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你值得用上更懂你的 AI。
作者I王彬
封面IHer
AI 应用层的竞争正在进入 Personal AI 阶段。除了回答问题、完成任务,AI 还需要持续理解使用它的人。
9 月 8 日才上线的 Meta 个人智能体 Muse,用了大约十天就登顶美区 App Store 免费榜,把 ChatGPT 压到了身后。
此前就有征兆:年初谷歌提出 Personal Intelligence,让 Gemini 打通 Gmail、YouTube;6 月 OpenAI 升级记忆系统,让个人偏好能延续、能更新;苹果把 iPhone 定义成“个人智能中枢”。个人 AI 这把火,是实打实烧起来了。
Bernstein 分析师 Stacy Rasgon 的一句话点破了这次爆发的分量:“到目前为止,大多数代理类应用并非真正面向普通人。”而 Muse 们正在跨过这道坎——消费级 AI 从开发者工具走向大众消费品,从基础设施投入期走向产品兑现期。
巨头们各自的路径不同,方向一致:在回答问题、完成任务之外,让 AI 持续理解用它的人,朝着 Personal AI 的目标演进。
国内也是同一条线。9 月 22 日,千问在云栖大会上宣布加速打造 Personal Agent,提出构建个人全域、终身 Context,为每位用户提供深度理解自己的专属 Agent,并公布一系列产品新进展。
大模型爆发不到四年间,我们就已经历了无数个技术迭代,或许终于等来真正的 Personal AI 时代。
被低估的个人 AI
人们愿意花在 AI 上的时间和金钱都在越来越多。
Menlo Ventures 在最新的消费级 AI 报告中估算,2026 年全球消费者 AI 支出达到 400 亿美元,是上一年的三倍多。Menlo 形容称,今年消费级人工智能的变化是“going deep”,用户对 AI 的每日使用率从 19%跃升至 25%,52%的用户表示自己比去年使用得更频繁。
“个人对智能的需求,远超大家的想象。”千问产品负责人郑嗣寿在云栖大会上说。自去年 11 月上线以来,千问总用户数已超过 3 亿。
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用户增长只是一方面。郑嗣寿介绍,过去十个多月,千问上的复杂任务占比增长了 5 倍,用户沟通轮次达到 5 至 8 轮。随着交流深入,用户会逐步补充条件,提出更具体的要求,也期待 AI 交付更完整的结果。
搜索、写作曾是许多人接触 AI 的起点。但随着底座模型和 Agent 处理复杂任务的能力增强,用户开始尝试把更多个人事务交给 AI。持续的交互又让 AI 积累了更多 Context,有条件提供更贴合用户需要的帮助。
小到一次感冒的用药咨询或者假期旅游规划,大到职业建议乃至志愿填报这样的人生大事,现在我们遇到问题几乎下意识地就抛给 AI。
这些问题的解答也更依赖 AI 对个人的理解。你的年龄、既往病史和近期身体变化,都会影响 AI 的健康判断。你的投资经验和风险承受能力,也会影响 AI 的理财建议。用户问的是同一个问题,适合他的回答可能完全不同。
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千问在实践中发现,62%的用户问题,在使用中长期上下文或用户画像后,可以得到更好的回答,而且这一比例还在提升。许多看似简单的提问,也需要调用相当多的个人 Context。比如你只是让 AI 推荐一些电影,它也要结合你的观影喜好来回答。
个人 Context 的建立不是一件易事。一个人的信息分散在不同领域且交叉影响,人也总是处在动态变化之中。AI 既要理解这些信息,还要判断它们之间的关系,以及哪些已经不再适用。
你换了一份工作,工资变了,你的消费偏好和理财规划也会改变。生了一场小病,你接下来一段时间不能再去健身房。又或者孩子小升初,也会影响整个家庭的时间和支出计划。
“个人需求不等于简单需求,看似简单的问题背后,意图千差万别。”郑嗣寿说,“要满足这些需求,既要能处理复杂任务,更要理解这个具体的人。”
千问从上线第一天起,就将“让智能平等地服务每一个人”作为愿景。此后无论是接入阿里生态、拓展外卖打车等“AI 办事”能力,还是上线千问开放平台,都在不断扩宽 AI 服务的生态。
如今,随着 Agentic 能力和 Harness 架构的逐渐成熟,千问有了进一步做深服务的条件,开始加速推动 Personal Agent 的落地。
过去的 AI 没法更懂你
虽然各家大厂都在朝着 Personal AI 的目标迈进,但基于自身能力和生态禀赋的差异,各家的落地路径或有差异。
谷歌和苹果算是生态打法。靠着搜索、邮箱、日历等个人信息入口,谷歌的 Personal Intelligence 更强调打通用户的不同应用。苹果则依托手机、手表乃至耳机等硬件及系统构成的 Apple 生态,推出了“个人智能中枢”的概念。
只拥有 ChatGPT 的 OpenAI 更强调技术升级。OpenAI 两年前就为 ChatGPT 引入了记忆系统,但过去只是简单粗暴地记住信息,不够准确也容易过时。现在最新基于 Dreaming V3 构建的记忆系统,已经可以实现只延续有用的上下文、更遵循用户偏好且能随时间自动更新。
