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長期以來，以ChatBot為核心的C端AI應用，其服務邊界大多禁錮在對話窗口內，難以真正滲透并閉環解決用戶的實際任務。如今，這一僵局正被悄然打破，AI應用的范式革新已現端倪。

近日，螞蟻集團推出全模態AI助手靈光，相隔一天，Google全新發布Gemini 3，再次攪動了硅谷的AI格局。兩款產品密集亮相共同指明了同一個演進方向AI競爭已從單一模態的參數比拼，全面邁入全模態融合的實用化新階段。

當靈光用30秒將口語需求轉化為可交互小程序，Gemini 3憑借跨模態能力自主完成歐洲三國行程規劃，全模態技術正加速拓展AI的應用邊界與價值空間。

模型-應用新一輪上升周期開啟

當前，移動互聯網生態正迎來一場顛覆性的結構性變遷，AI技術的縱深滲透正重塑著產業底層邏輯與用戶交互范式。

QuestMobile最新數據顯示，截至2025年9月，國內已有7.29億用戶將AI應用深度滲透至日常工作與生活場景，涵蓋原生AI App、In-App AI插件及手機廠商內置AI助手三大形態。其中，嵌入各類平臺的原生 AI 插件以超9%的季度增速實現爆發式擴張，這一關鍵數據預示著AI工具已正式從嘗鮮期邁入規?；瘜嵱玫年P鍵階段，技術價值向產業效能轉化的通道全面打通。

這場生態變革的核心驅動力，源于模型層的爆發式迭代。頭部科技企業在不足九個月的周期內完成百余次模型更新，平均更新周期壓縮至一周以內，這種前所未有的技術迭代密度，正推動AI行業進入以模型-應用雙向飛輪為核心特征的新增長周期。模型能力的持續突破為應用創新提供技術底座，而應用場景的規?；涞赜址聪蝌寗幽Ｐ蛢灮?，形成正向循環的競爭生態。

伴隨技術迭代的加速，應用生態的分化態勢日益凸顯。在月活增速TOP 10的AI相關應用中，原生App與插件模式平分秋色，但增速頭部玩家則高度集中于具備深厚技術儲備的互聯網巨頭與AI科技企業。

這一現象背后，折射出行業競爭的核心邏輯：技術壁壘與生態整合能力已成為AI應用破局的關鍵變量，缺乏核心技術支撐的輕量化應用正逐漸被市場邊緣化。

更為深刻的變革，發生在用戶需求的底層邏輯之中從對技術新鮮感的獵奇式體驗，轉向對場景化解決方案的剛性訴求。這種問題導向的需求范式轉移，倒逼產品演進路徑重構，進而催生出多條清晰的差異化競爭賽道。

字節豆包、DeepSeek、騰訊混元、螞蟻靈光等頭部AI助手，早已突破單一工具屬性的邊界，觸角全面滲透至內容創作、代碼生成、社交互動、輕應用開發等多元場景，精準錨定用戶在工作與生活中的核心任務痛點，致力于將AI打造為普惠性的生產力革新引擎。

這一技術演進路徑的本質，是對下一代 AI 入口核心價值的精準錨定：通過AI與用戶生活、工作場景的深度耦合，使其從輔助工具升級為任務解決的原生起點。當AI能夠直接響應并閉環解決用戶的具體需求時，其入口價值將實現指數級提升，這也成為當前所有參與者的核心戰略目標。

在當前模型能力尚未形成絕對代差的競爭格局下，企業基于自身生態稟賦選擇的賽道切入方式，將成為其在競爭深水區構筑核心護城河的關鍵。隨著通用對話場景的布局趨于飽和，行業增長的下一曲線已明確指向教育、醫療、辦公等垂直領域的深度價值挖掘。

