文 | AIX 财经，作者 | 王璐，编辑 | 魏佳

春节临近，AI 的存在感被推到了一个新高度。从红包大战、补贴拉新，到请用户喝奶茶，科技巨头们先后砸出超 50 亿现金。红包之外，另一个正在被密集尝试的新方向，是 AI 群聊。

当 AI 聊天机器人成为当下发展最成熟、用户规模最大的应用形态，巨头们也不再满足于守着一个对话框做生意，而是把 AI 推进更高频的多人对话。

所谓 AI 群聊，是将大模型能力与传统群聊场景相结合，在 ChatGPT、文心一言、腾讯元宝等应用中 " 建群 "。在这个空间里，AI 不再是一个需要你明确下达指令的 " 工具 "，它会根据聊天内容主动判断何时该介入，既能像朋友一样接梗互动、活跃气氛，也能在大家讨论工作或规划行程时，帮忙梳理要点、查询信息甚至协调分工。

这一尝试最早来自于 OpenAI，随后，国内大厂迅速跟进，百度在文心 APP 中率先上线群聊助手，腾讯则在腾讯元宝中推出了 " 元宝派 "，阿里虽未直接落地于聊天机器人千问，但也通过 UC 浏览器内置了相关 AI 群聊能力。

不过，从实际体验来看，AI 群聊距离 " 好用 " 仍有较大差距。无论是使用门槛、协作稳定性，还是对复杂任务的交付能力，目前都难以支撑起用户的长期使用习惯。随着新鲜感消退，AI 群聊也已经开始出现降温迹象。

即便如此，科技巨头们依然选择抢跑。因为在它们看来，AI 群聊并不只是一个功能形态，更可能是 AI 时代下一个高频入口。

巨头争抢 AI 群聊：腾讯重社交，百度、阿里重工具

放眼国内外，目前加入 "AI 群聊 " 竞争的公司主要集中在国外的 ChatGPT，以及国内的 BAT。

其中，ChatGPT 属于先行者。2025 年 11 月底，它正式推出群组协作功能，首次支持多用户与多个 AI 智能体在同一对话场景中交流，突破了传统 " 一问一答 " 的单线互动模式。AI 的角色也从原本 " 群聊中的工具 "，变成 " 群聊的组织者与协调者 "。

国内的大厂步伐较为一致，百度文心与腾讯元宝都在 2026 年 1 月底上线了 AI 群聊功能，但产品方向明显不同。

腾讯的 " 元宝派 " 更侧重社交导向，强调 AI 在群体互动中的氛围营造与参与感。ChatGPT、百度文心与阿里 UC 浏览器更侧重于工具导向，但三家也有所差别。ChatGPT 偏向自然语言交流，百度文心强调任务导向与职场协作，追求在办公场景中高效响应。阿里的做法则最为独特，其 AI 群聊功能并未集成在主打聊天、搜索的 " 千问 " 应用中，而是在 UC 浏览器中构建了一个 " 多智能体议会 "，让小优（UC 原生智能 AI 助手）、夸克、通义千问、DeepSeek 等智能体并行待命。

九章智渊 CEO、资深 AI 算法工程师学麟指出，这两种产品路线可以理解为 " 情商 " 与 " 智商 " 谁占主导的区别。腾讯元宝派主打情感价值，AI 扮演气氛组与参与者，重在降低沟通门槛、促进互动，容错率较高；工具派（ChatGPT、百度、阿里）则主打效率价值，AI 承担秘书与协调者角色，专注于文档协作、任务管理与信息提纯，更追求精准度。

AI 群聊的不同路线 受访者用 AI 生成

整体而言，国内厂商对 AI 群聊持相对保守的态度，相关功能均处于内测阶段，但 AI 群聊的核心功能已基本明确，可以分为基础和高阶两个层面。

基础功能在于让 AI 准确追踪和理解群聊的完整上下文，帮助用户解决信息过载这一痛点。

比如你忙了一上午，错过了上百条群消息，这时不需要一直往上翻聊天记录，仅需 @AI 说一句 " 总结下最近的聊天记录 "，AI 便会自动梳理核心信息。

高阶功能则是 " 多群协作 "，即将 AI 拆解为不同角色，构建一个分工明确的智能系统，从而提升团队协作效率、完成较为复杂的任务。

这类似于一家公司的运作机制：在不同群聊或任务中，AI 助手可以化身为市场、技术、运营等部门的 " 专家 "，同时还有一个扮演 "CEO" 角色的 AI 负责整体协调与方向把控。

