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      「靈光」沒有賽道,它一頭扎進了人海

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      文 | 闌夕

      經典美劇「生活大爆炸」里有一集的劇情是這樣的:

      加州理工大學的四個科技宅創造了一條可以跨過太平洋的通訊線路,只為可以和地球對面的大學生分享控制對方客廳燈光亮度的能力,此時女主角帶著一臉困惑的問:「所以你們為什么要這么做?」

      回答她的是眾口一致的一句話:「因為我們可以(Because we can)。」

      考慮到這部劇集的諷刺性,這段情節相當露骨的展示出了所謂的「技術優越主義」,在某種意義上,技術是一種特權,既能用來滿足發明創造的宏大敘事,也可以被當作取悅自己的樂趣工具。

      而AI的爆發,除了近乎暴力性的拉平了普羅大眾與前沿技術之間的鴻溝之外,它對「擁有技術才能創造」的古法規則所造成的沖擊,可能影響更加深遠。

      這也是螞蟻發布新的AI助手「靈光」之后,我能看到的最明顯變化。



      在小紅書,「全民手搓AI應用」已經成了一個熱門話題,和之前也曾火爆一時的「AI編程大賽」畫風不同,這個話題里涌現的幾乎都是普通人,而他們用AI的目標,并不是為了搶占一條賽道,而是「天大地大,我最大」的心愿成真。

      如果說AI Coding是在幫助專業工程師提高編碼效率,同時Vibe Coding則是為產品經理、設計師等從業者賦予了代碼能力,那么「靈光」似乎是在繼續下沉,實現了Everyone Coding的可能性。

      顯然,這樣的演進方式是一個交叉型的結構,生產力逐漸走低,而人群規模越來越大。

      從經濟規律來看,生活質量上升的特征之一就是「過剩」,比如物質的過剩,讓我們如今不必焦慮食物的緊缺,而技術的過剩,更是讓人有過精辟的總結:

      「當你在手機上搜索最近的加油站時,你所使用的運算資源遠遠超過美國政府曾將阿姆斯特朗送上月球的大型計算機集群,而在太空軌道有著數十顆環繞地球的人造衛星,它們存在的唯一意義就是為了向你提供最省時間的路線。」

      「靈光」做的事情,和水電能源或是計算資源的普惠方向是一致的,那就是讓開發應用這種原本遙不可及的能力也遵循技術擴散路線,變得無處不在。

      我不認為「靈光」里會長出一個改變世界的應用市場——即使還有商業上的空白,最先發現它的也應該是專業開發者——它更接近C2M對于電商產業的改造,碎片化的需求能夠得到集中化的供給。

      而「靈光」擔當的,就是這個集中的供給。從輕量化的小程序到零門檻的AI小應用,靈光也撬開了一道縫隙,讓專業開發,得以照進 「人人可創造」的碎片化場景。

      上線至今,靈光里涌現了330萬 個普通人手搓的閃應用,這些個人應用很難轉變出商業價值。或者說,正是因為缺少商業價值,才從來沒有分配夠用的開發資源,來滿足回報嚴重不足的需求。



      比如給自己家的小貓做一套惟妙惟肖的表情包,它的流通范圍其實僅限于幾個人的家庭群,盡管轉得挺開心的,但在「靈光」提供實現能力之前,不會有人愿意花錢請專業的前端和美工來做這么一件小事。

      再比如有老師把初中物理題做成可交互的小游戲,讓課本里呆板簡單的實驗圖示變成了點觸屏幕就能看到干預結果的生動教學,不再需要專業的教輔工具和開發環境,手機鏈接直接打開即可現場演練。

      事實證明。只要工具趁手,人人都是腦洞大開的創造者,從日常生活、工作學習、娛樂社交等各個角度出發,他們用AI解決真實生活中的小問題,或創造意想不到的大樂趣,包括但不限于玩抽象、練體能、學理財等等。

      都說AI的涌現讓人類驚訝,但我反倒覺得,搞不好是人類好奇心、想象力的涌現才會驗證AI的價值,所有關于AI引發存在主義危機的安撫里都會給出「人類的想法才是最重要的」的結論,然而空口無憑,在AI替人寫報告、編音樂、畫圖片、拍視頻的普遍性趨勢里,怎樣證明「人類的想法」甚至依然是存在的?

      「靈光」的熱鬧,給出了一個不錯的,也是我很喜歡的答案。

      它象征著一個在應用上予取予求的未來:我們遇到的每一個小問題,都能「使喚」AI開發一個應用來解決,中心化的流量分發依然重要,但個人創造力的爆發,卻能徹底滿足長尾需求。

      20年前,時任「連線」雜志主編的克里斯·安德森(Chris Anderson)提出了長尾理論的概念,意思是:當商品的生產、流通和獲客成本下降到一定程度,再小眾的需求,都能找到對應的供給。

      當時的圖書市場就是一個典型案例,市面上出版銷售的圖書總數大概有300萬種,但傳統書店因為面積有限,不可能放滿所有的圖書,所以只能暢銷書導向,只放賣得好的書,而亞馬遜問世之后,可以利用無限貨架的特點,將這300萬種書全都上架銷售,并用搜索服務支持用戶下單,最終有超過1/4的交易額是來自銷量排在10萬名之后的冷門圖書貢獻的。

      當長尾理論來到AI行業,你會發現它依然是奏效的:

      只要開發成本無限接近于零,再無聊的需求也能匹配一個哪怕是日拋式的閃應用,因為用戶想要,「Because we can」。

      事實上,Gemini 3的空前火爆、以及每一次基座模型的大步前進,都是因為它在普通人群那里開拓了新的想象空間,而不是更會做奧數題了??

      AGI固然是皇冠上的明珠,但在充滿柴米油鹽的生活里,能幫把手的價值,遠遠勝過越來越審美疲勞的宏大敘事。

      也不要忘了,生成式AI(Generative AI)——而不只是AI——才是這輪浪潮里的核心概念,生成海量且碎片的應用,是繞不開的一個環節。

      只能說,想在AI Coding領域「榨干」程序員們最后一塊銅板的產品太多,也可以理解,畢竟是高凈值市場,但像「靈光」這樣直奔素人用戶而去、要讓每個人都能按需定制App的AI產品,還是太少了。

      無論如何,創造不分三六九等,能抓到老鼠的就是好貓。

      從「拖拽式」到「對話式」,零代碼開發正在經歷代際升級,不僅是非技術人手搓應用,自然語言交互更將成為開發的主流方式。這意味著,AI產品的核心競爭力將從「模型能力」轉向「需求轉化效率」。

      一言以蔽之,能辦事的AI,才是好AI。

      最重要的是,在這樣的生態里,人的價值,人的判斷,人的創造力,是真的被看見了,AI沒有試圖取代人類,或是讓人類靠邊站,它像科幻電影里的外接骨骼那樣,把人類的動手能力做了幾何級的增強。

      舊時王謝堂前燕,飛入尋常百姓家,當技術不再是門檻,創造力便回歸其本源。

      擁有那只燕子,不如想象一個春天,并交付予它怎樣的天空,如今,烏衣巷空了,而靈燕滿天下。

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