文｜唐辰同学，作者 | 唐伦

春节红包大战，将大厂的 AI 竞速推向 " 白热化 "。

继腾讯、百度分别要发 10 亿、5 亿现金红包后，阿里千问 30 亿 " 春节请客计划 " 也在今天（6 日）正式启动。豆包也将在一周后的央视春晚上，和火山引擎绑定出现。

最先被用户看到，也是极具象征意义的一幕是，大量用户涌入腾讯元宝，建 " 派 "、拉人、分红包，瞬时流量一度导致元宝服务器宕机。元宝红包迅速在微信群、朋友圈刷屏，其关联信息登上各平台的热搜。

随之而来的热议，也将元宝和腾讯 AI 推向舆论中心。比如，点赞者认为这轮红包，加速普及 AI，也让业界看到腾讯在原生 AI 上的策略和进展；也有质疑认为，这种方式简单粗暴，是为新功能冷启动的流量借势。

在我看来，有争议不一定是坏事，反倒说明腾讯在 AI 社交上的探索，走进了 " 非共识 " 的领域。这是 AI 向前演进必须要经历的过程。

社交是人类最底层的需求之一，面对的是 " 我和他人的关系 "，这其中既包含明确目标，也存在大量非目的性交互；既有效率诉求，也有情绪价值。

把 AI 放进社交场景，相当于把模型直接置入人类最复杂真实的系统环境中，这其中关键问题不再只是 "AI 能做什么 "，而变成了 "AI 应该处在什么位置 "。

AI 是一个具有人格的交流对象？一个随调随用的工具？还是一个嵌入关系网络、参与群体互动的智能节点？

华山自古一条道，但 AI 不是。不同的答案，指向不同的逻辑，最终的产品形态还未落定。

过去几年，各家都在尝试如何拉近 AI 与人的关系，如何让 AI 深入真实场景中探路。若拉长时间线来看，元宝派或许是 AI 社交这个方向上，更深层次、更进一步的人机交互实验。

把 AI 当搭子，获取 " 多人 + 多 AI 角色 " 情感陪伴

让人与 AI 角色交流，围绕情绪价值构建产品，是这个方向上较早的探索。其中，Character.AI 无疑是最激进的。

这家公司的创始人是前 Google LaMDA 项目核心成员。LaMDA 是专门为对话应用程序训练的模型，其设计初衷正是为了让大模型能够和人进行自然、流畅的对话。2022 年，LaMDA 因一则新闻广受关注，当时谷歌的一名工程师声称该模型具有自我意识。

尽管这一说法保守争议，但 LaMDA 的问世已经说明语言模型具备 " 持续人格 " 的可能性，即模型能够长时间维持 语气、立场、情绪一致性，能对抽象身份进行自洽扮演，以及能在对话中 " 记得自己是谁 "。

Character.AI 的产品便是基于模型的这些特性构建。用户可以创造或选择与成千上万个拥有不同 " 人格 " 的 AI 角色对话。这些角色可以是历史名人如爱因斯坦，也可以是动漫游戏里的虚构人物，甚至是用户根据自己想象创造的全新形象。

当这种人类与 AI 角色一对一的交流延伸到多人场景时，一个由 AI 角色强主导的多人交流空间便自然形成了。2023 年，Character.AI 推出了 " 群聊 " 功能，允许多个用户与多个 AI 角色在同一个空间里互动，AI 和 AI 之间交互也会碰撞新的观点。

比如，让历史人物（如苏格拉底、拿破仑）与现代科技名人（如埃隆 · 马斯克、扎克伯格）在同一个聊天室里辩论哲学或商业问题，人类用户可以观察他们的交流，甚至看到 AI 苏格拉底与 AI 马斯克吵架的盛况。人类是参与者，也是观众，而 AI 角色则是推动对话发展的核心。

人们在意的是与 AI 持续的交流中收获的情感体验，如消解孤独、获得认同等等。正如，Character.AI 的很多用户承认因为聊天体验过于逼真，对产品的依赖不断增强， " 自己创作的角色拥有生命，就像在与真人交谈。"

