文 | 光子星球
所谓的 " 共识 " 在 AI 赛道形成得过快。
Vibe Coding 已经翻篇，取而代之的是各种的 Vibe Work。
OpenAI 将 Codex 整合进 ChatGPT 里，字节的 TRAE SOLO 升级为 TRAE WorkSOLO，月之暗面新推出了 Kimi Work 功能。
Work 模式本质是 Coding 方向的再一次瞄准，这些动作都在传递一个清晰信号：AI 生成代码的价值，正从创造过程本身，转向创造结果对实际工作的可交付价值。工作流、生产力、重复调用，正在成为的新关键词。
在这种趋势下，蚂蚁灵光显得尤为特殊，甚至是当前主流叙事中的一个 " 异类 "。
尽管蚂蚁高层在产品初期将其定位为一款效率型产品，但随着 " 闪应用 "" 灵光圈 " 以及 " 灵光闪应用创作者激励计划 " 的相继落地，灵光的 C 端属性被不断强化。
如今，灵光圈中被高频消费的内容，大多是带有娱乐与社交属性的轻交互体验，而非真正嵌入工作流的效率工具。官方称其为，" 人人可用的消费级 Coding Agent"。
另一则消息进一步坐实了灵光 Coding to C 的战略定位。6 月 9 日，蚂蚁上线了新款 AI 产品 Qmuse，该产品聚焦网页应用创作和团队协作，并严格限制商业化授权。这表明，Qmuse 意在将 Coding 融入工作流，服务 B 端企业。
简而言之，灵光更像一个 AIGC 内容消费平台。用户手 " 搓 " 出的游戏、工具、网页等都可视为内容供给，在灵光圈内，其他用户可自由试玩、点赞和分享。
当其他 Coding 玩家致力于 Save Time 时，灵光则在尝试 Kill Time。这条路能否走通，将取决于灵光接下来在技术与内容之间能否找到恰当的平衡。
"4399+ 橙光游戏 "
打开 " 灵光圈 " 有一种梦回千禧年的错觉，扑面而来的是熟悉的 4399 网页小游戏和橙光网文画风。
我们观察到，灵光这类 AI 应用也在重塑一些用户的内容创作方式。以上述文游作者为例，她关于游戏文本、对话设置、人物角色和关卡设置都通过与 AI 对话完成，而且后续的游戏生成和迭代都在一个对话框内。
但作为一个 AI 内容平台来说，灵光还没有完成闭环。
灵光圈内热度最高的仍是游戏、测试、互动故事等 " 一次性娱乐 " 内容。用户第一次接触会觉得有趣，但同质化现象严重，大量 " 点击计分 "" 选项分支 " 类应用玩法雷同。
用户玩过几个之后便失去重复打开的动力。缺少每日更新、进阶挑战等复玩钩子，消费行为呈现出滑动、试玩、离开的次抛特征，因此很难长期吸引用户的注意力，更何谈触发 " 上瘾 " 机制。
如果说抖音能留住人的底层逻辑是人与人的互动，那灵光目前的生态仍停留在人和应用的互动上。AI 是支撑内容消费和交互的底层技术，而非终点。
它缺少社交关系链的沉淀，仅有基础的点赞、评论，用户间的连接依旧是薄弱的。以文游作者群体举例，他们更多把灵光作为创作工具，待作品完成后会优先发布在粉丝群、小红书等地来宣传。
这就使得灵光很难把用户留下来，灵光通过 1 亿元的 " 创作者激励计划 " 来刺激内容生产，但这种靠补贴催生的生态能否持续，仍是一个巨大的问号。
在分发闭环上，灵光并非毫无作为。用户确实可以一键将闪应用生成分享链接，对方点击后能在 H5 界面直接打开使用，这至少实现了 " 开箱即用 " 的传播效果，也避免了从社交 App 到应用商店的跳转损耗。
但这种分享带来的闭环仍然是 " 半个闭环 "，其症结在于分享出去的 H5 版本，本质上是一个体验与功能受限的轻量演示版，与灵光 App 内的完整功能版存在显著落差。
比如，灵光圈支持二次创作功能，H5 界面通常只支持使用，不支持创作。用户在微信里看到一个好玩的闪应用，想自己改一改、加个功能，只能再次跳转回灵光 App，而跳转本身就构成额外的转化漏斗。
灵光想要突破
在首次媒体见面会上，灵光的相关负责人曾强调，" 灵光本质上解决是效率类问题，我们的产品主张，是把灵光的主轴定位在效率侧 "。
但在 AI 应用里做应用这件事，难免让人联想到了另一款产品——马卡龙。MuleRun 负责人陈宇森代表了一部分人的看法，" 蚂蚁灵光可以理解为高配版的‘马卡龙’，本质上是对生产关系选择不同。灵光的逻辑是自己做自己用，并将其视为社交网络的一部分，而 MuleRun 是做出来给别人用的交易市场逻辑 "。
这里先要回答一个问题，在 AI 应用里手搓应用是不是伪需求？
