AI時代，年輕人都在忙著做builder。

22歲的大學(xué)生劉璐下課后，用AI“鼓搗”出了一個“呼吸訓(xùn)練”應(yīng)用。劉璐沒有代碼基礎(chǔ)，只是告訴AI，希望這款應(yīng)用在運動時輔助自己進行呼吸訓(xùn)練，要包括訓(xùn)練計時，不同節(jié)奏的呼吸模式。為了效果趨于完美，她花了幾個小時反復(fù)調(diào)試。而這一切，只是因為劉璐偶然得知呼吸訓(xùn)練對減脂很有用。

像劉璐一樣的年輕人并不是個例，AI技術(shù)門檻大幅降低后，“造一個自己的應(yīng)用”正在成為年輕人的新玩法。年輕人不再滿足于消費應(yīng)用，而開始主動定義工具。有人為自己做一款安撫情緒的小助手，有人做賽博求簽桶，有人讓AI 教自己織毛衣，也有人嘗試復(fù)刻屬于自己的“微信”“淘寶”。

當“Builder文化”盛行，進步欲成為當代年輕人的集體潛意識，一些AI工具恰好為“腦開大洞”的他們提供了一個百寶工具箱。

AI應(yīng)用順勢而行。螞蟻集團在11月推出的AI助手靈光，是這趨勢的代表之一。靈光的「閃應(yīng)用」功能，讓用戶用文字描述需求，AI負責界面設(shè)計、代碼生成、應(yīng)用部署。上線兩周，用戶已創(chuàng)建330萬個“閃應(yīng)用”。

AI時代，很多用戶正從被動的消費者一躍變成了創(chuàng)造者。

01

手搓AI應(yīng)用讓人找回生活“可控感”

社會學(xué)家項飆曾提出“懸浮”概念，形容當代年輕人忙著一個又一個具體目標，卻對更長遠的方向感到迷茫。在這種狀態(tài)下，打開B站、小紅書等社交平臺，“自律vlog”“學(xué)習(xí)打卡”“效率神器”大受歡迎 —— 時間管理、技能提升類內(nèi)容常年占據(jù)熱門排行榜。

工具成為了年輕群體為生活找到確定性的來源。如果不知道方向，至少可以先優(yōu)化路徑。

對28歲的方若來說，她最想要的是一個完全適合她自己的工具，而面向大眾化的應(yīng)用，難以高度匹配她的需求。

在國企上班的方若平日喜歡記賬，市面上的記賬工具有幾十種，她也用過主流的幾款A(yù)PP，每次輸入都要點擊選擇分類，再填寫支出明細，而她并不需要那么多分類。最終，她花幾分鐘就做出一款滿意的“記賬”應(yīng)用，只加入固定支出、美團支出、網(wǎng)購支出、線下買菜四項。這些維度可能不全面，但對她來說最適合記賬。

如果說，自己定義的應(yīng)用讓方若在生活里找回了某種“可控感”，95后程序員王國還意外獲得了社交滿足。

王國是個音樂愛好者。他在北京一家互聯(lián)網(wǎng)公司上班，下班后自學(xué)小提琴。“我試過十幾款小提琴節(jié)拍器App，每款都要植入廣告。”他說。

厭倦之下，他索性決定自己手搓一個賽博朋克風(fēng)的小提琴節(jié)拍器?！坝肁I生成的時候感覺自己像產(chǎn)品經(jīng)理，提了一句需求，它自己就長出來了，太方便了”。在社交平臺分享后，王國生成的賽博朋克風(fēng)小提琴節(jié)拍器意外反響不錯，評論區(qū)擠滿了來問提示詞的人。

當創(chuàng)作的門檻足夠低，年輕人的創(chuàng)造欲望就會被無限放大。那些細碎的、私人化的，看似不重要的需求被即時滿足后，創(chuàng)作本身帶來的成就感與掌控感，正好填補了年輕人“原子化”的社會生活。

圖/閃應(yīng)用示例

我們觀察到，靈光330萬個閃應(yīng)用里，包括主打解壓的云養(yǎng)貓模擬器，主攻效率管理的智能待辦清單，輔助學(xué)習(xí)的考研進度管理、單詞記憶大師，還有腦洞十足的美食抽簽器、潑冷水神器。普通人被忽視的需求縫隙正被AI重新填滿。

02

當應(yīng)用創(chuàng)作門檻趨近于零

對比不同世代人們對工具的態(tài)度，可以發(fā)現(xiàn)一個有趣的代際差異。

70后、80后更傾向于“尋找合適的工具”。他們習(xí)慣在應(yīng)用商店搜索、比較、選擇，相信專業(yè)團隊開發(fā)的產(chǎn)品。對他們來說，工具是“完成任務(wù)的途徑”。

而90后、00后更愿意“創(chuàng)造自己的工具”。他們成長于Mod文化（游戲模改）、開源軟件和DIY精神盛行的時代，天然相信自己可以做得更好。對于他們來說，工具是自我表達的方式。

打開蘋果App Store，上面有超過200萬款應(yīng)用，Google Play商店上更多，超過300萬。在這片應(yīng)用海洋中，用戶卻常常陷入一種“豐富的匱乏”，選擇很多，但真正合用的很少。

應(yīng)用商店遵循的是典型的“規(guī)模邏輯”。一款應(yīng)用想要獲得推薦、維持運營，必須追求最大化的用戶覆蓋。這導(dǎo)致兩個結(jié)果：一是功能堆砌，每個App都想成為“大而全”的瑞士軍刀；二是目標用戶模糊，試圖滿足所有人的想法，很可能無法讓絕大多數(shù)人感到滿意。

