文 | 极智 GeeTech

长期以来，以 ChatBot 为核心的 C 端 AI 应用，其服务边界大多禁锢在对话窗口内，难以真正渗透并闭环解决用户的实际任务。如今，这一僵局正被悄然打破，AI 应用的范式革新已现端倪。

近日，蚂蚁集团推出全模态 AI 助手 " 灵光 "，相隔一天，Google 全新发布 Gemini 3，再次搅动了硅谷的 AI 格局。两款产品密集亮相共同指明了同一个演进方向—— AI 竞争已从单一模态的参数比拼，全面迈入 " 全模态融合 " 的实用化新阶段。

当 " 灵光 " 用 30 秒将口语需求转化为可交互小程序，Gemini 3 凭借跨模态能力自主完成欧洲三国行程规划，全模态技术正加速拓展 AI 的应用边界与价值空间。

" 模型 - 应用 " 新一轮上升周期开启

当前，移动互联网生态正迎来一场颠覆性的结构性变迁，AI 技术的纵深渗透正重塑着产业底层逻辑与用户交互范式。

QuestMobile 最新数据显示，截至 2025 年 9 月，国内已有 7.29 亿用户将 AI 应用深度渗透至日常工作与生活场景，涵盖原生 AI App、In-App AI 插件及手机厂商内置 AI 助手三大形态。其中，嵌入各类平台的原生 AI 插件以超 9% 的季度增速实现爆发式扩张，这一关键数据预示着 AI 工具已正式从尝鲜期迈入规模化实用的关键阶段，技术价值向产业效能转化的通道全面打通。

这场生态变革的核心驱动力，源于模型层的爆发式迭代。头部科技企业在不足九个月的周期内完成百余次模型更新，平均更新周期压缩至一周以内，这种前所未有的技术迭代密度，正推动 AI 行业进入以 " 模型 - 应用 " 双向飞轮为核心特征的新增长周期。模型能力的持续突破为应用创新提供技术底座，而应用场景的规模化落地又反向驱动模型优化，形成正向循环的竞争生态。

伴随技术迭代的加速，应用生态的分化态势日益凸显。在月活增速 TOP 10 的 AI 相关应用中，原生 App 与插件模式平分秋色，但增速头部玩家则高度集中于具备深厚技术储备的互联网巨头与 AI 科技企业。

这一现象背后，折射出行业竞争的核心逻辑：技术壁垒与生态整合能力已成为 AI 应用破局的关键变量，缺乏核心技术支撑的轻量化应用正逐渐被市场边缘化。

更为深刻的变革，发生在用户需求的底层逻辑之中——从对技术新鲜感的猎奇式体验，转向对场景化解决方案的刚性诉求。这种 " 问题导向 " 的需求范式转移，倒逼产品演进路径重构，进而催生出多条清晰的差异化竞争赛道。

字节豆包、DeepSeek、腾讯混元、蚂蚁灵光等头部 AI 助手，早已突破单一工具属性的边界，触角全面渗透至内容创作、代码生成、社交互动、轻应用开发等多元场景，精准锚定用户在工作与生活中的核心任务痛点，致力于将 AI 打造为普惠性的生产力革新引擎。

这一技术演进路径的本质，是对 " 下一代 AI 入口 " 核心价值的精准锚定：通过 AI 与用户生活、工作场景的深度耦合，使其从辅助工具升级为任务解决的原生起点。当 AI 能够直接响应并闭环解决用户的具体需求时，其入口价值将实现指数级提升，这也成为当前所有参与者的核心战略目标。

在当前模型能力尚未形成绝对代差的竞争格局下，企业基于自身生态禀赋选择的赛道切入方式，将成为其在竞争深水区构筑核心护城河的关键。随着通用对话场景的布局趋于饱和，行业增长的下一曲线已明确指向教育、医疗、办公等垂直领域的深度价值挖掘。

