今天小編分享的互聯網經驗：激進的豆包、新潮的 Manus，都不是 AI 消費級應用的最終形态，歡迎閱讀。
文 | 新立場 Pro
ChatGPT 點燃 AI 話題已經過去兩年多，但國内并沒有出現統治級别的 AI 應用。甚至可以說，直到今年初圍繞 DeepSeek 產生了一系列輻射整個中文互聯網的讨論之後，消費級别的 AI 應用才真正有了上桌的機會。
其中的原因是多方位的。從前沿技術到大眾市場的認知跨越既需要時間，也需要一款懂得彌合兩端、設計出彩的產品。
但年初一款國產大模型将 AI 帶到全民關注，技術本身的存在有了大眾認知度。再加上，" 消費者到底需要什麼樣的 AI 應用 " 這個問題，在眾多產品的摸索、大量用戶的反饋中，逐漸有了眉目。包括近期被熱議的 Manus，都在催化整個市場對 AI 應用形成共識。
知名咨詢公司 a16z 月初發布了最新的全球 AI 應用排行，基于 Sensor Tower 的月活躍用戶數據。距離上一次排名更新僅過去 6 個月，已經能看到格局大洗牌。有發布 20 天内突破 1000 萬用戶的 DeepSeek 上榜，也有豆包、百度、美圖等國内應用排名變動。
全球 AI 應用排行（2024.8/2025.3）；來源：a16z
在當下這個時間節點，AI 應用的開發門檻降低，結合消費需求去定制產品的自由度變大，過去暫時被擱置的商業化效率，權重也在上升。
a16z 的統計中，40% 高收入應用未進入用戶量 Top50。最受消費者喜愛的應用，不一定具備專業用戶願意付費的高階、或者企業級功能。
當 AI 真正開始有技術普惠的迹象，把材料轉化為成品，就是考教各方 " 鍛造 " 技術的時刻。當下，也确實出現了一些值得參考的案例。
就像即時通訊技術早已成熟，但直到微信誕生以後，才真正 " 一統江湖 "。底層技術的突破與精研沒有止境，但現在，該輪到產品經理發力了。
01、高維技術的普惠以 " 下沉 " 為前提
" 認知 " 是消費繞不開的前提，作為消費品的應用同理。
產品導向型的營銷觀念認為只要技術力到位，產品足夠優秀，就能靠口碑口耳相傳吸引消費者。但現代營銷不是 " 酒香不怕巷子深 " 的年代，用戶日均接受成百上千條廣告信息。2022 年的一份報告指出，當代人的連續專注時長，已從 2000 年的 12 秒下降到了如今的 8 秒，和金魚不相上下。
AI 應用更特殊，因為存在雙重認知阻礙。首先是技術理解層面，絕大多數用戶對深度學習、AIGC 的運作邏輯沒有概念。再加上，AI 所提供的服務存在一定感知滞後，它不像通訊工具（如微信）解決即時溝通這樣的顯性需求，也非娛樂應用直接提供感官刺激。在沒有現實經驗遷移的前提下，AI 應用的市場教育難度更大，推廣極其依賴熱啟動。
因此，背靠抖音和微信，有原生流量池的豆包、元寶，推廣路徑最為典型。
豆包把 " 下沉 " 做得更透徹，它的 " 與眾不同 " 從第一眼就能分辨。AI 應用命名有三個派别，或是文心一言（文小言），通義千問這類在中文裡引經據典，或是 Kimi、DeepSeek 這種别有意涵的英文，還有 " 豆包 "。當一眾 AI 應用圖示追求設計上的極簡、科技感，豆包選擇了一個極其 " 親民 " 又 AI 味十足的卡通大頭人像。
背靠字節強大的推廣渠道，豆包迅速實現了用戶規模斷層。天風證券報告顯示，去年豆包 4 月和 5 月投放金額近 1800 萬元，到 6 月上旬驟升至 1.24 億元，其中 89% 的廣告投放比例投入至巨量引擎，字節還限制 Kimi 等競品在抖音平台的廣告投放。
傳播學有個 " 數字鴻溝 " 的理論，指因媒介素養的不同，造成信息落差兩極分化，比如中老年人群，經常被數字鴻溝擋在新技術門外。憑借短視頻在各類圈層的觸角，豆包可能是 " 泛下沉 " 意義上認知度最高的 AI 應用。它的策略是把技術高冷的外衣換成卡通形象，讓 "AI 帶娃 "、" 春節盲盒 " 這些話題融入日常議程，專業性還在次，先讓用戶有互動獲得感。
騰訊對 AI 應用側的反應或許有些後知後覺，但騰訊元寶近期的投放力度打出了後發先至的聲勢。
元寶去年 5 月上線，早期在一眾通用型 AI 應用中存在感并不強，那時候豆包、Kimi 等 App 的投流大戰已經開始。但 DeepSeek 爆火後，騰訊一反守勢全力進攻，策略也很直白，就是借勢宣傳，把 " 搭載滿血 DeepSeek" 寫在名稱後綴上。