Character.AI 走红之后，主打 " 陪伴 " 的 AI 产品在国内外都掀起了一阵风潮。字节做了 " 猫箱 "，快手推出了 " 飞船 "，还有 Minimax 的 " 星野 "、阶跃星辰 的 " 冒泡鸭 " 等等。

从产品体验看，Character.AI 本质上不是在做社交，因为人并不一定需要 " 另一个人 "，也能获得持续、沉浸的情感与叙事体验。它的本质是把 "AI 陪伴 " 做成了可交互的内容形态，形成 " 多人 + 多 AI 角色 " 的组合。

尽管 AI 陪伴描绘了一个充满想象力的前景，但在技术成熟度、产品差异化等多个层面，整个行业都还处于探索阶段。这类产品的共同困境是，用户一旦完成初次探索，如果缺乏强烈的新意或社交粘性便会离开。

把 AI 当助手，构建 " 多人 + 多 Agent" 协作组合

随着 AI 技术发展，大模型逐步具备了多轮理解与复杂协作的能力。以 OpenAI、Google、Microsoft，以及国内阿里、百度为代表的一线厂商，都将 AI 定位为 " 公共工具 "，嵌入到群聊等协作空间。

去年底，OpenAI 为 ChatGPT 推出的群聊功能，就是一个典型的 " 多人协作空间 "。在这个空间里，多个用户可以共同与 ChatGPT 互动，协同完成一项任务。比如，一个团队可以用它来共同策划一场市场活动，AI 负责根据讨论内容生成方案、总结要点、甚至草拟邮件。

在这个过程中，ChatGPT 不主动 " 闲聊 "，也不会试图建立情感连接。你可以通过 @ChatGPT 召唤它，确保它在关键时刻回应你的需求。同时，它也能自行判断该不该说话。

Microsoft 的路径更加企业化。Copilot 被深度嵌入 Teams、Word、Excel 等协作工具中，在会议记录、文档共创、任务拆解等场景里充当实时助理。Copilot 可以自动生成会议纪要、提炼行动项，甚至在群聊中根据上下文补充数据与建议。但 AI 始终以 " 生产力插件 " 的身份存在，而非群聊中的独立角色。

Google 则延续了 Workspace 的协作传统，将 Gemini 融入 Gmail、Docs、Meet 等产品。在多人文档或会议场景中，Gemini 可以帮助用户实时总结讨论内容、生成草稿、提取重点。这种设计同样强调 AI 的工具属性。

三者的共同点在于：AI 被放置在任务流程节点上，成为默认可调用的能力模块。这条路径的核心逻辑是 "AI 即效率 "。AI 不是群成员，而是群助手。它的价值在于精准地响应指令，高效地完成任务，而非真正进入到人类的关系网络中。

在国内，阿里和百度也在这一方向上进行探索。阿里旗下 UC 浏览器开始内测 "AI 群聊 " 功能，从网传截图来看，默认成员包含 " 小优 "、夸克 AI、通义千问、Deepseek 等多个智能体。目前 UC 的 AI 群聊尚不融合真人用户，更像是将内部模型能力进行整合。

百度的逻辑则与其 " 搜索 " 基因一脉相承。其 " 文心一言 "App 内测的 " 多人、多 Agent 群聊 " 功能，更侧重于信息获取与处理。用户在一个群聊中，可同时调用 " 群聊助手 "" 私人助手 "" 健康管家 " 等多个智能体解决复杂问题。这如同把传统的 " 搜索框 "，升级为一个多智能体协作的工作台。

从这些产品的形态来看，表面是 " 群聊 "，本质上是在将原本分散在不同工具中的 AI 能力，聚拢到统一的协作空间，构成以任务为导向的 " 多人 + 多 Agent" 协作组合。

这一路径是当前相对稳妥和成熟的落地模式。但它的挑战同样明显：当各家大模型能力逐渐趋同，当群聊协作、上下文理解成为行业标配，工具型 AI 很容易陷入 " 谁都好用，但谁都可被替代 " 的境地。