畢竟，一個專業(yè)App的開發(fā)需要產(chǎn)品、設(shè)計、開發(fā)、測試、運維的完整團隊，從創(chuàng)意到上線往往需要數(shù)月，成本動輒數(shù)十萬甚至數(shù)百萬。如此高昂的投入，也只能押注在那些市場規(guī)模足夠大、需求足夠普適的賽道。

于是，那些細微的、臨時的、高度個性化的需求，就成了數(shù)字世界的“沉默廢墟”。真實存在，卻無人問津。

直到AI產(chǎn)品的日漸成熟，年輕人們開始用AI自給自足。

今年一大行業(yè)趨勢是，AI正從聊天走向“構(gòu)建”。從包括Gemini 3.0崇尚的“實用工具化”，到Meta要做的用戶生活智能助理，再到螞蟻靈光的閃應(yīng)用，全代碼生成、多智能體協(xié)作的技術(shù)突破，普通人手搓應(yīng)用已經(jīng)成為可能。

以靈光為例，在對話框輸入一句話“生成一個俄羅斯方塊游戲，要經(jīng)典的掌機風(fēng)格”，30秒后，游戲就會出現(xiàn)在屏幕上。上下左右移動、旋轉(zhuǎn)、計分，基本功能俱全。

背后是AI技術(shù)的突破，將應(yīng)用開發(fā)的門檻從“專業(yè)編程”降低到“會打字就行”。創(chuàng)作過程變成了對話，用戶描述需求，AI理解意圖，生成應(yīng)用，用戶反饋調(diào)整，循環(huán)迭代。

方若為解決“每天吃什么”的難題，手搓了一款“靈感菜譜”。在超過50輪的對話調(diào)整中，她逐步添加了菜譜錄入、隨機生成等功能，還調(diào)整了UI頁面的風(fēng)格，“就像捏陶土一樣，一點點塑造成我想要的樣子?！?/p>

圖/通過靈光閃應(yīng)用搓的菜譜靈感食譜

如果說以前用戶說不清自己要什么，開發(fā)者聽不懂用戶要什么?，F(xiàn)在，用戶自己就是產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計師和測試員，AI成了那個無限耐心的全能工程師。

03

AI時代的“腦洞”經(jīng)濟

1992年，日本富士通工程師發(fā)明了二維碼，起初只用來在汽車工廠里追蹤零件。30年后從各消費場景到個人身份，二維碼無處不在。

技術(shù)普及往往遵循一條軌跡：從一個專業(yè)工具，演變?yōu)槿窕A(chǔ)設(shè)施，最終催生出遠超設(shè)計者想象的應(yīng)用場景。在AI應(yīng)用生成領(lǐng)域，同樣的故事正在上演。

12月2日，螞蟻集團旗下AI助手靈光公布了一個數(shù)字：上線兩周，用戶已創(chuàng)建330萬個閃應(yīng)用。這些由普通人用自然語言生成的輕量級工具，從“點菜神器”到“穿搭推薦”，每一個都是傳統(tǒng)應(yīng)用商店未能覆蓋的長尾需求。

這揭示了一個長期被忽略的真相，需求的長尾遠比我們想象的更長。而這些看起來“不經(jīng)濟”的腦洞需求，聚合起來是一個巨大的市場。當AI將創(chuàng)作成本降至接近零，服務(wù)這些需求不僅變得可能，甚至變得絲滑自然。

如果說第一代個人創(chuàng)作者成長于微信、微博、YouTube、B站，核心是內(nèi)容創(chuàng)作，借助提供情緒價值等實現(xiàn)變現(xiàn)。第二代個人創(chuàng)作者的核心變成了工具創(chuàng)作。只要腦洞足夠大，敏銳洞察社會需求，用戶可以創(chuàng)造一款工具，真正幫大家解決問題。創(chuàng)造者可以依靠工具功能和效率變現(xiàn)。

這可能是AI時代“創(chuàng)造者經(jīng)濟”的一個縮影。正如王國手搓的賽博朋克風(fēng)節(jié)拍器引來一群“興趣相同”的人，獨屬于AI時代的“腦洞經(jīng)濟”也正在到來。

在AI的輔助下，個人創(chuàng)作者不僅可以交易高質(zhì)量的“生成策略”或“提示詞模板”，還可以交易自己的AI應(yīng)用，比如有人擅長生成效率工具，有人擅長創(chuàng)作教育應(yīng)用，一個基于AI應(yīng)用創(chuàng)作的微經(jīng)濟生態(tài)可能出現(xiàn)。一款小的應(yīng)用只要有幾十到幾百個忠實用戶，就可以自負盈虧。

不過，值得關(guān)注的是，盡管谷歌、Meta、OpenAI，到螞蟻靈光，都為個人創(chuàng)作者提供生長的土壤，但他們的存在仍是對現(xiàn)有應(yīng)用生態(tài)的補充，而非替代。

AI交互也并不完美，復(fù)雜應(yīng)用很難生成，數(shù)據(jù)儲存、生成延遲等依然是困擾創(chuàng)作者的難題。以靈光為例，方若和王國在靈光上的體驗也值得期待，例如對功能精準度和動畫效果的更高要求，也為產(chǎn)品的迭代提供了有價值的反饋方向。

就像三十年前沒人能預(yù)測，一個用于追蹤汽車零件的二維碼，會融入到社會生活工作的方方面面。今天我們也很難預(yù)測，這330萬次的“靈光一閃”，最終會照亮怎樣的未來。

不過可以預(yù)見的是，最終誰能真正降低“需求滿足”的門檻，讓用戶使用體驗更好更快，誰就可能離下一代的AI入口更近。

（文中劉璐、王國、方若為化名）

撰寫｜何可

編輯｜柳嘉

「白鯨實驗室」原創(chuàng)文章

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