Who is betting on Personal AI, and who is afraid of Personal AI?

最近一个多月，国内 Personal Agent 赛道突然变得拥挤。

阿里推进千问Go，腾讯探索独立个人 Agent，字节继续向手机系统级 Agent 延伸，阶跃星辰推出智能体手机，蚂蚁升级灵光，Today AI 则获得超过 2 亿美元融资。互联网巨头、模型公司和创业公司，几乎同时把目光投向了个人 AI 助理。

但有意思的是，就在各家争相推出自己的 Personal Agent 时，10 月 14 日，豆包手机助手披露的第三方 App 拒绝自动化操作名单中，出现了微信、淘宝、美团等一大批高频互联网应用。

这恰恰揭示了中国 Personal Agent 产业的一重矛盾：各家公司都希望让 AI 成为用户的新入口，但未必愿意把自己既有的入口交给别人的 AI。

因此，比 Personal Agent 是否会成为下一款爆款应用更值得思考的是：它究竟在创造一个新的 AI 市场，还是在重新分配中国互联网原有的用户、流量和交易？

而这，可能才是理解当下中国 Personal AI 竞争的真正起点。

从 Chatbot 到 Personal AI，大厂的集体转向

中国大模型厂商的消费级竞争，过去几年换了三轮目标。

先拼模型能力：2023 年到 2024 年，各家在回答质量、推理、搜索和多模态上互相追赶，榜单分数几乎就是全部话题。

随后拼用户规模：从 2024 年的价格战打到 2025 年初 DeepSeek 的免费冲击，大模型 App 纷纷免费开放，配合大规模投放把盘子做大。

第三轮拼任务交付：2025 年 Manus 带火 Agent 概念，AI 开始连接工具、调用服务，试图从给答案走向交结果；到了 2026 年，千问在春节 6 天里完成了 1.2 亿笔 AI 下单——让 AI 替人完成交易，工程上不再是难题。

这轮变化不是 Chatbot 的功能升级，而是竞争目标的变化：过去企业争夺用户的一次提问、一次搜索，回答结束，价值兑现完毕；现在它们争夺的是用户持续交付事务和需求的机会。谁承接的事务越多、越久，谁对用户的理解就越深，这条关系就越难被替换。

Personal AI 到底创造了什么新价值？

可以拆成两种需求。

一种是增量需求：过去因为复杂、琐碎、需要长期记忆而没人能满足的事情。航班延误理赔就是典型——索赔要排队找客服、磨方案，很多人算过账后干脆放弃。当 Agent 自己排查订单、联系客服、拒绝代金券坚持现金，把 70 元打回用户账户时，被放弃的需求就被重新激活了；这类需求过去不是不存在，而是办理成本高于收益，Agent 把成本压到接近零，原本不会发生的服务调用和交易就发生了。

另一种是存量替代：订票、购物、比价、预约，过去用户在 App 里自己完成，现在交给 Agent 执行，只是换了路径，没有创造新交易。

两者的比例决定产业的走向。增量足够大，这是一个新市场；存量迁移为主，它就在重新分配既有平台的流量和用户关系。答案现在还看不清：Sensor Tower 数据显示，Meta 的 Muse 上线 13 天下载突破 250 万，初期日活接近同期 ChatGPT 的 3 倍；但 TickerTrends 追踪显示，它的日均净新增用户随后从 9 月峰值 19.8 万降到 7.4 万，降幅 62.4%。好奇心被证明了，长期高频使用还没有。

入口的竞争逻辑变了

Personal AI 一旦成立，入口的竞争逻辑也会跟着变。

过去平台的核心逻辑是吸引用户进入自己的 App，在平台内完成搜索、选择与交易；Personal AI 试图把这一步拆开：用户向 AI 表达需求，由 AI 决定调用什么服务、走哪个平台。

竞争的标的，从"用户停留在哪个 App"变成了"谁理解需求、组织服务、决定执行路径"。也就是说，Personal AI 真正值得关注的不是多了一个 AI 应用，而是它可能把需求入口与服务交付平台分离开来——这一分离，为下一轮互联网竞争打开了空间。