把 AI 当做群成员，放进人类真实的社交场景

社交的本质是 " 关系 "，而不仅仅是 " 任务 "。一个纯粹以任务为导向的空间，或许能提高协作效率，但它能否承载人类复杂多样的社交需求，仍然是一个值得探索的问题。我们也能从这个视角，看看腾讯的 " 元宝派 "。

这个产品的机制很简单，用户在元宝中创建一个可多人聊天的 " 派 "，然后一键发给微信、QQ 好友，邀请更多人加入。

用户拉 " 派 " 的动机来自同一兴趣（投资、追星、游戏），或者同一身份（同事、同学、圈子）等等，形成了八卦、吐槽、学习交流等五花八门的 " 派 "。

有人把家族群转移到了元宝派，长辈平时转发一些伪科学养生文章，就可以一键 @元宝辟谣。还有人创建了打卡读书派，大家各自聊每天看了什么书，有什么感悟，遇到不理解的内容，可以跟派互动请教。

值得注意的是，这些拉 " 派 " 动机并不依赖 AI 产生，而是原本就在你我日常生活中的社交需求。

此外，元宝派还引入了更多腾讯生态的内容，比如 QQ 音乐的歌曲、腾讯视频的影视剧、腾讯体育的 NBA 比赛等，让 " 派 " 里的成员有更多事情可以一起做。

一个产品细节是，在元宝派中所有成员的头像都是在聊天框底部显示，点开一个人的头像就可以跟对方私聊。有用户体验后，" 想起了当年高中读书的时候，给朋友传小纸条。"

从产品体验看，元宝 " 派 " 在大模型时代构建了一个个智能客厅，是 " 多人 +AI 成员 " 的组合，更加侧重的是人与人的关系。

AI 以群成员身份进入这些真实社交场景，不是群聊里的 " 工具插件 "，更像是一个随时在场的智能参与者。它的作用是参与讨论、提供信息、辅助决策，以及活跃气氛。

AI 核心的价值是强化人与人原有的链接，辅助大家社交得更顺畅。这是尝试把 AI 变成关系网络上的基础能力，一个智能的社交节点。

这种设计背后，其实是腾讯一以贯之的产品方法论，不是先去想 " 要给用户提供什么功能 "，而是先考虑哪些人会因为什么关系，长期留在同一个场景里。

微信支付就是一个典型例子。移动支付兴起时，人们普遍认为只有电商这种强交易属性的产品才可能做支付，但腾讯看到的是另一件事，即人与人之间天然存在大量 " 非商业 " 的金钱往来，如转账、AA、红包、礼金。

这在当时是被低估的高频场景。一旦支付嵌入熟人关系网络，它就不再依赖复杂的交易闭环，而是熟人之间的信任，以及在 " 非商业 " 金钱往来上的便捷。

因此，腾讯不只是 " 做支付 "，而是把 " 关系里的支付行为 " 变成基础设施一般的功能。

在腾讯的社交产品体系中，有私聊、群聊、熟人网络、半熟人网络，这几乎集合了国内最大规模、高频的社交场景。

这一次，腾讯没有选择直接在微信或 QQ 中植入元宝，而是单独推出 " 元宝派 "，本身也说明这是一次带有实验性质的尝试，先在相对独立的产品里，验证 AI 与真实社交关系融合的边界。

从把 AI 当搭子，通过对话获得情绪价值；到把 AI 当助手，提升多人协作的办事效率；再到尝试让 AI 融入真实社交场景，在既有关系中验证其长期价值——我们对于如何利用 AI 的探索在由浅入深。

这个过程中，人类与 AI 的距离也越来越近，要解决的问题也愈发复杂与困难。

前两种探索主要考验模型能力与产品设计，后者则需要直面人类关系本身，即 AI 能否在不打扰社交结构的前提下，成为稳定存在的一部分。这考验的是对人心和人性的洞察。

今年春节档，大厂密集推出 AI 社交功能，更像是一场集体性的前沿试探。它未必立刻分出胜负，却已经指向一个清晰趋势：AI 的竞速开始转向人与人的关系。

热闹红包背后，腾讯的元宝派在这个方向上，首先迈出了一步。而这场关于未来人机共处方式的实验，才刚刚开始。