具体到应用场景中，各家展现出不同的优劣势。

以家庭群聊策划春节出游为例，这一场景更契合 " 元宝派 " 的社交路线。其优势首先体现在便捷的社交连接上，可直接向微信、QQ 好友发送邀请链接，而目前其他 AI 群聊尚且不支持这一功能，需要复制群口令进入。

当家人全部入群后，用户只需提出 " 想出去玩 " 这样的模糊需求并 @元宝，它便能推荐拍照好看、美食地道的目的地。随着讨论的展开，元宝不仅能整合多方意见生成完整行程，还会附上 " 餐厅招牌菜记得打卡 " 这类趣味提示。

在整个过程中，元宝像一个活跃的群友，通过接梗互动、将上传的风景照制作成搞笑 " 梗图 " 或表情包，持续维持群内的 " 氛围感 " 与 " 参与感 "。

在工作协作场景中，尽管目前所有 AI 群聊都具备信息总结、文本创作等基础功能，但百度文心采取的方式最为特殊。

与其他平台主要围绕一个中心化 AI 助手提供支持不同，文心为每位群成员都配备了一个专属的 " 个人助手 "。当讨论触及特定专业领域时，AI 还会主动识别意图并邀请相应的专业 AI 智能体加入群聊。

比如，用户在小组项目群中上传资料后，如果其讨论中提到 " 需要分析数据 "，群聊助手便会主动邀请 " 数据分析 Agent" 入群，由其直接处理数据并生成图表。同时，每位成员都可借助自己的个人助手进行私下深度思考，再将结论同步至群聊，从而实现协作。

基础能力逐渐趋同的背景下，国内外科技巨头在 AI 群聊上的侧重点并不相同。

拉群容易，办事不易

目前 AI 群聊已经进入实际使用阶段，许多用户因营销活动或测试邀请而加入，但大多停留在 " 尝鲜 " 阶段。一旦新奇感消退，而 AI 群聊又未能提供持续、明确的价值，群聊活跃度便会迅速下降。

综合多位尝试者的说法，他们在使用 AI 群聊时主要遇到了两大共性问题。

首先是 AI 群聊尚未形成刚需场景，难以持续使用。

以 " 元宝派 " 为例，一位有着 10 多年产品运营经验的从业者发现，同一个群聊中，往往同时存在几类需求：有人让元宝总结工作内容，有人发图让其进行二创玩梗，还有人单纯闲聊吐槽。这让不同类型的用户都感到体验不佳，工具使用者追求高效，觉得闲聊信息干扰判断，社交参与者则觉得，AI 工具操作打断了聊天节奏。

在从业者小辉看来，这本质上是因为 AI 群聊在能力尚未成熟之前，过早承载了过多期待。厂商既想用 AI 营造轻松的互动氛围，又试图强调其提升效率的实用能力，从而获取更多用户。结果却是，用户需要额外花时间去判断 " 什么时候该用它、怎么用它 "，反而抬高了使用成本。

即便是定位相对清晰、主打提效的 AI 群聊（如 ChatGPT、文心一言和 UC 浏览器），也难以实现如人类般流畅的参与感。

多数情况下，AI 群聊仍依赖用户通过 @操作来触发响应，即便有些特定情况下无需 @也可响应，但仍需用户提出明确的问题，或由系统判断后将任务转交其他 AI 处理。这种机械化的响应机制，使得 AI 在群聊中更像一个需要精确指令的工具，而非一个能主动感知语境、适时参与交流的智能成员。

左侧为元宝派右侧为文心

二是交付能力不足。当任务难度提升时，AI 容易出现 " 不靠谱 " 表现，难以 " 开箱即用 "。

比如，在工作群聊中，用户需要分析数据时，负责数据分析的智能体虽然能被顺利召唤进群，但它生成的图表与随后文案生成智能体的解读脱节。有时整个协作流程会意外卡在某个环节，无法自动推进，最终仍需用户手动介入和提示，反而降低了效率。

多位从业者指出，这不仅是 AI 群聊的痛点，更是当前整个 AI 应用领域面临的普遍挑战，在 AI 群聊这一复杂场景下，对底层模型在生成内容的准确度、对复杂任务意图的理解深度，以及多智能体之间的高效配合等方面的技术要求，远高于以单聊为核心的 AI 搜索场景。

学麟表示，要支撑 AI 群聊实现流畅、智能的交互，关键在于三项核心技术：

高并发下的长短期记忆（能理清多线对话，并将新信息关联到对应上下文。）；

角色与意图的精准识别（能判断是谁在 @它、需要回应谁）；

低延迟与高并发处理（能快速响应以不打断对话，并支持群内多人同时提问）。

他进一步解释，单聊如同 " 单一故事线 "，而群聊则是 " 多条故事线交织 "（如午饭聊什么 VS 报表改哪里），AI 需具备多线程注意力切换能力，在不同话题间无缝跳转且不混淆。