同一场竞争的不同打法

入口一旦可能分离，各方就必须落子。过去一个多月的动作放回各自的家底里看，是五种不同的路径：各自想获得什么、需要守住什么，决定了打法。

阿里亮出的答案是千问Go：10 月 13 日亮相，内嵌于千问 App，并非独立应用。首批演示场景——航班延误理赔、淘宝价保、汽车保养询价预约——链路长、变量多，而且全都落在阿里自己的生态里：理赔款打进支付宝，价保在淘宝完成。

9 月云栖大会上，千问宣布依托 Qwen 3.8 的 Agentic 能力打造 Personal Agent，服务 3 亿用户；此前它已经能在购物、出行、物流等数十个领域办事，千问Go 把半径扩展到需要反复查看、沟通、比较的长事务。

阿里的特殊之处在于，它同时握着个人 Agent 和交易平台，覆盖从需求到订单的完整链路。千问Go 更像旧生态的整合器，而非新入口——把淘宝、支付宝、高德、飞猪装进一个对话入口。问题是，当搜索、推荐和交易越来越多由 AI 完成，淘宝的竞价排名怎么定价？

摩根士丹利预测，中国消费 AI 可变现市场到 2030 年约 3000 亿元，主要收入仍是广告和佣金——盘子可能变大，收钱的位置可能换人。让交易留在自己体系里，是阿里这道题的关键。拒绝名单里阿里系应用有 23 款：自己的 Agent 可以动淘宝，别人的不行。

与阿里押注交易不同，腾讯的底牌是连接。坐拥微信，腾讯仍然在微信之外铺开了多条 Personal Agent 战线。

9 月底，云端个人助理 LightVela 上线，通过微信接入、全天在线；10 月又传出腾讯在开发独立 App"元宝助手"，给予它独立于元宝主 App 的运行空间和权限，承载长周期任务和长期记忆；PC 端的 Marvis 也在 9 月下旬把定位从"修电脑"升级为"AI 管家"，转向管理个人数字资产。花旗报告预告，腾讯月底还将更新混元 Hy4、WorkBuddy 与小微的产品和策略。

微信内则动得很克制。6 月，微信发布小程序接入 AI 生态的指引，京东、美团、携程、滴滴等官宣接入；原生助手"小微"同月开始灰测，能发消息、调起小程序点单，付款仍由用户确认，9 月又内测"小微 AI 社交"。这些动作方向一致：服务走小程序，支付走微信支付，身份和关系留在微信里。

企业微信是另一个切口：10 月 14 日，WorkBuddy 以机器人身份进入企业微信通讯录，在企业授权范围内调用消息、文档、会议、网盘等十大能力，QuestMobile 9 月数据显示它已是办公类 Agent 的月活第一。

两条线并行，是因为微信同时是腾讯最大的优势和约束：14 亿月活、关系链和服务闭环都在微信里，但这也意味着 Agent 在微信内犯的每一次错误，都会直接传导到腾讯的商业基本盘。

所以在五家里，腾讯的姿态最矛盾——它离 Personal AI 的核心场景最近，试错成本也最高，于是把更激进的产品形态放在微信之外，微信本身只维持灰度范围内的小范围测试。

腾讯的难题是入口太贵重，字节的难题则是入口不够深——它的问题不在用户，豆包月活过亿，与 DeepSeek 位居国内 AI 应用前二；缺的是权限。

豆包手机助手去年 12 月随中兴努比亚工程机 M153 亮相，今年 9 月发布消费者版，搭载它的 NaviX Ultra 开售，5999 元起，预约接近 40 万；内部还在内测个人助理"小豆"。手机助手走 GUI 路线：视觉识别读屏、模拟点击，不依赖 App 厂商开接口，但操作绕过 App 原有的交互和分发体系，容易撞上风控——技术预览版上线时就出过微信账号被强制退出、淘宝登录受阻的状况。

10 月 14 日，豆包手机助手公布 SAEP 协议 30 天公示结果，同时披露拒绝清单：155 款应用，覆盖通信、社交、电商、出行、支付等几乎所有高频场景，腾讯系 66 款、阿里系 23 款；千问、元宝、WorkBuddy、DeepSeek、Kimi 这些 AI 应用也互相拒绝。

