灵光 2.0 实测：个人 AI 助理的挑战

10 月 21 日的 Meta 财报会上，扎克伯格披露了关于个人智能体 Muse 的关键数据：超过 1000 万人设置了 Muse，购物是最常见的用途，超过四分之一的用户在用它买东西，平均客单价超过 200 美元； 上线第一周，Muse 交易量便超出了预期，Meta 不得不与支付合作伙伴 Stripe 一起临时上调了信用额度。

六天后的 10 月 27 日，蚂蚁集团发布了灵光 2.0，将产品定位从最初的「30 秒用自然语言生成小应用」，彻底转向「能管事的个人 AI 助理」，官方口号概括为九个字：「记得住、盯得牢、办得了」。 它打通了支付宝账单、钉钉、飞书、米家等服务，让 AI 替你管日常事务，试图成为中国版 Muse。 但 Muse 和灵光面对的问题截然不同。 美国电子商务分散在大量独立网站中，Muse 可以通过云端浏览器直接访问店铺； 而中国的日常消费与沟通高度集中在少数几个超级 App 内部，数据与交易链路彼此独立。

我们花了两天实测了灵光 2.0，并横向对比了千问、Muse 和 Claude Duet。 实测表明，把一个 AI 个人助手放到中国的移动互联网生态里，真正的瓶颈已经不再是模型的推理能力，而是跨平台的权限边界、安全责任划分与商业利益归属。 首先定义一下「私人助理」这个概念。 在现实世界里，一个人类私人助理之所以能替你把事情办妥，靠的是四样东西：信息、权限、责任、忠诚。 过去，只有极少数富人请得起私人助理，因为维持这四样东西的成本极其高昂。 到了大模型时代，云端算力和代码大幅降低了「整理信息」和「持续盯盘」的成本；

但后三项（权限开放、责任承担与立场忠诚）依然受制于商业生态与法律规则。 这是国内互联网巨头在 AI 时代的普遍选择：交易闭环高度收拢在拥有自有交易场的平台内部，对外则保持严格的防御。 跨平台打通受阻的同时，各家巨头在自家生态内部却在加速闭环：千问打通了淘宝，豆包 App 已接入抖音电商内测直接下单，微信支付则推出了『 AI 专属卡』，接入自家的 WorkBuddy 去点美团团购。 在现实世界里，你之所以需要一个私人助理，本质上是为了把一部分决策和执行的责任转移出去。

一个人类助理出错了，你可以让他重做、可以依法追责。 这种风险分担，本身就是雇佣关系的一部分。 AI 助理目前做不到这一点。 翻开《灵光用户服务协议》，Agent 协助完成的操作，视为用户本人的操作，后果和风险由用户承担。 这套叙事逻辑本身就是悬空的。 在所有的实测环节里，最能体现个人 AI 立场差异的，是一道关于比价的测试题。 我们问千问和灵光同一个问题：「清闲人体工学椅在哪个平台买最便宜？ 」千问直接回复：「抱歉，我只能帮你查询淘宝平台的价格信息。

」灵光则调取了公开网页信息，同时比对了京东和淘宝的到手价，最后给出结论：「京东最便宜，建议直接在京东下单」。 灵光之所以能给出这样客观、完全站在用户省钱角度的建议，很大程度上是因为它目前处于交易闭环之外。 但一旦进入商业化深水区，「钱从哪来」就会立刻决定 Agent 替谁说话。 Muse 的商业模式已经比较清晰。 对多数用户免费，主要从平台上的交易中抽成。 花旗预测，Muse 变现后约贡献 1680 亿美元交易额，按 5% 佣金率，首年交易收入约 84 亿美元。

在国内，摩根士丹利预测，到 2030 年中国消费者 AI 可变现市场规模将达约 2940 亿元人民币，其中约 99% 都将来自商家出资的广告和交易佣金。 如果几乎全部收入来自商户，AI 助理的利益就很难与用户完全一致。 在 Shopify 这种商家高度分散的生态里，跨平台推荐和抽佣可以并存。 Agent 帮用户找到最合适的商品，平台从中抽成，三方都受益。 但在国内平台高度集中的市场结构下，一个深度绑定单一商城的 AI，天然会倾向于扮演商城导购的角色。 订阅是另一条路。

Muse 针对重度用户推出了高昂的订阅档位，Power 档每月 20 美元，Max 档每月 100 美元； Anthropic 的 Claude Duet 同样严格受制于付费套餐额度。 用户直接为算力买单，理论上能让 AI 保持独立立场，但这取决于普通人愿意为一个「替自己操心」的软件付多少钱。 纯工具订阅在中国 C 端市场是一条很难跑通的路径。 目前，蚂蚁还没有公开灵光 2.0 的商业模式。

它今天在比价时毫不犹豫地站在用户这边，很大程度上是因为它尚未背上交易变现的指标，但这并不代表明天它接通商业闭环后，还能保持同样的中立。