更复杂的是，在多人对话中，AI 还必须准确理解 " 他说的那个 " 究竟指代几分钟前谁提及的哪件事，这让语义关联的复杂度呈指数级上升。总之，单聊像是 " 解题 "，群聊则是 " 社交 "。AI 不仅要听懂字面意思，还需理解言外之意、把握发言时机，并明确自己在群体中的角色。

AI 群聊与 AI 搜索的技术区别 受访者用 AI 生成

但由于支持群聊的算力成本更高，目前常见的解决方案是，仅在 AI 需要发言时，才调用消耗资源的大模型，其余时间则处于 " 沉默聆听 " 状态。

表面上看，AI 群聊像是一对一单聊的 " 多人版 "，也并未创造新的底层技术，主要依赖的仍是大模型与智能体（Agent）能力，但工程难度远超单点突破。因此，在现阶段，AI 群聊还停留在 " 概念先行 " 的状态，Agent 没有真正成为那个洞察全局、高效协同的 " 调度者 "。

做 AI 群聊，还是把 AI 放进群聊？

即便明知体验尚不成熟，厂商们为什么仍要在 AI 群聊上提前布局？

这一方面是为了增强用户黏性，群聊天然具备高频、多轮、多人参与的特性，能够将原本短暂、单次的 AI 交互转化为持续发生的互动场景。另一方面则是，群聊被视为 AI 时代有潜力的 " 超级入口 " 之一，谁能把握住机会，谁就更有可能引领下一代人机协作的发展方向。

因此，哪怕当前交付能力尚未完全跟上，厂商们也难以承受缺席的风险。

从需求层面看，"AI 群聊 " 也并非伪命题。多位从业者认为，这一方向有着真实且明确的用户需求。

AI Infra 及应用连续创业者、原硅基流动战略生态负责人张远康指出，AI 群聊的设想其实早在 2024 年左右就已出现，当时的主流思路不是在独立的 AI 应用里加入 AI 群聊，而是将 AI 助手以 "Bot" 的形式嵌入微信、钉钉等成熟的社交与办公平台，形成 " 群聊 + 机器人 " 的增效模式。

在他看来，无论是私人对话还是多人讨论，都亟需一个智能助手来提升效率。

比如，在工作场景中，AI 可以基于对话上下文自动整理要点、生成会议纪要，或是实时查证某项信息的真实性、检索相关历史案例，还可以记录备忘群内同事间讨论的想法；在生活场景中，AI 也有能力对群内传播的不实信息进行及时纠偏，帮助缓解因信息失真造成的无谓焦虑。举个例子，当有人在群聊里误传 " 凌晨 1 至 3 点是唯一肝脏排毒时间，错过无法弥补 " 时，AI 能够主动纠正，说明 " 只要进入睡眠状态，排毒过程就会进行 "。

AI 群聊的方向本身是趋势，但除了前文提到的技术瓶颈之外，还需要解决两大关卡。

一是用户迁移成本，这也是最难的一道坎。

张远康表示，用户最常用的群聊场景已深度嵌入微信、钉钉等平台，用户为一个新 App 迁移关系链或改变习惯，成本极高，其理想状态是，AI 作为 " 插件 " 嵌入用户已有的沟通环境（如在微信群里直接调用 AI），而非让用户去适应一个独立的 "AI 群聊 App"。

如今，已经有部分创业者启动 " 群聊 +Bot" 模式的项目，目的在于为微信等平台提供嵌入式 AI 助手。

同时，钉钉、飞书等办公应用也陆续推出类 AI 群聊功能。比如钉钉支持在群中添加机器人，用于总结信息、提醒待办、回答简单问题；飞书的群助手也能辅助生成文档、安排日程。

尽管这些功能目前仍以 " 工具辅助 " 形态存在，AI 尚未成为群聊中具有自主互动能力的 " 参与者 "，但这些来自生态内外的替代性方案，无疑对独立 AI 群聊产品的用户留存与功能价值，形成了直接的竞争。

第二道关卡，则是隐私与安全边界。

AI 群聊需要收集和处理大量用户数据，包括聊天记录、个人信息、群内决策等，若数据保护措施不到位，很容易造成隐私泄露或滥用风险。

同时，当 AI 在群聊中生成错误信息、违规内容或因建议失误引发纠纷时，责任归属尚未明确，是开发者、运营方还是用户承担责任，目前仍缺乏清晰的法律。

对于大厂而言，AI 群聊更像是一场提前布局的长期试验，先把位置占住，再慢慢提升技术能力和用户体验。至于 AI 群聊想成长为下一代超级入口，显然还需要时间。