Related articles
图片来源：unsplash
AI 编程能力大爆发，主打无需逐行写代码、用自然语言就可完成编程的 Vibe Coding（氛围编程） 愈发流行。今年上半年，越来越多的 Vibe Coding 产品化尝试开始落地，资本开始押注，赛道也愈发细化。
近日，AI 创作平台 「灵珠」 宣布完成天使轮融资，曾主导 TikTok 前身 Musical.ly 的天使投资的韦海军领投。
资料显示，灵珠由 AI 孵化平台上海语生科学孵化，主打 「零门槛」 完成 AI 创作。今年 4 月 20 日，灵珠开启内测，6 月 25 日面向全网公测。
根据灵珠 CMO 吴荻的介绍，平台背后是一个 10 人左右的 AI Native 团队，创始人陈大年有盛大文学、传奇游戏、WiFi 万能钥匙的创业经验，团队核心成员均有 10 亿级平台产品和运营经验，对 C 端、B 端都有较深理解。
她表示，灵珠是中国首个且唯一一个以互动应用平台来定位的 AI 平台，用户通过一句话就能生成一个可实际操作的应用，如小游戏、PPT、海报等。
「我们的产品定位不是 940 万中国程序员，而是 10 亿中国普通用户。」 吴荻表示。
但这条赛道的竞争也在逐渐升温。除了早已成熟、在全球拥有大量用户的 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 等工具外，国内大厂、初创近期也在持续推出 Vibe Coding 产品，其中包含 AI 创作、应用开发功能，且较有知名度的就包括百度秒哒、蚂蚁灵光、腾讯吐司等。
不过，灵珠方面强调自身产品在定位和功能上的差异性和特殊性。
吴荻称，相对 Cursor、Claude Code 等面向专业开发者的 Vibe Coding 工具，灵珠更强调 「零代码生成」，用户在创作过程中无需接触任何代码，这让没有编程基础的人也能成为 AI 时代的创作者。而相对于国内如灵光等 Vibe Coding 产品，灵珠更侧重互动应用平台的定位，而非 AI 个人助理。
她以活字印刷术作类比，认为需要有一个平台、一种方式让 Vibe Coding 真正变成普通人触手可及的东西，实现编程和 AI 创作的全民普惠，就像活字印刷让文字传播变成普通人的能力一样。「它真的会改变我们对事情的理解，会改变我们的生活方式。」 吴荻称自己坚信 「这件事的天花板非常高」。
而这也意味着，灵珠需要在产品互动性、创作者赋能、社区运营等方面实现更多突破。
灵珠 CTO 鲁佳丰表示，与其他一句话生成应用的工具相比，灵珠在交互上设置了轻量化的需求确认环节。用户输入一句话后，系统会进行需求拆解，并给出少量选项供用户确认，既保证了对用户意图的准确理解，又避免让普通用户感到繁琐。鲁佳丰将此流程形容为 「让 AI 扮演产品经理角色」，在软件工程思维下确保生成结果更贴近用户预期。
他还介绍称，灵珠近期完成了几项重要更新，一方面继续在 Harness Engineering 方面进行探索，一方面快速接入 DeepSeek V4 模型，让用户等待时间缩短一半。此外还上线了名为 「魔改」 的二次创作功能，进一步降低一句话生成应用的门槛。
从灵珠方面提供的数据来看，其用户覆盖全国 34 个省级行政区 301 个城市。用户构成中，30 至 50 岁人群占比超过 60%，8 至 12 岁是第二大人群，多数用户没有代码和技术经验。
吴荻还透露，有一位大二学生用灵珠生成了一款卡牌游戏，先在线上验证玩法，随后将其带到线下做定制化服务，目前项目订单营收已超过 50 万元人民币。她认为这个案例给团队带来很大启发，「像 OPC 这样的场景现在是政府大力提倡和推广的，中国可能有两三亿灵活就业和自主创业的人，他们缺少低门槛的工具，而我们看到了这个机会。」