相較于通用場景的廣度覆蓋，垂直領域的深耕更考驗企業的場景理解能力、數據積累厚度與解決方案閉環能力，這也將成為區分領先者與追隨者的核心標尺。

這場由模型迭代賦能、被用戶真實需求牽引的行業上升周期，下半場的競爭焦點已愈發清晰，AI產業的競爭正從技術參數的比拼轉向場景價值的爭奪。誰能在更多細分場景中構建起更閉環、更可靠的解決方案，誰就能在下一代人機交互入口的定義權爭奪中占據主導地位。而這場變革的深遠影響，終將超越技術本身，重塑整個數字生態的價值分配格局。

全模態應用的差異化路徑

盡管Gemini 3與靈光的核心方向同為全模態，但兩者基于不同技術路徑，走出了各具特色的落地之路，為行業呈現了全模態應用的雙重可能。

Gemini 3以全棧AI操作系統為定位，將全模態能力深度融入自身生態矩陣，展現出強大的復雜任務處理能力。

其核心突破體現在三個維度：

一是多模態理解的精度躍升，在MMMU-Pro測試中斬獲81%的高分，能精準解析視頻動作、識別電路圖錯誤、提取手寫文檔信息，甚至通過實時視頻監測生產流水線操作規范；

二是智能體能力的代際突破，憑借72.7%的ScreenSpot-Pro得分，可像人類一樣看懂任意軟件界面并自主操作，無需依賴專用API接口；

三是推理能力的專業級跨越，在博士級推理測試中得分37.5%，遠超此前GPT-5 Pro保持的31.64%紀錄，LMArena排行榜1501分的成績更是實現斷崖式領先。

這些能力已快速轉化為實用價值，在接入谷歌搜索、地圖等核心產品后，Gemini 3能自主拆解七天三國歐洲自助游規劃這類復雜目標，完成機票預訂、餐廳推薦、預算計算的全流程閉環。

在專業場景中，Gemini 3可輔助律師檢索案例、醫生分析影像、程序員設計架構，其能力已接近初級從業者水平。

螞蟻靈光則將全模態技術聚焦于降低應用創作門檻，上線6天下載量即突破200萬，增速超越ChatGPT等現象級產品。

其核心競爭力體現在全模態輸入-全場景輸出的閉環能力：

通過靈光對話，用戶詢問霸王龍與迅猛龍的區別時，得到的不是文字堆砌，而是帶數據標注的3D模型與對比圖表；

借助靈光閃應用，只需自然語言描述需求，30秒內即可生成具備前后端邏輯的輕應用從咖啡消費記錄工具到養車成本計算器，均支持語音交互、數據同步與分享；

而靈光開眼功能更實現物理世界與數字服務的連接，掃描繳費單可自動跳轉支付，拍攝保健品能解析成分并查詢醫保報銷比例。

支撐這一體驗的是螞蟻Ling2模型的技術突破，其采用混合專家范式，僅激活3.5%參數就能實現7倍計算效率，生成小程序的bug率僅0.3%，遠低于人工開發的5%。與支付寶生態的深度融合更讓其形成差異化優勢，生成的財務工具可同步收支記錄，商家促銷工具能直接同步至支付寶卡包，構建起識別-理解-服務-交易的完整鏈路。

全模態開啟AI應用三重革命

Gemini 3與靈光的爆發，本質是全模態打破了AI應用的功能瓶頸，推動其從信息助手升級為問題解決者，價值維度實現全方位拓展。

要理解全模態的價值，首先需厘清其與傳統多模態的差異。

過去的多模態模型如同拼接的專家團隊，文本、圖像、音頻模塊各自為戰，數據轉換中常出現語義斷層處理帶圖說明書時，可能出現文字說開關在左、圖片標在右的荒誕結果。

而全模態是一個綜合性概念，指的是一種能夠處理、理解和生成多種模態數據的人工智能模型，其核心突破在于原生統一架構，通過將不同模態的數據映射到同一個語義空間，讓所有模態數據轉化為可通用處理的Token，而無需針對特定模態單獨開發模型，實現從訓練源頭的深度融合，有助于數據的跨模態融合和協作。