相较于通用场景的广度覆盖，垂直领域的深耕更考验企业的场景理解能力、数据积累厚度与解决方案闭环能力，这也将成为区分领先者与追随者的核心标尺。

这场由模型迭代赋能、被用户真实需求牵引的行业上升周期，下半场的竞争焦点已愈发清晰，AI 产业的竞争正从技术参数的比拼转向场景价值的争夺。谁能在更多细分场景中构建起更闭环、更可靠的解决方案，谁就能在下一代人机交互入口的定义权争夺中占据主导地位。而这场变革的深远影响，终将超越技术本身，重塑整个数字生态的价值分配格局。

全模态能力的差异化路径

尽管 Gemini 3 与灵光的核心方向同为全模态，但两者基于不同技术路径，走出了各具特色的落地之路，为行业呈现了全模态应用的双重可能。

Gemini 3 以 " 全栈 AI 操作系统 " 为定位，将全模态能力深度融入自身生态矩阵，展现出强大的复杂任务处理能力。

其核心突破体现在三个维度：

一是多模态理解的精度跃升，在 MMMU-Pro 测试中斩获 81% 的高分，能精准解析视频动作、识别电路图错误、提取手写文档信息，甚至通过实时视频监测生产流水线操作规范；

二是智能体能力的代际突破，凭借 72.7% 的 ScreenSpot-Pro 得分，可像人类一样 " 看懂 " 任意软件界面并自主操作，无需依赖专用 API 接口；

三是推理能力的专业级跨越，在博士级推理测试中得分 37.5%，远超此前 GPT-5 Pro 保持的 31.64% 纪录，LMArena 排行榜 1501 分的成绩更是实现 " 断崖式领先 "。

这些能力已快速转化为实用价值，在接入谷歌搜索、地图等核心产品后，Gemini 3 能自主拆解 " 七天三国欧洲自助游规划 " 这类复杂目标，完成机票预订、餐厅推荐、预算计算的全流程闭环。

在专业场景中，Gemini 3 可辅助律师检索案例、医生分析影像、程序员设计架构，其能力已接近初级从业者水平。

蚂蚁 " 灵光 " 则将全模态技术聚焦于降低应用创作门槛，上线 6 天下载量即突破 200 万，增速超越 ChatGPT 等现象级产品。

其核心竞争力体现在 " 全模态输入 - 全场景输出 " 的闭环能力：

通过 " 灵光对话 "，用户询问 " 霸王龙与迅猛龙的区别 " 时，得到的不是文字堆砌，而是带数据标注的 3D 模型与对比图表；

借助 " 灵光闪应用 "，只需自然语言描述需求，30 秒内即可生成具备前后端逻辑的轻应用——从咖啡消费记录工具到养车成本计算器，均支持语音交互、数据同步与分享；

而 " 灵光开眼 " 功能更实现物理世界与数字服务的连接，扫描缴费单可自动跳转支付，拍摄保健品能解析成分并查询医保报销比例。

支撑这一体验的是蚂蚁 Ling2 模型的技术突破，其采用混合专家范式，仅激活 3.5% 参数就能实现 7 倍计算效率，生成小程序的 bug 率仅 0.3%，远低于人工开发的 5%。与支付宝生态的深度融合更让其形成差异化优势，生成的财务工具可同步收支记录，商家促销工具能直接同步至支付宝卡包，构建起 " 识别 - 理解 - 服务 - 交易 " 的完整链路。

全模态开启 AI 应用三重革命

Gemini 3 与灵光的爆发，本质是全模态打破了 AI 应用的功能瓶颈，推动其从 " 信息助手 " 升级为 " 问题解决者 "，价值维度实现全方位拓展。

要理解全模态的价值，首先需厘清其与传统多模态的差异。

过去的多模态模型如同 " 拼接的专家团队 "，文本、图像、音频模块各自为战，数据转换中常出现语义断层——处理带图说明书时，可能出现 " 文字说开关在左、图片标在右 " 的荒诞结果。

而全模态是一个综合性概念，指的是一种能够处理、理解和生成多种模态数据的人工智能模型，其核心突破在于 " 原生统一架构 "，通过将不同模态的数据映射到同一个语义空间，让所有模态数据转化为可通用处理的 "Token"，而无需针对特定模态单独开发模型，实现从训练源头的深度融合，有助于数据的跨模态融合和协作。