不过，目前灵珠自身尚未开启大规模商业化。吴荻表示，未来将首先通过订阅模式收取费用，长期则规划构建一个集创作、分享、互动于一体的社区生态，用户可在平台上体验他人作品，平台也会引入广告、打赏、应用交易等变现方式。
据了解，灵珠完成天使轮融资后，重点会将资金用于研发，招纳更多开发和技术侧的 AI 人才，APP 上线、产品稳定工作后，会开始规模化推广，推动用户增长。
以下是钛媒体与灵珠高管层的对话实录，参与者包括灵珠 CMO 吴荻、CTO 鲁佳丰、语生科学公关负责人刘琦琳，经编辑：
Q：听说有个大学生自己在灵珠平台上做出了一个 50 万收入级别的产品，他是怎么做到的？
吴荻：是这样，平台用户中有一个大二学生，他用灵珠生成了一个卡牌游戏，在线上验证后去线下去做定制，我们了解到，目前的订单营收已经超过了 50 万。其实我们自己也没想到，超乎预期之外。以前觉得游戏都是线下搬到线上，他完全是逆向操作，在线上有想法，通过灵珠的 Vibe Coding 能力实现出来，又想到了可以放到同学场景中，接下来就接到了不少订单。
其实这也给了我们很大启发。像 OPC（单人公司） 这样的场景现在是政府大力提倡和推广的，中国可能有两三亿灵活就业和自主创业的人，他们缺少低门槛的工具。现在 Vibe Coding 工具挺多的，像 Cursor 这种，但大多是针对专业程序员设计，为了提高代码效率的。真正 10 亿人的市场还没有，我们看到了这个机会，想把没有代码基础、没有技术经验的人服务好，让他们在创业过程中拥有数字化能力，让创意落地。
Q：很让人羡慕的案例，但还有一个问题，平台能从这个项目中收获多少商业回报？
吴荻：其实你在问的是商业化的问题。我们现在还在产品测试的早期阶段，现阶段重点是产品和市场，商业化是下一个阶段考量的事情。先把产品掌握好，把运营做上去，这是我们目前的目标。
结合这个大学生的案例，包括很多很多其他案例，我们觉得还是要让更多人先在我们平台上完成自己人生的第一个小软件，平台则通过订阅方式收取费用。当然我们也会给到一部分积分，测试期间实际上送了很多积分让大家体验。
在长期的商业规划上，我们作为互动应用平台，希望用户不仅在这里创作，还能玩，能体验别人的应用和好的点子。未来肯定会有广告等商业化方式，帮助创作者实现更多价值。我们团队都是做大 C 端产品的，在这个行业里有很深的 know-how，其实可选择、可实现的商业化方式有很多，后面也许会加入互动打赏、点赞等，甚至让用户可以直接卖自己开发的小软件，想象空间很大。
Q：平台上还有哪些令人印象深刻的作品和案例？
刘琦琳：我们经常对用户做回访，我感受下来，很多用户的创作其实都源于他们原本就存在的需求。我举个例子，有一个汽车公司的老板，公司有 20 多人但没有官网，客户咨询时只能发微信定位，会让人感觉 「不正规」。他不舍得花过万的成本找专业机构做，后来发现了灵珠平台，就用平台自己做了个网站。回访时他就说觉得自己做的网站很好，有电话按钮能直接拨到自己手机。他还说自己未来也想在灵珠上做自己公司的小程序。
平台上还有医生自己做应用进行安全知识传播和健康科普，有家长给孩子做知识卡片等等案例，这些都是个性化的需求。高手在民间，广大人民群众有非常多的创意，以前缺少工具和平台让创意和想象力释放出来。我们现在借助 AI 的技术势能，把工具递到广大人民群众手里，让大家有工具去实现。
Q：咱们介绍了刚上线的 「魔改」 功能，我理解就是将现有产品作为模板，方便其他用户基于此进行二创。这是否涉及到版权方面的风险？原创版权问题也是大家在 AI 创作领域非常关心的一个话题。
吴荻：我解释下，我们在用户操作界面会有一个发布的环节，用户授权同意将自己的作品发布在公共广场上，平台就会支持应用上线。「魔改」 功能也是一样，需要完成这个动作才会开放给其他人用来二创。发布在公共广场的作品，其版权由用户和平台共同享有。同时我们也尊重用户自己的意见，用户发布上架时可以选择作品是否允许被他人作为模板，会显示 「可模板」 的标识，用户自己也可以取消模板权限。
