" 灵光 "，彻底火了。

上周，蚂蚁集团发布的全模态通用 AI 助手灵光，或许是 2025 年底 AI 应用赛道中最大的惊喜之一。

灵光的下载量呈现加速增长的态势，上线首日，灵光的下载量便突破20 万，第四天突破100 万，而最新数据显示，灵光的下载量已于上线六天后突破200 万，稳居App Store 中国区免费榜第六，免费工具榜第一的位置。

这一增速，超越了多款全球现象级 AI 应用，也远超灵光内部年底前下载量破 20 万的原计划。据移动应用分析机构 Appfigures 数据，ChatGPT 上线首周下载量为 60.6 万，Sora2 破百万用了 5 天，灵光将这一进程压缩至 4 天。

而且，灵光不是一个 " 体验一下就吃灰 " 的 AI 应用。让人人都能手搓应用的 " 灵光闪应用 " 功能，成为了爆点，一度被用到宕机。上线仅 4 天，灵光就因高负载而紧急扩容了 8 轮，其中重点保障的正是 " 灵光闪应用 "。

用户不再是抱着猎奇心态尝鲜，而是用它解决实际问题。闪应用的平均修改轮次达 6 轮，甚至有人连续 2 小时修改了 100 多轮，充分印证了 " 实用型 AI" 的强劲需求。

换句话说，6 天破 200 万下载量的成绩并非偶然，而是用户以真实行为投出的赞成票。

01.200 万用户 " 用爆 " 灵光，掀起手搓应用热潮

自上周二上线以来，灵光已在用户端迅速积累起不少口碑。许多用户在社交平台上分享他们的第一手体验，从速度、易用性、效果到产品理念，都给出了不少真实反馈。

闪应用或许是本次灵光发布后讨论热度最高的功能，掀起了一波手搓应用的热潮。打开社交平台后搜索 " 灵光 "，能看到不少用户分享的案例都是和闪应用相关的。从专属训练工具，再到待办事项小程序、油车电车省钱计算器等，灵光为用户打造了不少能在现实生活里提效的实用应用。

还有网友借助闪应用实现了不少趣味应用，比如老板话术翻译器、辅导作业赛博功德箱、遛娃抽签器等。这些有趣但又特别 " 接地气 " 的使用场景，让人能直观感受到，灵光真的开始融进大家的日常生活了，不管是提升效率还是整点创意，它都能帮上忙。

知名商业科技播客主播刘飞分享，他试着在灵光闪应用功能里做了一个壁纸生成器和日语学习的小应用，几分钟搞定。灵光还自行完成了各种底层支持，比如联网服务，体验非常顺滑。

刘飞认为，虽然从最终效果来看，灵光仍有提升空间，但这种把真正把门槛降到几乎为零的、一站式能解决大量需求的 AI 场景，就是驱动下一步行业发展的趋势。

同时，灵光的多模态交付获得不少网友的认可。有网友形象地形容道，其他的 Chatbot 目前还是 "txt 阶段 "，而灵光已经做到图文并茂了。

灵光支持 3D、音视频、图表、动画、地图等全模态信息的输出，此前我们已在实测中发现，其多模态的回答让对话更为生动，重点清晰，呈现形式极具信息美感。

有用户认为，灵光选择了一条差异化的发展路径，其回答的可读性和结构化能力是用户体验的重要部分，并不是所有产品都需要变成极致化的生产力工具。

还有网友观察到，自己身边的非科技圈人士，这回也能玩转灵光。这或许与灵光在 UI 方面更为友好的设计有关。

在真实反馈与自发创作热潮背后，一个关键问题也浮出水面——灵光究竟做对了什么，能够在拥挤的赛道中迅速赢得用户喜爱？

02. 从技术炫技到用户体验，灵光缘何爆火？

用户为什么会觉得 " 灵光好用 "、" 灵光和别的 AI 不一样 "？这背后并不是多一个功能、多一个入口那么简单，而是灵光踩中了行业长期存在的体验痛点，并用一种更贴近大众用户的方式给出了答案。

过去行业比拼的多是模型参数、推理速度等硬实力，而 " 灵光 " 是把这些底层能力转化成了看得见、用得上、立刻能感知的体验提升。

AI 编程、Vibe Coding 是近年来 AI 行业的热词之一，但落到普通人身上，可感的好处其实非常有限：能生成点代码，却不会部署；能写个 demo，却难以在真实生活场景里用起来。AI 的能力和用户的创造力之间，一直隔着一条技术鸿沟。

" 闪应用 " 让许多用户第一次发现，这道技术鸿沟其实没那么难迈过去。用户不需要写代码、不需要懂前端、不需要自行解决联网、调接口这些底层复杂度，甚至都不需要打开电脑，只要把需求描述出来，灵光就能把它变成一个可直接使用的小应用。

灵光让广大不懂开发的用户首次体验了开发的乐趣，还满足了长期被忽视的 " 边缘需求 " ——那些只属于小圈层、小个体的个性化功能，能在灵光里用几分钟搞定。因此，即便这些应用并非完美无缺，它们依然让用户感受到自己动手创造的成就感。

