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      螞蟻的人該補補商業(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(dāng)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(dāng)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(dāng)年抖音推出的時候,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(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(fù)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(yīng)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(yīng)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(fù)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(yīng)用的增長率看起來沒怎么跑就大幅減緩,是因為AI應(yīng)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(dāng)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(yīng)用層出不窮、供給嚴(yán)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(wù)。當(dāng)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(shù)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(lǐng)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(biāo)不同競品。當(dāng)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(dǎo)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(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(dāng)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(shè)定的目標(biāo)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(yīng)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(biāo)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(biāo),你說要考20分,老師說還可以沖一下、沖第一。大伙都上過學(xué),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(lǐng)先的技術(shù)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(lǐng)先。而在信息流場景下,沒有什么技術(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(fù)擔(dān),對于內(nèi)容推薦的精準(zhǔn)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(dāng)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(zhǔn)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(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(dǎo)致在城市小資群體里留下了low的印象。

      當(dāng)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(dāng)時欠的技術(shù)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(shù)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(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(dāng)用戶已經(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(fēng)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(rèn)界面上方,靈光都會播放一段風(fēng)景視頻動畫。

      (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,還是對用戶的打擾就見仁見智了。)

      這些交互設(shè)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(fēng)格有的人并不喜歡,但我個人認(rèn)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(yán)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(shè)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(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(yīng)用沒有生成這種動畫,但它直接給你推薦了幾個另一個關(guān)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(guān)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(dāng)年的抖音一定很遠。

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