智能體大潮洶涌,但留給天工和階躍們的時間不多了

智能體大潮洶涌,但留給天工和階躍們的時間不多了

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【智能體大潮洶涌,但留給天工和階躍們的時間不多了】智能體大潮洶涌,但留給天工和階躍們的時間不多了

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智能體大潮洶涌,但留給天工和階躍們的時間不多了

先問一句:大家現在還在用哪家 AI?從小雷身邊來看 , ChatGPT、豆包、DeepSeek、文心以及 Gemini , 這些國內外的頭部 AI 幾乎就能囊括 。 至于天工、階躍星辰 , 很多用戶可能還沒聽過 , 甚至就連一度爆火 Kimi 也有些無人問津 。
市場研究也佐證了這一點 。 QuestMobile 在 5 月發布的中國市場報告中指出 , 今年 3 月 AI 原生 APP 活躍用戶數突破 2.7 億 , 同比增長 536.8% , 但也形成了截然不同的梯隊 , 可以觀察到明顯的「贏者通吃」:


第一名 DeepSeek 的 APP 月活超過排名第 2 到第 15 名的總和 , 第二名豆包也領先于第 3 到第 15 名的總和 。 而排在第 15 名的天工 AI APP 月活僅 215 萬 , 甚至不到 DeepSeek 1.9 億月活的零頭(361 萬) 。



圖/ QuestMobile
這也就不難理解 , 昆侖萬維在天工 APP 上選擇了一次「推倒重來」式的升級 , 甚至需要用戶手動導出數據內容 。 另一方面 , 「AI 六小龍」之一的階躍星辰也做出了自己的調整 , 砍掉了角色扮演類產品「冒泡鴨」 , 「躍問」更名為「階躍 AI」 , 同時重點轉移到模型研發 , 弱化ToC死磕ToB 。
但它們都有一個共同點 , 那就是希望抓住 Agent 智能體的機會 , 也可能是最后的機會 。
天工「刷新」、階躍「聚焦」 , 智能體成公約數事實證明 , 不僅互聯網公司怕「掉隊」 , AI 大模型公司更怕 。
盡管 2025 年初 , DeepSeek 的爆火曾經引起過 AI 初創「逆襲」的討論 , 但今天再看 , DeepSeek 只有一個 。 而隨著 DeepSeek 和豆包、ChatGPT 和 Gemini 越發占據用戶心智 , 更多大模型「掉隊」的聲音開始此起彼伏 。
與此同時 , 第二、第三甚至第四梯隊的模型廠商都開始頻繁調整方向 , 試圖在強壓之下 , 給自己搏一個出路 。 而無論是徹底重做的 APP , 還是不再眷戀的 C 端幻想 , 它們都在試圖抓住一個關鍵詞、一個時代:Agent(智能體) 。
典型代表就是昆侖萬維旗下的天工 。
4 月 , 天工 APP 就預告了 5 月的產品升級 , 并提醒用戶導出數據內容進行備份(截至 2025 年 6 月 15 日) , 暗示了這是一次「推倒重來」式的版本升級 。 隨后的 5 月 22 日 , 昆侖萬維發布基于 AI Agent 架構的 Office 智能體——天工超級智能體 , 產品整體轉向文檔辦公場景 。



圖/天工
幾天后 , 天工 APP 3.0 正式上線 , 界面、功能、產品定位都與 2.0 截然不同 , 從過去的大而全的 AI 應用 , 轉向以「辦公場景」為核心的深度智能體平臺 。 按照官方介紹:

天工 APP 是一款具備超強 DeepResearch 能力的全新智能 Office 三件套產品……你只需提出需求 , AI 即可一鍵生成文檔、PPT、表格 , 高效應對各類辦公場景 。
簡言之 , 天工強調基于智能體的「閉環」和「任務完成度」 , 這顯然與之前以「AI 對話」為主的玩法有所不同 。
背后的現實是:用戶已不再關注 AI 回答得是否更妙 , 而是它究竟「能完成什么任務」 。 即便天工在模型能力、產品體驗的評價中表現不俗 , 但真正使用其 APP 的用戶很少對產品形成粘性 , 甚至連品牌認知都在萎縮 。 既然「舊路走不通」 , 昆侖萬維干脆重啟天工 , 把智能體當作最后的翻盤機會 。
與此同時 , 另一家大模型廠商階躍星辰也在大幅調整產品策略 , 從去年底開始逐步停止投入此前的重點產品「冒泡鴨」 , 并將團隊合并至另一款重點產品「躍問」 , 同時這款產品也在今年改名為了「階躍 AI」 。