另一个让用户明显感知到 " 好用 " 的点，是灵光在信息呈现方式上走了一条少有人走的道路。

过去一年里，随着推理模型、Agent 的爆发，AI 生成的内容明显变得越来越长、越来越复杂，这诚然带来了信息深度、广度的提升，但也在某种意义上也演变成了一种认知的压力。

灵光产品负责人蔡伟认为，信息的呈现不应只是 " 冷冰冰的文字 "，而应通过多样化的展示来优化用户的信息获取体验。灵光的多模态交付，正是对这一痛点的回应。

支撑这一体验的是灵光采用的 " 全代码生成 " 路径。虽然用户看到的是简洁清晰的图文界面，但其背后实际上是多个大模型生成的大量代码，灵光通过代码驱动图示、结构化总结和信息卡片等形式，将复杂内容呈现得一目了然。

用户形容它 " 图文并茂 "、" 像公众号文章 "，并非夸张。它真正把阅读门槛降得足够低，让大模型的回答从单纯的信息输出，变成了完整的 " 信息产品 "。

无论是 " 闪应用 " 带来的创造力释放，还是多模态呈现带来的认知负担下降，都指向同一个趋势：AI 产品的竞争正在从模型能力转向用户体验。

灵光的变化让更多非技术用户感受到，AI 不只是一个工具，而是可以真正改善生活中的琐碎环节，并且易于驾驭。这也是它能够在短时间内赢得大量真实用户认可的关键原因。

03. 多模态重构信息获取方式，闪应用推动 AI 普惠

灵光在多模态和用户交互体验方式上的探索，其实与当前全球头部 AI 玩家们的方向不谋而合。

例如，谷歌的 Gemini 系列模型自始至终就坚持了原生多模态的定位。对此，诺奖得主、DeepMind 创始人兼 CEO Demis Hassabis 解释道，原生多模态是谷歌实现 " 通用数字助理 " 愿景的重要支撑。最新更新的 Gemini 3 提供了 " 动态视图 " 能力，让 Gemini 能以卡片、图表还有高清配图来呈现信息。

OpenAI 也在近期尝试将多模态应用于信息呈现。其 9 月底推出的 Pulse 功能，尝试让 AI 主动给用户提供一份量身定制的资讯卡片，就像是人工编辑精心挑选，制作的一样，以结构化、直观的方式将文字、图表、图片等信息结合在一起。

刚刚发布的灵光，已经在多模态内容的理解和生成上都做了相应的布局，此前提到的多模态交付就是其在生成侧的初步成果。

灵光还打造了名为 " 灵光开眼 " 的视觉理解功能，蔡伟透露，他们对 " 灵光开眼 " 的定位是" 视觉原生入口 "，目的就是提供更接近人与人交流的自然、连续的沟通模式。

灵光闪应用的火爆，则折射出 AI 实用化的大趋势。普通用户无需编程或专业技能，就能根据自己的需求快速生成可用的小程序或工具，把想法直接转化为现实。这一理念也在 Gemini 3 对其应用开发能力的升级中得到了呼应。

这种让创造更普惠化、门槛更低的趋势，还蕴藏着变革应用开发领域生产关系的潜力。在过去，开发的工作一直是 " 中心化 " 的：只有少数程序员或团队掌握专业技能，才能设计、实现和交付应用，普通用户几乎只能使用现成工具，而无法真正参与创作。

底层模型能力的提升，可能会让 " 开发 " 这件事儿成为像阅读、写字一样的基础技能，从而推动整个软件生态向去中心化、个性化和即时化方向的发展。

在此前与智东西等媒体的沟通中，蚂蚁集团 CTO 何征宇、蚂蚁灵光负责人蔡伟还揭示了灵光未来的发展方向。

在技术层面，闪应用仍处于早期形态，但未来 6-18 个月内，随着模型的编程能力和 AI 调动工具能力的持续提升，其功能将更加丰富和高效。

灵光技术演进的核心目标是实现 " 多快好精 " 的质量，以激发用户创作和分享的动力。同时，团队在尝试更多交互形式和模态，包括 SVG 矢量图等，以呈现复杂概念。

在产品体验上，未来，灵光会继续降低闪应用的创作和使用门槛，同时探索完整的应用生态与分享能力。随着技术成熟，闪应用有望自然发展出应用市场和应用生态。整体来看，灵光将围绕高效信息传递为主轴，通过增强代码生成与 Agent 能力，带来质的飞跃。

04. 结语：在 AI to C 体验革新中，迈向 AI" 能办事 " 的未来

灵光加入通用 AI 助手之战，为国内 AI 应用版图补上了关键的一块。当前国内 AI 产品已呈现清晰的赛道分化：有的深耕内容娱乐，通过轻量化互动与碎片化体验建立用户黏性；有的如千问般定位为通用助手，覆盖广泛场景、提供智能问答与任务执行；而灵光则以实用工具为核心，面向生活与工作的刚性需求，强调 " 能办事、真有用 " 的产品价值。

随着模型能力持续提升，通用性不断增强，未来灵光也有望与蚂蚁支付宝生态的多元服务产生深度联动，真正打通用户从 " 提出需求 " 到 " 完成服务 " 的完整闭环。

技术的突破往往迅速，然而真正改变大众与技术关系的，是体验的革命。灵光的最新探索，让我们离这种变革又近了一步。