字节同时押注 App 和手机系统，是因为独立 App 拿不到执行权限，只有系统级入口才能读写屏幕、调度其他应用。但这也让它成了最依赖别人开放的一方：跨应用办事是它的核心卖点，这个前提恰恰掌握在 155 款拒绝它的应用手里。

它押的路径价值建立在别家生态的开放之上，而拒绝名单说明，别人并不打算开放。

字节是从 App 往系统走，阶跃星辰则一上来就把模型、系统和终端捆在一起。

7 月 13 日，它发布 AI 终端品牌 STEPX、智能体操作系统 Step AOS 和个人智能体 Amoo；10 月 13 日，首款智能体手机 STEPX Neo 正式发布，定价 3999 元。

与豆包的 GUI 路线相反，阶跃走 API 合作路线：调用合作厂商开放的服务接口，首批对接携程、支付宝、滴滴、美团等——用户提出旅行需求，Amoo 可以订行程、叫车、付款，串成一条完整的任务链。这条路线不碰 App 厂商的核心利益，更容易谈成长期合作，但生态建设的压力全在阶跃身上：微信、淘宝、抖音愿不愿意开放，直接决定 Amoo 能完成多少任务。

模型公司为什么造手机？大模型的 API 生意卷进价格战，阶跃没有超级 App，也没有字节那样的流量，软硬结合是它拿到直接触达用户入口的少数可行路径之一。它不靠硬件利润，不做预装广告，不设硬性出货目标；

董事长印奇说："硬件只是一个容器，最终大家用的还是那个 Agent 服务。"代价是，智能体手机这个品类还没被验证，而这套下注成立的前提，仍然是头部 App 的开放。

大厂要么有生态可整合，要么有流量可分发的用户规模，Today AI 一样都没有，唯一有的是不依附于任何平台的身份。10 月 21 日披露，公司累计完成 2 亿美元融资，投资方包括 IDG 资本、腾讯、五源资本、蚂蚁集团、红杉中国、传音控股等。创始人齐俊元此前是飞书产品副总裁、豆包 PC 端负责人，更早创办过 Teambition。

Today AI 什么都没有，除了一个身份：不依附于任何平台。10 月 21 日披露，公司累计完成 2 亿美元融资，投资方包括 IDG 资本、腾讯、五源资本、蚂蚁集团、红杉中国、传音控股等。创始人齐俊元此前是飞书产品副总裁、豆包 PC 端负责人，更早创办过 Teambition。

Today AI 国内版 9 月 25 日上线，主打持续观察和长期记忆：主动记录行程、项目总结、健康情况，通过 Connector 连接企业微信、微信读书、百度网盘、金山文档、腾讯会议等应用。

大厂做 Personal Agent，都要回答"动了自家 App 的蛋糕怎么办"；Today 不需要保护任何既有商业模式，可以把自己做成不依附于单一平台的助理。但它的跨平台能力靠 Connector，而 Connector 都攥在平台手里。

更微妙的是资本结构：腾讯和蚂蚁一边推进自己的 Agent，一边都是它的股东——这可以理解为对冲，也意味着 Today AI 必须在两大股东各自的生态利益之间保持距离。

五条路径，指向同一个问题

五家的路径并不互斥，也未必是最终战略，但它们共同说明：Personal AI 的竞争，已经从模型能力比较，转向模型、用户关系、服务连接、操作权限与既有生态资源的综合竞争。

阿里押交易和履约，腾讯守高频连接，字节押分发和终端权限，阶跃从模型走到操作系统和设备，Today AI 押跨平台上下文。既有优势是起跑线，也是下一阶段转型的约束。

Personal AI 重塑互联网，最大的变量可能是中国的超级 App 生态

这五种打法最后都撞向同一个外部条件：中国的超级 App 生态。为了看清这道墙有多特殊，可以先看海外的对照样本。

海外的墙，和中国的墙

9 月 8 日，Meta 发布个人智能体 Muse。它运行在云端独立虚拟机里，用户通过独立 App 或 WhatsApp 交办任务，它能自己浏览网页、填表、下单、订行程；上线初期就接入了 Spotify、OpenTable、Ticketmaster、Plaid 等合作伙伴，没有合作的服务还能像人一样操作浏览器。