全模态技术最直观的价值是重构生产效率，消除了信息转换与工具切换的冗余成本。

传统模式中，小程序开发需经需求分析、代码编写等多环节，耗时数周；而全模态通过自然语言到代码的直接转化，可以将流程压缩至几分钟。在专业领域，Gemini 3 处理 10 万字研究报告仅需 10 分钟，较人工 8 小时的工作量实现量级突破。

这种效率提升并非简单的速度加快，而是通过多模态协同实现 " 一次输入、全链完成 "。

例如，财务人员使用全模态 AI 应用生成预算工具后，可直接通过语音输入数据，系统自动生成可视化报表并同步至支付宝账单，无需在 Excel、财务软件间反复切换，全流程无断点。

在体验方面，全模态 AI 应用改变了人机交互逻辑，让 AI 从 " 听懂指令 " 进化为 " 理解场景 "。

传统 AI 局限于单一模态输入，用户需将现实需求转化为标准化指令，如为获取溏心蛋做法，需精确描述 " 鸡蛋大小、水温 " 等参数；而全模态可直接生成带参数调节的计时器，用户通过滑动选择偏好即可获得定制化方案，实现 " 需求未言明，AI 已预判 "。

这种适配性在跨场景交互中更显价值。全模态 AI 应用在接收分析竞品产品的需求时，可同时处理竞品图片、宣传视频、用户评价等多模态数据，输出包含参数对比、口碑趋势的结构化报告；规划旅行时，能整合文本攻略、地图数据、天气视频，生成带海拔提示与实时路况的方案，甚至规避已关闭的网红景点。这种体验让 AI 从 " 工具 " 转变为 " 具备共情能力的伙伴 "。

全模态技术的最大价值，在于打破 AI 与实体经济的壁垒，实现从消费端到产业端的全面渗透。

在金融领域，全模态 AI 应用的家庭记账工具可关联支付宝交易数据，自动分类收支并推荐理财方案，将 AI 能力融入消费全流程；在医疗领域，全模态 AI 应用结合医学影像与电子病历的多模态分析，病灶识别率超过资深医生平均水平；在教育领域，教师用全模态 AI 应用生成的交互式教学工具，可通过 3D 模型演示物理原理，配合语音讲解提升课堂效果。

两款产品已清晰表明，AI 竞争已从 " 参数规模 " 转向 " 能力落地 "，全模态 AI 的比拼核心是 " 技术底座 + 场景生态 " 的双重竞争。

谷歌凭借全生态整合优势，将 Gemini 3 快速接入现有产品矩阵，6.5 亿月活用户与 1300 万开发者构建的网络效应，形成强大壁垒；蚂蚁则通过聚焦 " 支付场景 + 低代码开发 " 的垂直深耕，依托 10 亿级用户数据，让全模态能力更贴合本土消费需求。

这种竞争逻辑的转变，推动行业形成新的发展共识：全模态不是简单的 " 文本 + 图像 + 视频 " 的叠加，而是通过统一技术架构实现多模态信息的深度融合与协同推理，让 AI 具备跨模态认知能力，这一能力将成为未来 AI 产品的核心分水岭。

比如依托于 AI 网络的全模态 AI 应用，正是将这一理念扩展到城市尺度，通过将通信、感知、计算融为一体，实现了现实世界实时动态数据的统一接入与融合，成为连接数字世界与现实世界的连接器，为人们提供城市探索、智能出行、生活体验等链接线下场景的服务。

从 Gemini 3 的生态雄心到灵光的普惠实践，全模态技术正将 AI 从实验室推向生活场景的每个角落。它的价值不仅在于降本增效，更在于重构人与技术的关系——当老人能用语音生成记账工具，当设计师能通过草图生成 3D 模型，当医生能借助 AI 提升诊断精度，全模态正在实现 " 让智能无需学习门槛 " 的终极目标。

这场竞争没有绝对赢家，因为全模态的本质是打开 AI 应用的无限可能。未来，技术突破将继续聚焦于更高精度的模态融合与更低成本的推理实现，而那些能将技术能力与场景需求深度绑定的产品，终将在这场变革中占据先机。AI 的全模态时刻，既是竞争的新起点，更是技术普惠的新拐点。