(xué)影像與電子病歷的多模態(tài)分析，病灶識別率超過資深醫(yī)生平均水平；在教育領(lǐng)域，教師用全模態(tài)AI應(yīng)用生成的交互式教學(xué)工具，可通過3D模型演示物理原理，配合語音講解提升課堂效果。

兩款產(chǎn)品已清晰表明，AI競爭已從“參數(shù)規(guī)?！鞭D(zhuǎn)向“能力落地”，全模態(tài)AI的比拼核心是“技術(shù)底座+場景生態(tài)”的雙重競爭。

谷歌憑借全生態(tài)整合優(yōu)勢，將Gemini 3快速接入現(xiàn)有產(chǎn)品矩陣，6.5億月活用戶與1300萬開發(fā)者構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，形成強(qiáng)大壁壘；螞蟻則通過聚焦“支付場景+低代碼開發(fā)”的垂直深耕，依托10億級用戶數(shù)據(jù)，讓全模態(tài)能力更貼合本土消費(fèi)需求。

這種競爭邏輯的轉(zhuǎn)變，推動(dòng)行業(yè)形成新的發(fā)展共識：全模態(tài)不是簡單的“文本+圖像+視頻”的疊加，而是通過統(tǒng)一技術(shù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)多模態(tài)信息的深度融合與協(xié)同推理，讓AI具備跨模態(tài)認(rèn)知能力，這一能力將成為未來AI產(chǎn)品的核心分水嶺。

比如依托于AI網(wǎng)絡(luò)的全模態(tài)AI應(yīng)用，正是將這一理念擴(kuò)展到城市尺度，通過將通信、感知、計(jì)算融為一體，實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)實(shí)世界實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入與融合，成為連接數(shù)字世界與現(xiàn)實(shí)世界的連接器，為人們提供城市探索、智能出行、生活體驗(yàn)等鏈接線下場景的服務(wù)。

從Gemini 3的生態(tài)雄心到靈光的普惠實(shí)踐，全模態(tài)技術(shù)正將AI從實(shí)驗(yàn)室推向生活場景的每個(gè)角落。它的價(jià)值不僅在于降本增效，更在于重構(gòu)人與技術(shù)的關(guān)系——當(dāng)老人能用語音生成記賬工具，當(dāng)設(shè)計(jì)師能通過草圖生成3D模型，當(dāng)醫(yī)生能借助AI提升診斷精度，全模態(tài)正在實(shí)現(xiàn)“讓智能無需學(xué)習(xí)門檻”的終極目標(biāo)。

這場競爭沒有絕對贏家，因?yàn)槿B(tài)的本質(zhì)是打開AI應(yīng)用的無限可能。未來，技術(shù)突破將繼續(xù)聚焦于更高精度的模態(tài)融合與更低成本的推理實(shí)現(xiàn)，而那些能將技術(shù)能力與場景需求深度綁定的產(chǎn)品，終將在這場變革中占據(jù)先機(jī)。AI的全模態(tài)時(shí)刻，既是競爭的新起點(diǎn)，更是技術(shù)普惠的新拐點(diǎn)。