海外互联网服务相对分散，接口和浏览器给 Personal AI 留出了连接的基础。即便如此，冲突依然发生：9 月 20 日，亚马逊封禁 Muse 的代下单能力，理由是未经授权访问、疑似存储凭证、未表明 AI 身份——背后是 686 亿美元的年广告收入，Agent 绕过首页和搜索直达下单，广告位就失去了买家。

中国的处境更封闭。海外是分散服务上的点状冲突，中国是超级 App 体系：微信及 WeChat 月活超过 14 亿，抖音、淘宝都是 9 亿级的入口，服务、交易、支付和用户关系聚合在少数平台内部，数据互相隔离。155 款应用的拒绝清单，是这道壁垒最直接的呈现。

所以在中国，模型能力之外的生态整合能力，可能才是更关键的一环。

一场矛盾的竞争

平台面临两难。如果第三方 Agent 帮用户比价、下单，消费者就不必再走电商平台完整的搜索、推荐和广告路径——平台可能因此新增交易，也可能失去流量分发和商业收益；如果限制第三方 Agent，又可能错过被下一代入口调用的机会。

更复杂的是，大厂自己的 Agent 也在动自己的 App：千问Go 绕开淘宝的搜索和推荐，未来的元宝助手会绕开微信内的服务分发。所以 Personal AI 带来的未必是"大厂对抗创业公司"的竞争，更像一场巨头主动推动、又必须谨慎应对的自我变革。

法律也没有给出裁决。8 月，美国第九巡回上诉法院撤销了亚马逊对 Perplexity 的初步禁令，理由是访问服务器的是用户本人，AI 只是工具——Agent 与平台的冲突，最终要在商业层面解决。也有平台在找第三条路：微信不选开放或封闭，而是自己当网关，服务走小程序，支付走微信支付。美团 CEO 王兴说，除了服务消费者和商家，服务 AI Agent 正变得越来越重要。如果这条路成立，未来的竞争不是"开放的 AI 对抗封闭的 App"，而是"谁成为那个必须被经过的网关"。

价值链条可能重新切开

未来的产业角色可以拆成三层：用户关系层，谁持续理解用户、承接个人需求和长期目标；智能调度层，谁决定调用哪个模型、哪个工具、哪个服务商；服务履约层，谁最终提供商品、内容、支付、出行等真实服务。

过去超级 App 把这三层整合在一个平台内，这正是其商业模式的基础；Personal AI 可能让它们逐渐分离。真正的问题变成：用户关系、任务分配权和交易收益，未来会不会属于不同的公司？那 155 款应用的拒绝清单，就是各方给出的第一轮回答。

四个还没有答案的问题

第一，跨平台能力：Agent 能否持续、稳定地连接足够广泛的服务，SAEP 和 API 合作只是开始。

第三，商业可持续性：摩根士丹利测算，Meta 平均每用户年收入约 70 美元，用户只消耗 5% 免费额度对应的年服务成本就达 124 美元，超过贡献的收入——成本能否覆盖，还没有人跑通。

第四，生态利益分配：Agent 负责选择、平台负责履约，流量、数据、收入和用户关系归谁？这是最难解的一个，因为它是利益问题，而利益问题，恰恰是中国超级 App 生态最擅长制造、也最不擅长让步的那一种。

回到开头的问题：谁在押注 Personal AI，谁又在害怕 Personal AI？答案可能是同一批人。押注者看到入口重组的可能，害怕者担心现有入口的贬值，两个身份如今重叠在中国几乎所有主流互联网公司身上。

这场竞争真正的壁垒，也许不在于 AI 记住了用户多少信息，而在于能否把一个人的个性化需求，稳定、可靠、低成本地转化为跨平台完成的服务。在中国，这既是一个技术问题，更是一个生态和商业问题。

本文来自微信公众号“AI大模型工场”，作者：齐马，36氪经授权发布。