全模態技術最直觀的價值是重構生產效率，消除了信息轉換與工具切換的冗余成本。

傳統模式中，小程序開發需經需求分析、代碼編寫等多環節，耗時數周；而全模態通過自然語言到代碼的直接轉化，可以將流程壓縮至幾分鐘。在專業領域，Gemini 3處理10萬字研究報告僅需10分鐘，較人工8小時的工作量實現量級突破。

這種效率提升并非簡單的速度加快，而是通過多模態協同實現一次輸入、全鏈完成。

例如，財務人員使用全模態AI應用生成預算工具后，可直接通過語音輸入數據，系統自動生成可視化報表并同步至支付寶賬單，無需在Excel、財務軟件間反復切換，全流程無斷點。

在體驗方面，全模態AI應用改變了人機交互邏輯，讓AI從聽懂指令進化為理解場景。

傳統AI局限于單一模態輸入，用戶需將現實需求轉化為標準化指令，如為獲取溏心蛋做法，需精確描述雞蛋大小、水溫等參數；而全模態可直接生成帶參數調節的計時器，用戶通過滑動選擇偏好即可獲得定制化方案，實現需求未言明，AI已預判。

這種適配性在跨場景交互中更顯價值。全模態AI應用在接收分析競品產品的需求時，可同時處理競品圖片、宣傳視頻、用戶評價等多模態數據，輸出包含參數對比、口碑趨勢的結構化報告；規劃旅行時，能整合文本攻略、地圖數據、天氣視頻，生成帶海拔提示與實時路況的方案，甚至規避已關閉的網紅景點。這種體驗讓AI從工具轉變為具備共情能力的伙伴。

全模態技術的最大價值，在于打破AI與實體經濟的壁壘，實現從消費端到產業端的全面滲透。

在金融領域，全模態AI應用的家庭記賬工具可關聯支付寶交易數據，自動分類收支并推薦理財方案，將AI能力融入消費全流程；在醫療領域，全模態AI應用結合醫學影像與電子病歷的多模態分析，病灶識別率超過資深醫生平均水平；在教育領域，教師用全模態AI應用生成的交互式教學工具，可通過3D模型演示物理原理，配合語音講解提升課堂效果。

兩款產品已清晰表明，AI競爭已從參數規模轉向能力落地，全模態AI的比拼核心是技術底座+場景生態的雙重競爭。

谷歌憑借全生態整合優勢，將Gemini 3快速接入現有產品矩陣，6.5億月活用戶與1300萬開發者構建的網絡效應，形成強大壁壘；螞蟻則通過聚焦支付場景+低代碼開發的垂直深耕，依托10億級用戶數據，讓全模態能力更貼合本土消費需求。

這種競爭邏輯的轉變，推動行業形成新的發展共識：全模態不是簡單的文本+圖像+視頻的疊加，而是通過統一技術架構實現多模態信息的深度融合與協同推理，讓AI具備跨模態認知能力，這一能力將成為未來AI產品的核心分水嶺。

比如依托于AI網絡的全模態AI應用，正是將這一理念擴展到城市尺度，通過將通信、感知、計算融為一體，實現了現實世界實時動態數據的統一接入與融合，成為連接數字世界與現實世界的連接器，為人們提供城市探索、智能出行、生活體驗等鏈接線下場景的服務。

從Gemini 3的生態雄心到靈光的普惠實踐，全模態技術正將AI從實驗室推向生活場景的每個角落。它的價值不僅在于降本增效，更在于重構人與技術的關系當老人能用語音生成記賬工具，當設計師能通過草圖生成3D模型，當醫生能借助AI提升診斷精度，全模態正在實現讓智能無需學習門檻的終極目標。

這場競爭沒有絕對贏家，因為全模態的本質是打開AI應用的無限可能。未來，技術突破將繼續聚焦于更高精度的模態融合與更低成本的推理實現，而那些能將技術能力與場景需求深度綁定的產品，終將在這場變革中占據先機。AI的全模態時刻，既是競爭的新起點，更是技術普惠的新拐點。