AppGrowing 數據顯示，元寶 30 天内的預估投放金額已超 5 億元。除了在各個渠道大規模投放廣告，騰訊自家生态内的推廣幾乎被用到極致，包括微信生活服務 " 九宮格 " 這一黃金推薦位。
如果說豆包是一開始就下定決心走 " 強推 " 路線，元寶勢必要彎道超車的架勢，除了受到當前市場情緒高漲的影響，也因為 AI 應用的心智之争不會再給落後的玩家太多時間。更何況，獲取認知度只是第一步。
02、易用尚且不等于實用
QuestMoblie 年初的報告顯示，去年下半年綜合類原生 App 在使用粘性上提升明顯，然而大部分依然面臨解除安裝率高的難題，AI 的價值尚未完全發揮。也是因為高解除安裝率，各家才需要不斷拉新、繼續投流，從而穩固市場份額。
來源：QuestMoblie
進入產品質量評測層面，" 易用 " 大概是第一道門檻，它最直觀的評價标準是，要盡可能避免中間商賺差價。
倒賣 AI " 知識 " 獲利幾乎是 ChatGPT 爆火後經久不衰的新聞，只不過主角随版本更新，最近換成了 DeepSeek。由于技術門檻頗高，相關知識付費需求旺盛，在借助技術迭代的話題催化一些焦慮情緒，大量 " 信息差 " 套利的機會因此誕生。
進入應用遍地開花的時代，很多產品為了提供差異化服務，都在易用性上下了功夫。比如提供定制化的場景，調教好的智能體，可以直接套用的模版，避免 "Prompt 鴻溝 "。核心邏輯是，減少用戶完成目标所需要的操作步驟和學習成本。
易用對于消費級應用的意義，可以參考另一個案例。PhotoShop 統治了圖形處理工具十幾年，其催生的大量設計課程，外包中介也繁榮了十幾年。但 Canvas 通過網頁入口、模板化操作，大幅降低了使用門檻，讓用戶能在有限的自由度下完成設計。這就是最典型的，技術底座和產品設計在目的性上的差異。
但更進一步的，AI 生成内容能否在真實應用場景中順利交付，各方尚處于混戰階段。
最顯而易見的問題，怎麼在同質化的產出中脫穎而出。現階段的 C 端 AI 應用可大致分為原生獨立 App 和插件（嵌入原有 App）兩種，其覆蓋場景橫跨教育學習、休閒娛樂、影像生成、生活助手、情感陪伴等等大類。
假如我是一個自媒體文案，想給社交平台上每日定期更新的内容設計文案，我可以找到 5 個以上能實現這個目标的 AI 工具，有些甚至提供各類場景模版，再進一步，已經有内容平台可以 AI 一鍵生成文案，省去 " 外包 " 的程式。
" 實用 " 的判定邏輯是，系統能在真實場景中穩定、可靠地輸出符合預期的結果。現階段，用戶使用 AI 應用的大部分時間都在做這個判定動作，且顯而易見的是，沒有斷層領先的應用。" 能用 " 的底層支撐是技術厚度，DeepSeek 以此成為當前焦點。
不過《新立場》認為，近期賺足關注度的 Manus，抛開營銷争議，恰恰是在產品設計上提出了新的角度。
DeepSeek 展示的思考過程讓用戶直觀看到了 AI 的生成邏輯，這是它初期被提及時廣受好評的一個點。Manus 一定程度上放大了這種獲得感，其產品的互動邏輯是，只需要一個簡單的指令，讓 AI 去完成從拆解需求，到調用不同 API 一步一步執行任務的過程。
全程可視化，再加上用戶可調适，這一定程度上結合了易用性與實用性，雖然具體產出效果還有打磨空間，但确實帶來了一些體驗感上的革命。
這提示了我們一種可能，作為一項劃時代的技術，其落地應用的設計完全可以更進一步，去做一些 " 重新定義 " 的，超脫原有範式的嘗試。
03、寫在最後
據 QuestMoblie，規模在億級以上的 App 中有 70% 正在 " 轉型路上 "，或是以 AI 插件武裝核心業務，或是借 AI 探索場景延伸。比如支付寶的生活服務助手支小寶，微博新推出的互動板塊微博智搜，以及近兩個月席卷整個互聯網服務的 " 接入 DeepSeek" 風潮。
這也是為什麼我們說 AI 應用真正進入了 " 搏殺 " 階段。當觸手可及的各類工具、娛樂都嵌入了 AI 功能，用戶對它的感知、評價等等反饋信息将會指數級增長，留存率的分化将會更明顯。
現階段，絕大部分用戶僅習慣使用 1 個綜合類原生 App，占比到了 80 % 以上，願意使用 4 個以上 App 多方對比的用戶僅占 1%，二八定律明顯。
換言之，盡管 AI 大概率将成為互聯網 " 水電煤 " 般的存在，仍然只有少數成熟的 AI 產品能摘取最甜蜜的果實。
