刚过去的一周，一款 AI 应用 " 灵光 " 创下了历史纪录。

11 月 18 日灵光正式上线，22 日用户突破了 100 万，24 日下载量已经达到了 200 万。

上线 6 天 200 万的下载量，不仅大大超过了明星产品 ChatGPT 首周 60.6 万和 Claude 15.7 万的成绩。从行业常用的 " 百万用户花费时长 " 标准来看，灵光也以 4 天时间，短于 5 天的 OpenAI 旗下的现象级产品 Sora 。

据灵光的开发者向雷峰网透露，灵光上线第三天，服务器曾出现短暂宕机故障，原因是涌入了 " 超预期数量的用户 "，之后，灵光紧急将服务器扩容了 8 轮，才保证了蜂拥而至的用户体验。

截止目前，灵光已经冲上了苹果 App Store 中国区免费榜第六和免费工具榜第一的位置。这些数据背后，一场 AI 领域的 " 实用化 " 变革正在展开。 

01 " 闪电 " 破圈   AI 应用嵌入日常生活

据雷峰网观察，此次灵光的爆火，与 " 闪应用 " 功能息息相关。利用 " 灵光闪应用 "，用户无需任何代码能力，仅凭简单的对话，最快只需要 30 秒，就能让 AI 手搓各种小应用。

据了解，最早一批使用灵光的种子用户，是互联网打工人群体，一方面他们更愿意尝试新事物，于是出现了很多 " 文案神器 "，" 解压小游戏 "，" 职场摸鱼神器 "，以及 " 油车电车省钱计算器 " 等小应用。

不久后，灵光开始扩散到了学生党群体。

不少学生用灵光生成了翻译应用，手搓了背单词应用，灵光继续破圈进入宝妈奶爸群体，类似 " 辅导作业赛博功德箱 " 和 " 遛娃抽签器 " 等应用开始出现。

再往后，" AI 手搓应用 " 的玩法彻底破圈，已经覆盖到了各类人群，越来越多的用户涌入灵光。

有人甚至为了吃到更嫩的鸡蛋，用灵光生成了 " 溏心蛋计时器 "，还有健身人士手搓出了 " 深蹲助手 "，有人直接在灵光上玩起了狼人杀，还有怀旧的 80 后，用灵光创造了复古版的坦克大战游戏。

  不止是普通人，甚至不少公众人物也开始用上了 AI 手搓应用的功能，李诞直接摊牌，说自己因为粉丝来信太多回不回来，他用灵光手搓了一个应用，协助自己回信。

结果一边被网友蛐蛐 " 懒商 " 太高，一边反向给网友种草了灵光。

另据雷峰网观察，灵光出圈背后，还有一个重要原因：它解决了用户信息过载的问题。

灵光的 Slogan 叫 " 让复杂，变简单 "，灵光的负责人蔡伟把它总结为 " 信息美学 "。

蔡伟提到：" 大家每天接触各种信息，很容易淹没在信息的海洋里，难以分辨哪些信息是重要的？让复杂的信息变简单，是灵光的初衷。"

从具体表现上，和以往的 AI 产品不同，灵光给出的答案有个特点：字数不多但总结能力很强。

当我们问灵光 " 霸王龙和迅猛龙的区别 " 会得到这样的答案。

不难看出，灵光很善于提炼总结。

比如这个问题里，灵光把霸王龙比作重装坦克，迅猛龙比作特种部队这个总结非常巧妙，一下就把二者体型，咬合力，群居和独行的生活习性给高度概括了。

和别的 AI 应用不同，灵光除了吐出文字，还会生成图片和 3D 动画。这是灵光对话的一大特点，不仅能⽣成插图，把一些抽象复杂的知识化繁为简，直观呈现为图像或动画。

从技术层面看，灵光之所以能做到图文并茂，核心在于它是首个实现了全代码生成的多模态内容输出方式的模型，以代码为核心，实时构建结构化、个性化的可交互的答案。

这种图文穿插的对话，特别适合快速研究、做科学启蒙等，上海财大数字经济研究院副院长崔丽丽，也有类似的体验，她提到 "（灵光）结合了普通用户更有体感的图片、视频等的识别和生成创作功能，给出的答案包含多种形态。"

对此，灵光的负责人蔡伟曾表示，在灵光的设计之初，这就已经考虑在内。

" 信息本身应该是多样性的呈现，它不应该只是冷冰冰的文字。比如说我们去听一个演讲，一个 PPT，它本身也会是一个图文并茂的展示，有图、有视频、有一些图表，会有很多一些丰富的表达。"