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ChatGPT 的记忆系统
千问的思路同时涉及生态建设和技术架构。考虑到现实生活中个人需求受不同环境因素影响,他们认为如果只做好单一场景的 Context,就无法做好这个单一场景。他们希望从三个不同维度入手,构建起个人全域、终身的 Context。
首先是围绕身份建立通用 Context。不同背景的用户有着不同的目的,人生阶段的调整也会影响你的规划和目标。AI 需要在持续交互中理解这些变化,区分相对稳定的个人特征与阶段性的需求,同时及时调整对用户的认识。
后两个有点类似于谷歌和苹果的生态路线。一方面,千问要在典型场景如健康、学习、理财等场景沉淀出领域级 Context。另一方面,则要围绕多种设备构建多终端 Context,将日常生活与所处环境连接起来。
个人 Context 的积累,也将改变 AI 应用的竞争逻辑。过去用户在不同 Chatbot 之间随时迁徙,哪个模型能力更强就换哪个,迁移几乎没有成本。
但在个人 Context 逐渐积累之后,你相当于拥有了一个专属于自己的 AI Agent,它了解你的家庭情况、个人偏好、过去的任务进展乃至未来规划,能够根据你的情况做出针对性的解答。即便后续迭代的新模型再强,如果短期内没有 Context 积累,也未必能给出你更准确的答案。
这就让 Personal AI 的竞争多了一层时间优势。更早地开始建立起对用户的有效理解,也就占据了先发优势。
华尔街也看到了同一件事——富国分析师在给 Meta 上调目标价时写的是:谁先到市场,谁就占优,AI 助手用得越多,就越有价值。
千问此时选择加速推进 Pesrsoanl Agent 的落地,或许也正是看到了 AI 助手的竞争变化。
未来 Personal Agent 的竞争,必然包含个人 Context 的竞争。只有更完整地理解一个人,才能把通用智能真正变成个人智能。
Personal AI 或许才决定智能上限
过去一段时间市场对 AI to C 的信心不足,很大程度上是由于过去的 Chatbot 无法更好地承接用户更深层次的需求。
今天大多数 Chatbot 仍然更偏工具属性。用户有问题时主动打开,完成一次搜索问答后就不再停留,用完即走。即便已经拥有数亿用户,它们和用户之间的关系仍然主要建立在一次次重复的工具属性上。AI 提供的只是工具,而非服务。
但真正的 Personal AI 却完全不同。随着长期 Context 的积累,个人 AI 对一个人的价值会随时间不断加深。它了解你的所思所想,知道你当前关心什么,更有能力承接更深入的个性化服务,而不仅仅是工具。
Personal AI 的特殊在于,它并非局限在一个细分场景或需求。一个人的日常生活总是覆盖方方面面,从简单的旅游规划购物建议,到垂直的教育理财乃至复杂工作任务的梳理。某种程度上,Personal Agent 就是未来个人需求与各类数字服务之间的新入口。
过去我们曾在科幻电影中看到过不少类似场景。比如《钢铁侠》中的随叫随到的贾维斯,又或者《Her》中斯嘉丽·约翰逊饰演的 AI 助手萨曼莎。
大模型爆发之初,我们一度以为这些幻想都将成为现实,但通用智能毕竟不是专属智能。好在当前市场开始逐渐向 Personal AI 方向演进,这些幻想已经不再遥远。
今年 9 月的苹果发布会上,新任苹果 CEO 特努斯为 iPhone 提出了一个“个人智能中枢”的新概念。在苹果中设想中,升级后的 Siri AI 可以借助各类设备和系统信息,为你提供更个性化的智能服务。
扎克伯克也提出了所谓“个人超级智能” (Personal Superintelligence)的概念,宣称每个人都将拥有理解自己的智能体,他们已经发布了 Personal Agent 产品 Muse。
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Muse
当然,Personal Agent 也并非一蹴而就,更依赖长期的耕耘。这或许也是千问在当前的 Persoanl AI 竞争中的优势之一。它们更早地看到 Personal AI 的价值,更早地开始推进各类 AI 服务落地。
郑嗣寿透露,接下来,千问将把不同场景、产品功能与不同硬件中的上下文,沉淀为统一的 Personal Context,再与健康、学习、工作等领域级 Agent 结合,升级为下一代 Personal Agent。
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这项工作还需要更多生态伙伴参与。“想真正打造服务全生活状态的 Personal Agent,仅靠千问自己是不够的,需要去汇聚千行百业的能力。”郑嗣寿说。
截至目前,千问开放平台覆盖的领域已扩展至 20 多个,涉及本地生活、物流、求职、运动等领域,申请入驻伙伴超过 1000 家。
AI 的进步总是超出普通人的想象,我们或许不用等待太久。
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