连支付宝都开始了

上周 AI 圈又出了一款现象级产品，名字叫「灵光」。

这款 App 上线 4 天后就达到了下载量 100 万的成绩，也很快冲上了 AppStore 免费榜第一。

我在很多信息渠道都看到不少人在吹「灵光」，说是中国 AI 的又一王炸产品，甚至夸张到说可以平替现在所有 AI 工具。

说实话，我觉得有点吹过头了。

灵光这款 App 并不是哪家创业公司的产品，而是出自阿里旗下的蚂蚁集团，也就是做支付宝的那个。

所以，当你下载完 App 后可以用支付宝账号一键授权登录。

进入产品后还是挺简洁的，他们主打「让复杂，变简单」，这个产品主张也的确落到了所有功能里。

不过我倒是好奇，为什么是支付宝？

可能很多人都没想到，一个如此火爆的 AI 产品竟然出自一个做金融服务和支付产品的公司。

虽然背靠阿里，但支付宝相对于淘宝和阿里系其他产品来说应该不是那个最有优势的选手。

我特意查了下，灵光使用的大模型并非完全依靠阿里的千问系列，而是有一部分自己训练营的多模态模型，他们叫全模态。

这并不是一个单一模型，而是包含了实时搜索、视觉理解、代码生成能力的多模型工具集合。

简单说，他们是把各种模型单一能力组合成了一个工具箱。

再看功能。

在我看来，灵光体验最好的部分就是它的回答模式。

具体表现在，它会用图文并茂、带可动组件、排版和视觉合理的方式帮你整理回答内容。

相比其他 AI 产品只是给你返回一段文字，或者最多加一些表情符号或者字体加粗之外，灵光的回答内容在体验上目前我觉得是最好的。

注意，我说的是体验，也就是内容的视觉化呈现和交互模式，先不谈回答内容质量。

比如，我让它帮我整理一下阿里的最新财报。

如果是其他 AI 产品，可能给我一些文字描述和数据说明就完事了。

但是，灵光这种带排版、带可交互图表、带模块化关键数据的呈现方式，还是让我眼前一亮。

一句话总结：它提高了获取关键信息的效率并提升了阅读体验。

这一点，灵光确实和其他 AI 产品不一样，看来是在用户体验和产品设计上花了心思的。

可是，我觉得的优势也就到这里结束了。

至于很多人在吹的灵光闪应用，不知道是我的打开方式不对还是怎么地，至少没有解决我的问题，甚至完全不可用。

比如，我让灵光帮我生成一个根据文字生成图片并适合在朋友圈分享的小工具，它的确做到了，但没有可用性。

如果只是输入短文案，还能正常显示。如果输入的文案长一点，它就会超出图片边界，而且是无法滑动的。

另外，图片不支持保存，只能截图，而显示不全的信息截图又没意义。加上默认提供的几个图片背景风格很丑，所以没有可用性。

灵光号称 30 秒基于一句话需求生成效率小工具，反正我第一次实验就失败了。

接下来，我又让灵光帮我做一个能从 36 氪和虎嗅网站抓取互联网产品相关内容的工具，它同样很快做出来了。

但是，依旧不可用。

首先，我不知道是数据源的问题还是产品实现 bug，所有被抓过来的信息都是 2024 年的，但日期又都是今天，且时间也是不对的。

其次，点击单条信息后只能看到一小段内容，点击查看原文链接后就会报错。

产品做得很快，页面看起来也不错，但功能不可用就等于白瞎。

后来我又做了一个根据输入食物计算摄入热量的小工具，也同样没有满足我的需求。

先后做了 3 个闪应用，前两个没一个能用的，只有最后一个还勉强能起点作用。

我让灵光给我做一个展示动能定理的小工具，他生成的这个应用可以手动调整质量和速度并自动根据公式计算动能。

不仅如此，在下面还能看到不同参数下的动态速度演示，还是很直观的。

除此之外，我发现让它去做一些带科普、知识、演示类的小工具时确实很方便，主要是直观。

至于其他的对工作和生活提效的小工具，我目前没想到有什么是可以能真正用起来的。

比如，我看有人做计算器、有人做人生倒计时、有人做打飞机游戏。讲真，这都是伪需求。

如果工具做出来不能解决实际问题，只是为了凸显 AI 能做出来，其实意义不大。

所以，我才说很多人对灵光有点吹过头了。或者说，目前的灵光还没有我们想象的那么强。

包括前面提到的在信息整合和阅读效率和体验上的提升，这也不是护城河，其他产品都可以做到。

但灵光也确实打开了一个新思路，就是面向一些小场景快速搭建小工具去给普通人使用，这相比 Cursor 或者 Trae 这类比较重的 AI 编程工具来说轻量化很多。

关键是，提出需求就可快速落地，不需要改 bug、不需要部署、直接上线，开箱即用。

最后，我试了下灵光的识图能力，上传了一张我拍摄的照片让它解读。

从客观结果来看，它解读错了。

图中的两辆车确实是理想和问界，不过灵光恰好说反了，他把问界当成了理想。

可能是两辆车的屁股和尾灯包括车牌位置都太像了，连 AI 都分不清楚了。的确，从设计来看，问界是在摸着理想过河。

灵光确实有些创新，但估计第一版还没那么完善，依然有优化和迭代空间，也期待他们后续的升级。

回顾这一年 AI 的发展速度，真的像过了几个代际。年初 DeepSeek 才刚刚爆火，而这一年已经迭代出来太多 AI 产品。

模型能力在增强，越来越多的 AI 应用开始出现，各大公司的投入加码、人才流动、行业变革，这就是一年里发生的变化。

这种速度，过去还真没见过。

我还是那个观点：「AI 不是趋势，而是现在进行时」。

说到这，我对未来更加充满期待了！