圖/冒泡鴨
而據《智能涌現》報道 , 「不少階躍員工都能感受到 , 2024 年 Q4 之前 , 高層對 C 端業務的重視程度 , 并不亞于模型的訓練 。 」但產品的增長瓶頸 , 以及頭部產品的壓力之下 , 階躍星辰選擇了收斂產品 , 聚焦智能體方向 。
并且目前來看 , 階躍星辰的重點之一是 ToB , 在今年的生態開放日上就宣布了基于智能體 , 將與吉利汽車集團、OPPO 以及智元機器人等建立合作 。 這種調整其實傳遞出一個信號:C 端沒跑通 , 那就轉去 ToB 的定制場景中尋找機會 , 以模型能力和行業理解 , 實現垂類市場的落地 。
如果說天工是「從平臺重建」 , 階躍則是「從定位出清」 。 后者的模型研發一直以多模態能力見長 , 在圖像編輯、視頻生成以及 3D 模型生成等細分方向都有開源項目發布 , 放棄短期內 C 端用戶爆發的目標 , 把資源押在基礎模型和「多模態 Agent」的長期價值上 , 或許就是階躍的處世之道 。
智能體大潮洶涌:趕超頭部大模型的最后機會從 2025 年開始 , 幾乎所有人都在講智能體 。 從 OpenAI 的 Operator 到 Codex , 期間不斷有智能體涌現 , 智譜 AI 的 AutoGLM、飛豬的「問一問」 , 還有 Manus 等 。 與此同時 , 智能體平臺也在成為大模型廠商爭奪的焦點 , 就像 Google 說的:

大模型即平臺 。
但問題是 , 這場大戰還有留給第二甚至第三梯隊大模型廠商的發展空間嗎?答案是肯定的 。 事實上 , 正是因為大模型正在集體邁入了一個智能體的新階段 , 智能體才成了非頭部廠商繞開的「變量」 。 畢竟和 ChatGPT、DeepSeek 硬剛模型能力的代價太高 , 而 Agent 則提供了一個新的評判標準:
你能不能落地?你能不能完成任務?你能不能在垂直、細分場景下建立「體驗閉環」?
比如天工 , 幾乎是用「產品全盤重構」的方式下注智能體 , 將原有 APP 推倒重做 , 推出搭載「天工超級智能體」的新版本 。 而在全新的版本中 , AI 不是答題的工具 , 而是具備實際任務完成能力的辦公搭子——用戶說出需求 , 智能體就能自動生成文檔、PPT、Excel 。



全新「辦公三件套」 , 圖/ App Store
按照官方宣稱 , 背后依托的是昆侖萬維自研的 DeepResearch 框架 , 以及六個專職 Agent 協作機制 。 從用戶體驗到技術框架 , 天工的目標很明確:不當 AI 問答器 , 要做辦公場景里真正的「數字員工」 。
再看階躍星辰 , 轉型路徑則更像是「模塊拆分、能力下沉」 , 不僅重新定義了「階躍 AI」的產品定位 , 還明確將智能體落地聚焦到四大終端:手機、汽車、機器人、IoT 。
根據 OPPO 智能助理部部長、小布助手負責人萬玉龍的介紹 , 基于與階躍的合作 , 用戶使用小布就可以通過多模態視覺跟 AI 交互 , 實現拍照問答、文檔問答 , 識屏問答等多種功能 , 甚至讓 AI 就可以獨立進入各種 App 端完成任務 。



圖/階躍星辰
而再從吉利汽車座艙中集成的語義理解與執行智能體 , 到與智元機器人聯合探索的「具身智能」 , 背后其實都是一個思路:將 Agent 的能力徹底嵌入設備本身 , 成為硬件體驗的組成部分 , 而不是附著在聊天框里的泛用助手 。
這種從「通用能力比拼」轉向「場景閉環構建」的路徑 , 正在成為不少大模型廠商的共同選擇 。 過去一年 , 無數 AI 產品紅極一時 , 但用戶真正留下來的 , 最終會是那些能夠「跑進」日常生活里的 。
而這也意味著 , 「智能體」不只是一個技術標簽 , 還是一種產品能力的分水嶺 。 頭部廠商當然會繼續構建全域生態和插件平臺 , 但對其他廠商而言 , 「越垂直越有機會」 , 「越聚焦越能存活」正成為越來越明確的共識 。
當技術紅利被拉平 , 留給大家的 , 其實只剩下「誰最懂一個具體的人」 。 在這個維度上 , 誰都有機會 。
寫在最后對今天的 AI 廠商來說 , 智能體不只是一個風口 , 更像一塊試金石:大模型不是越萬能越好 , 而是越「能用」越重要;誰能真正跑進用戶的日常生活 , 誰就能重新獲得留在牌桌上的資格 。
天工重構產品、階躍轉戰終端 , 方向不同 , 但目標一致:不再和頭部廠商比誰更強 , 而是去找到一個「最合適」的位置 。 這也是智能體的關鍵之一——它是非頭部廠商第一次有機會脫離參數和榜單 , 去拼產品完成度、拼落地速度、拼真實價值 。
機會依然存在 , 但窗口期正在縮小 。 抓住智能體 , 可能是天工、階躍們的最后一跳 。 跳過去了 , 依然有機會成為新一代 AI 生態的底座;跳不過去 , 就可能永遠被用戶和市場遺忘 。

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