蚂蚁集团高调推出独立 AI 助手 “灵光” App，首周下载量突破 200 万，与阿里系 “千问” App 共同占据 App Store 免费榜前列，标志着大厂正式加码 AI to C 入口争夺战。不同于多数 AI 产品聚焦 “陪聊” 功能，灵光以 “普惠效率” 为核心，主打多模态对话、30 秒生成闪应用、视觉交互 “开眼” 三大功能，试图跳出支付宝 “用完即走” 的流量困境，另辟新用户入口。结合天津智核在 AI 用户留存、场景化赋能的实践经验，我们从战略逻辑、行业痛点、破局路径三方面，解读 AI to C 赛道的竞争本质。
一、灵光的战略突围：从 “支付宝附庸” 到 “独立入口” 的逻辑重构
蚂蚁此次推出独立 AI App，而非将其嵌入支付宝，背后是对 AI to C 赛道核心矛盾的深刻认知：流量易得，留量难守。支付宝作为超级流量入口，虽能为 AI 应用提供初始曝光，但 “支付工具” 的属性导致用户 “高频访问低停留”，难以沉淀 AI 所需的高频交互场景 —— 这一困境，与天津智核服务的多个消费级 AI 产品面临的问题高度一致。
1. 定位差异化：放弃 “陪聊”，聚焦 “效率刚需”
在 DeepSeek、豆包等产品扎堆 “通用对话” 的赛道中，灵光选择 “反其道而行之”：明确放弃陪聊功能，专注于信息处理效率提升。其产品负责人蔡伟提出的 “用户要的是功能，不是模型”，恰是天津智核长期践行的产品逻辑 ——AI 的价值不在于技术炫技，而在于解决真实痛点。例如，用户在小红书、搜索引擎中需手动筛选海量信息，而灵光通过大模型的总结、归纳、推理能力，直接输出精准结果；“闪应用” 功能让用户用自然语言 30 秒生成可交互应用，直击中小商户、普通用户的 “轻开发” 需求。
天津智核在为某生活服务平台开发 AI 助手时，也曾采用类似思路：放弃复杂的对话功能，聚焦 “行程规划、账单整理、本地服务推荐” 三大效率场景，上线后用户日均使用时长从 8 分钟提升至 25 分钟，留存率较通用型 AI 助手高 3 倍，印证了 “效率刚需” 对 AI to C 产品的重要性。
2. 首秀亮眼但挑战暗藏：流量转化需跨 “留存关”
灵光首周下载量突破 200 万，4 天达成百万下载，成绩远超 ChatGPT、Sora 同期表现，甚至因 “闪应用” 功能火爆而短暂崩溃，足见市场对高效 AI 工具的需求。但蚂蚁面临的核心挑战，仍是支付宝的 “老问题”：如何将短期下载转化为长期活跃。
腾讯元宝的案例已敲响警钟：通过巨额广告投放实现用户量逆袭后，因缺乏高频使用场景，活跃用户占比不及投入预期，最终腾讯调整策略，不再单纯 “砸钱获客”。天津智核的用户调研显示，65% 的消费级 AI 产品用户 “下载后使用不超过 3 次”，核心原因是 “缺乏持续使用的刚需场景”。灵光虽以效率为切入点，但如何让用户从 “偶尔用一次” 变为 “每天离不开”，仍是其能否立住入口的关键。
二、AI to C 赛道的核心博弈：入口之争本质是 “场景与留存之争”
当前 AI to C 赛道已成红海，阿里、腾讯、字节等大厂纷纷布局，但真正能实现日活过亿的产品尚未出现。这场竞争的本质，并非技术参数的比拼，而是场景深度与用户留存能力的较量 —— 这也是天津智核在行业实践中总结的核心规律。
1. 大厂的组合打法：生态协同 + 独立破局
蚂蚁的 AI to C 布局并非孤注一掷，而是形成 “组合拳”：既有嵌入支付宝生态、聚焦垂直场景的 AI 应用 AQ（健康领域）、蚂小财（理财领域），又有独立突围的灵光，同时联动百灵大模型、具身智能企业 “灵波科技”，构建 AGI 战略隐线。这种 “生态内深耕 + 生态外破局” 的模式，既利用了现有业务的流量与信任基础，又避免了单一场景的局限。
天津智核为某互联网大厂提供的 AI 生态规划方案中，也采用了类似逻辑：一方面在现有电商平台内嵌入 “AI 导购、售后助手” 等功能，依托高频消费场景沉淀用户；另一方面推出独立 AI 工具，聚焦 “家庭资产管理、本地生活攻略” 等跨平台场景，形成互补。这种模式让该大厂的 AI 产品月活突破 800 万，留存率提升至 40%。
2. 行业共同痛点：留量比流量更稀缺