现实的用户确实会遇到一些，现成 App 用不上、自己写代码不会的场景，比如，做一个聚餐 AA 分账的计算器，做一个倒计时提醒的番茄钟。AI 生成可以在 30 秒内解决这些微小的、非标的需求，比去应用商店搜索、下载、注册要快得多。
很多用户 " 搓 " 应用不是为了用，而是为了玩。比如做一个 " 点击小猫就会叫 " 的小游戏，然后分享给朋友。这种创造的快感和社交反馈是真实存在的——灵光数据中用户连续修改一百多次，就是最好的证明。
灵光目前试图把 " 手搓应用 " 当作独立平台的核心，同时承载娱乐和效率两个目标。从需求角度看，这并非伪需求：确实有一批用户喜欢 " 搓一下 "。
但就现在而言，Vibe Coding To C 有着天然脆弱的一面。
用户不是每天都需要临时应用或新奇小游戏。绝大多数需求是一次性的：生成后使用一次，或者玩几分钟就再也不会打开。平台因此面临极低的留存率和用户生命周期价值。
很多手 " 搓 " 出来的东西，要么系统自带，要么有更专业的免费 App。用户愿意用 AI 生成，仅仅因为懒得去下载。可一旦生成质量不够稳定、或者需要等待，这种便利就被抵消了。与此同时，用户生成的闪应用很少会成为自己的 " 常用工具箱 "。它们不像笔记、文档、照片那样有长期价值。没有资产沉淀，用户就没有迁移成本，平台也就没有粘性。
所以，灵光目前的情况，不在于需求是否存在，而在于：它试图用同一个产品同时满足两种弱需求，却没有为任何一种需求提供完整的分发、留存和变现系统。
这种做法，本质上就像把本应是大平台里的一项功能，或者娱乐社区里的一种玩法，单独拿出来做了一个独立 App。一家只卖 " 临时螺丝刀 " 的杂货铺，撑不起一个真正的连锁品牌。
开放式的未来
AI Coding 的商业化整体还属于探索阶段，由于不确定性因素很多，因此很难一锤定音。
一位 AI 创业者告诉我们，他现在看不到 C 端 AI 应用的盈利空间，他认为很多 Coding 产品对很多用户而言，没有必须存在的理由。如果是一个很实用的应用，用户都在用，那考虑盈利完全没问题。可现在用户对 AI 的态度可有可无，甚至连 ChatGP 刚需性都没那么强。
另一位产品负责人表示，一些产品的策略是让用户相信能帮他赚钱，但前期投入就是在烧钱。" 当你免费提供服务，高峰期可能涌进来几十万甚至上百万的用户，一旦开始收费，一天可能十个用户都没有了 "。
上述人士认为，无论是面向 C 端 AI 助手还是 Kill Time 式的 Coding 产品，其商业化困境都可以归结为一句话：成本结构在生产侧，而收入模式却只能依赖消费侧。
这意味每一次生成都在消耗算力与 Token，成本随用户活跃度线性上升；而收入却依赖用户有限的注意力时长、低转化率的广告点击或极少数重度创作者的付费。
当用户把 AI 当作偶尔玩一下的玩具时，消费侧的变现天花板远低于生产侧的烧钱速度。基于此，许多玩家才把重心转移到了 Save Time 的生产力工具上，将 AI 能力包装成 " 帮用户赚钱 " 的故事。高价值需求带来高收入，同时 cover 成本。
Sora App 的关停是一个前车之鉴。它拥有顶尖的视频生成能力，却试图以 "AI 版抖音 " 的姿态切入 C 端市场。用户蜂拥而至是为了尝鲜生成，而不是为了消费他人生产的 AI 视频。当免费的新奇感褪去，平台既无法靠广告填平高昂的算力成本，也无法让用户为刷视频付费。据测算，Sora 日均运行成本高达千万美元级别，而用户生命周期价值几乎可以忽略。
OpenAI 最终选择关停，不是因为技术做不到，而是因为越成功越亏损，平台经济那套模式显然失灵了。
回到灵光，最危险的处境不是被某个单一对手击败，而是被市场从两个方向同时合围。
娱乐侧用户想要沉浸、上瘾式的体验，他们会流向更专业的 AI 互动叙事平台；效率侧用户需要稳定、可靠、能嵌入工作流的生产力工具，他们会选择更加专业化的 Coding 产品。
夹在中间的产品，因既要又要，也许会成为次抛玩具，用户来一次，玩一下，然后就抛之脑后。
但灵光的优势也很明显，背靠蚂蚁，有足够资源投入支持。同时，还拥有支付宝这一国内罕见的十亿级交易生态。这意味着灵光不必像其他独立 AI 产品那样，从零搭建支付、信用、商家服务等基础设施。闪应用一旦与支付宝的收付款、芝麻信用、小程序、生活号等能力打通，就能进化为工具，还可以共享客户。
用户可以用灵光生成一个活动报名页，直接完成收款；生成一个租赁协议，自动调用信用免押；生成一个门店优惠券，无缝接入商家核销系统。这种生成即交易的闭环，其他同类产品短期内难以复制。
这对灵光来说，是一个开放式的未来，更提供了以后国内 Vibe Coding 的一种进化方向。