这种对话交付呈现 " 信息美学 "，不仅解决了信息过载的问题，提升了用户获取信息的效率，也是灵光出圈的重要原因之一。

02 对话 + 办事 灵光打开 " 生产力 " 局面

不难发现，灵光爆火背后，表面上是一次 AI 技术迭代，但背后却回答了一个核心问题：

人类，究竟需要什么样的 AI ？

AI 的上半场，各家 AI 比拼的是谁的回答更好更快，但聊天为主的交互方式，出现了严重同质化。

随着推理模型的快速发展，各家大模型聊天能力被拉到了相近的层级，日常聊天中，用户已经无需再去区分这是哪一款 AI 产品。

  AI 的下半场，已经进入到 " 办事能力 " 的比拼，届时，竞争的核心将不再是 " 对答如流 "，而是如何在解决问题，完成任务。

从这个角度上，就不难理解灵光的爆火出圈。

无论是普通人还是李诞，每个人都有很多碎片化的需求。但大部分人都不会代码不会编程，和技术之间存在一个天然壁垒。

过去，要搭建 APP 来满足某个需求，你首先要跟产品经理和设计同事开几天几夜的会，得到 APP 原型图后，接着让建模同事渲染模型，再找前端后端同事搭网页框架，最后加上优化代码测试上线。

即使是专业开发者，前前后后可能得几十个人几个月时间，对普通人来说更是不可能。

但当以灵光为代表的产品出现， AI 能让普通人的一句话指令，30 秒变成一个应用，海量未被满足的碎片化需求，就被激活了。

某种角度，灵光不仅满⾜普通⼈做开发的好奇⼼、创作欲、分享欲，让 " ⼈⼈都能成为产品经理 "，还充当了 " 代码技术破壁人 " 的角色。 

当 AI 从 " 会聊天 " 走向 " 能办事 "，标志着行业正从 " 技术炫技期 " 迈入 " 价值落地期 "。灵光的探索正是让 AI 真正融入普通人的生活，让不懂代码的用户也能成为创造者，让 AI 成为人人可用的生产力工具。

03 AI 应用下半场 竞逐多模态与实用性

今年以来，越来越多嗅觉灵敏的头部玩家，开始探索 AI 的多模态和实用性的融合。

这个十一月，谷歌推出了最新一代的 AI 模型 Gemini 3 发布。

在 Gemini 3 最新的宣传片中，出现了 5 秒搭一个网站，一句指令构建 Windows 系统，一键克隆 YouTube 等等非常实用的场景。

回到灵光 APP，同样也把传统的问答变成了图文并茂的多模态融合形式，再加上 AGI 相机主动带领用户探索世界，以及手搓应用的功能。

能感受到，在 AI 应用的实用化方向上，大家有些不谋而合。

其实，不止是 AI 应用， AI 硬件也围绕着多模态展开了实用性变革。

不久前，Open AI 传出消息，正在和立讯精密合作研发硬件，对象正是主打实用性的多模态眼镜 AI ，与此同时，在消费市场端，凭借着一张多模态 AI 录音卡片， Plaud 一年卖出 2.5 亿美金，也正是 AI 实用化趋势的佐证。

究其原因，一方面在于大模型能力不断演进，能够支撑全新的产品形态与能力，另一方面，也是市场对于实用性 AI 的需求，越来越强烈。

目前，灵光已经获得了不错的市场反馈。不过，蚂蚁集团 CTO 何征宇在采访过程表示，" 目前灵光的闪应用，仍然是早期形态，相信未来 6-18 个月内，整个模型的 coding 能力肯定会越来越强。这是一个技术演进的必然趋势。"

对于灵光下一步的升级方向，灵光的负责人蔡伟补充说：" 灵光团队已经在闪应用和问答等方面储备了很多新的技术，包括 SVG，矢量 schedule vector graphics 等等。"

他提到一个场景，不久后，当你想让灵光给你讲解什么叫量子力学，什么叫波粒二象性的时候，它不仅会给你一个静态的图，还能够把杨氏双缝干涉实验粒子穿孔，再散射到背后的平板的过程，全动态的还原出来。

" 我们相信代码能力越来越强，Agent 能力越来越强，未来灵光的整个信息的呈现方式、交互方式比现在都会有质的一个飞跃。"

此外，随着模型能力的提升，通用性的增强，未来灵光还有望与蚂蚁支付宝生态中多元服务产生深度联动，真正打通用户从需求提出到完成服务的闭环。

作为一个全新范式的 AI 产品，目前的灵光既不是最终答案，也未必是唯一答案。正如蚂蚁 CTO 何征宇所说，当前 AGI 发展阶段相当于 2000 年的互联网，不管是技术还是市场都空间巨大。灵光的探索让我们看到 AI 跳出「对话」工具的形态，进化为 " 生产力 " 工具的全新可能，也让 AI 普惠的时代加速到来。（雷峰网）