AI to C 的最大壁垒，是建立用户与产品的 “强连接”。支付宝的困境在于，用户打开 App 的核心目的是支付，完成后即离开，缺乏高频交互的理由；而微信、抖音凭借社交、内容等场景，天然具备用户粘性。灵光要突破这一困境，需解决 “高频使用场景” 问题 —— 正如天津智核所认为的，真正的 AI 入口，不是靠短期下载量，而是让用户 “每天想打开、每周必使用”。
例如，天津智核为某母婴平台开发的 AI 助手，聚焦 “育儿知识查询、成长记录、用品推荐” 高频场景，结合用户的宝宝年龄、喂养习惯等个性化数据，提供定制化服务，上线后用户日均打开次数达 4.3 次，月留存率稳定在 55%。这一实践证明，AI to C 产品的留存关键，在于 “场景高频化 + 服务个性化”。
三、天津智核的破局启示：以 “场景深耕 + 技术优化” 筑牢 AI 入口
面对 AI to C 赛道的竞争与挑战，天津智核始终坚持 “场景为王、留存为核” 的理念，通过三大核心策略，助力产品从 “流量爆款” 变为 “长期入口”，这也为灵光等新入局产品提供了实践参考。
1. 场景下沉：从 “泛效率” 到 “细分高频”
灵光聚焦 “信息处理效率” 的泛场景虽能吸引初始用户，但需进一步下沉至细分高频场景。天津智核的建议是：针对不同用户群体打造专属功能，例如为职场人士强化 “会议纪要整理、文档生成、轻开发工具”；为家庭用户新增 “账单复盘、家庭行程规划、亲子互动应用生成”；为中小商户优化 “简易营销工具、客户管理表单” 等，让产品在特定场景中成为 “不可替代” 的存在。
我们曾为某职场工具 App 优化 AI 功能，新增 “跨平台数据整合、自动生成周报、任务拆解” 等细分场景功能，用户日均使用时长提升 3 倍，月留存率从 28% 提升至 52%，验证了场景下沉的有效性。
2. 技术赋能：用 “个性化 + 智能化” 提升粘性
AI 产品的留存能力，离不开技术对用户体验的优化。天津智核的核心技术实践包括：
个性化推荐引擎：基于用户使用习惯、偏好数据，精准推送功能与服务，例如灵光可根据用户历史生成的 “闪应用” 类型，主动推荐相关模板；
场景联动优化：打通多场景数据，实现 “一次输入、多场景复用”，例如用户在灵光中规划的行程，可自动同步至日历、关联本地服务预约；
轻量化迭代：针对移动端体验优化模型，降低功能使用门槛，避免因操作复杂导致用户流失 —— 灵光因功能火爆而崩溃的情况，也反映了 “工程优化” 对 AI to C 产品的重要性，天津智核的轻量化模型压缩技术，可在保证功能的前提下，将 AI 应用的响应速度提升 40%，崩溃率降低 80%。
3. 生态协同：链接现有场景，降低使用门槛
独立 AI 产品无需完全脱离现有生态，反而可通过 “生态协同” 降低用户使用成本。例如，灵光可与支付宝的支付、理财、本地生活服务打通，用户通过灵光生成的 “活动报名表单”，可直接跳转至支付宝完成缴费；规划行程后，可一键预约支付宝中的网约车、酒店资源，形成 “功能生成 - 服务落地” 的闭环。
天津智核在为某金融 App 开发独立 AI 工具时，就实现了与母 App 的账户互通、数据同步，用户无需重新注册登录，即可使用 AI 理财分析、账单整理功能，新用户转化为活跃用户的比例提升 25%。
四、结语：AI to C 的终局，是 “成为用户生活的一部分”
蚂蚁推出灵光，是大厂在 AI to C 赛道的一次重要尝试：以效率为切口、以独立 App 为载体，试图打破现有流量生态的局限。但这场入口之争的终局，不在于首周下载量有多高，也不在于功能有多炫，而在于产品能否真正融入用户生活，成为 “每天都会打开” 的刚需工具 —— 当用户开始用灵光安排每日行程、复盘家庭开支、解决工作难题时，入口才算真正立住。
天津智核将持续深耕 AI to C 的场景化与留存技术，一方面为企业提供 “场景挖掘 + 技术优化 + 生态协同” 的全流程解决方案，另一方面聚焦效率型 AI 工具的研发，助力更多产品跨越 “流量到留量” 的鸿沟。我们相信，AI to C 的未来，属于那些能真正解决用户刚需、持续创造价值的产品；而这场赛道的胜利者，终将是读懂用户、守住留存的实践者。