2/ 豆包 + kimi 的出现,给腾讯搜索变现加速提供了一个很好的契机;前几天的时候就有看到Bernstein家就着这个思路做过一些猜想;
3/ 随着模型能力日益接近(deepseek开源之后大家基本实现了模型平权),数据 vs 生态驱动的飞轮需要大大加速(可能这也是为什么腾讯需要在这个时候把混元放在一边,直接调用deepseek去竞争卡位);微信作为一个超级 AI wrapper,有数据(公众号朋友圈这类巨量数据),有应用场景(比如在看什么旅游攻略之后,可以转发到朋友圈和好友群聊),有生态(腾讯广告基建依然很强,更别说微信小店之类了);
4/ 习惯 vs 心智;大家印象最深刻的,就是支付宝被微信红包“偷袭”;一点习惯了用微信发红包,你就不会再用其他软件去发红包了。在这个角度上,豆包这类应用目前可能会处在一个比较危险的状态。比赛一下子从,字节豆包 vs 腾讯混元,变成了字节豆包 vs 微信 + deepseek;字节先发优势一下子就没有了。
这已经不是微信团队第一次在 AI 大模型领域出手,微信输入法曾在去年六月加入「一键 AI 问答」功能,用于让用户在微信输入法内实现语言大模型的内容回答。
但彼时这个功能是基于腾讯自家的混元 AI 大模型实现,并不能充当文本生成工具。
微信输入法中现有的「问 AI」功能 | 图片来源:极客公园
从体验上来讲,微信输入法适合各种聊天中的「灵光一现」问题,微信本体的 AI 搜索,有很大可能将会聚焦在微信现有内容生态内,借助用户聊天内容以及微信公众号等平台,深度挖掘其中的应用场景。
这样的「分布式」的 AI 能力体验,倒是与 Apple Intelligence 的产品思路有异曲同工之妙:在去年苹果发布的 Apple Intelligence 能力中,苹果并没有颠覆性的拿出另一个能力震惊世界的模型,而是选择借助 ChatGPT 这样现有的模型,将模型能力嵌入在包括笔记、照片以及输入法等手机生态的各个角落。
苹果 Apple Intelligence「散落」在各个应用中的 AI 能力 | 图片来源:极客公园
表面上,Apple Intelligence 似乎不如同期 Google、OPPO 这样同样在发力手机 AI 应用的厂商来的更加聪慧,但苹果实际上在做的,却让 AI 尽可能「悄无声息」地加入用户生活,并借助能力给用户更多的使用场景带来改变。
从这一点上来看,虽然没有手机操作系统的腾讯,在移动互联网时代错失了最重要的入口之一,但微信作为如今重要的沟通平台,却成为了「让 AI 真正普及」过程中不可或缺的重要一环。
在中国,上至百岁老人、下至刚刚学会用智能手机的孩童,都已经对微信有了最基础的使用概念,这些功能中,同样也是最适合 AI 能力去进一步做「润滑」、降低 AI 学习成本的关键所在。
对于已经走过爆发点的生成式 AI 来讲,如今通过探索 AI 应用的普及,从而让 AI 能力在更多用户的长期使用中「产生质变」,才是微信 AI 真正值得我们期待的未来。
甚至当下我们就已经可以下定论:微信中的 AI 能力,或许不会是最让人兴奋的那个,但它却有最大的机会真正去「改变世界」。