Q：能否介绍下目前平台的用户规模和构成情况？
吴荻：我们是国内第一家也是唯一一家定位在互动应用平台的 AI 产品品牌。我们的预期是要服务 10 亿级用户的平台产品。
目前来看，平台用户已覆盖 34 个省级行政区 301 个城市。Token 总消耗量接近一百亿，上线两周内测期间，单日 Token 消耗的最高值就超过了 50 亿。从构成来说，平台用户超 60% 集中在 30-50 岁，第二大人群是 8-12 岁。大部分用户没有代码和技术经验。
从创作角度来说，学生和教师群体的应用创作成功率相当高，设计师和律师的创作次数也很有亮点。截至目前，单人最高的创作数量是 108 个作品，单个作品的修改次数最高也达到了四十多次。这些数字说明高手在民间，很多普通人很有想法，想要表达创意。我们把 Coding 变成了普通人触手可及的东西，就像活字印刷让文字传播变成普通人的能力一样，AI 技术通过 「零代码」「零门槛」 能让普通人可以写软件、做游戏、服务生活和工作，让编程变成全民普惠的方式。所以我们会觉得这是比当年发明活字印刷术更伟大的一种方式，它真的会改变我们对事情的理解，会改变我们的生活方式。也因此，我们认为这件事的天花板是非常高的。
Q：平台对这些用户的核心吸引力体现在哪？
刘琦琳：之前也有朋友问我们，说现在各大应用市场已经很全了，想要什么东西都有，为什么还要做灵珠呢。但后来我们发现，其实每个人的需求都很个性化，很多小众需求还是没有被满足。比如我们之前有一个工具叫 「拉了吗」，它就是用来记录自己肠道运动的规律，还有人专门给自己减肥做记录。这些需求虽然应用市场上也有类似的产品，但可能都不够个性化。这也就形成了我们常说的长尾市场、小众市场、个性化市场。只有每个人都拥有 AI 生产力的时候，这些需求才能真正被满足。毕竟在 App Store 上能卖软件的人还是非常非常小的一部分，而且开发者为了照顾大多数用户，往往会做一些妥协和牺牲，但你自己做这些应用的话，就完全不需要顾虑这些。
Q：刚才提到学生和教师的应用创作成功率很高，搜集资料时发现平台内测时就公布过一个数据，教师的 AI 应用生成成功率有 98.1%，学生群体高达 99.3%，都高于程序员的 91.6%。似乎有点反直觉，从平台的角度来看，为什么会出现这种现象？
吴荻：这也是挺有意思的一件事，为什么学生和老师一句话生成应用的成功率特别高呢？我们分析下来，觉得可能是因为学生和老师在表达能力上有优势，能很好地把自己的想法用日常语言表达出来。
我们的产品建立在大语言模型的基础上，通过语言表达思路就能帮助做应用。程序员群体有更多专业的想法和规范，对技术要求高，跟灵珠平台的产品设计初衷略有不同。实际上，我们的产品从设计之初就更侧重普通人，在需求分析和 Agent 架构设计上，通过后端技术手段对用户自然语言进行深度分析和理解，以此来更好地理解用户表达，并通过反问把真实需求表达出来。程序员有自己的思维惯性，过往工作经验可能反而形成阻碍。所以说，在 Vibe Coding 或者 AI 创作领域，专业市场和大众市场也有很大不同。
刘琦琳：补充一下，这个数据我当时在后台看到也觉得挺有意思，但仔细想想又挺合理的。我们都知道，教师出身的人，表达力和翻译能力是很强的。我们平台有了用户数据之后，我专门去研究了一下教师群体，想看看他们的概括能力到底从哪儿来的。
比如说，哪怕是幼儿园老师，他们对小孩的指令就很有意思。比如让小孩洗手时把袖子撸起来，他不会像我们成年人那样说 「把袖子拉到手肘处」、「把袖子卷起来」，他就直接说一句 「长袖变短袖」，小孩马上就明白了——洗手的时候要把袖子往上撸，从长袖子变成短袖子。这个语言又精简又准确。所以我觉得这个职业在表达和转换解释方面确实有独到之处。
Q：对 C 端产品来说，用户规模和质量一向很重要。但现在这个赛道还比较新，可能大家的起跑线离得都不算太远。公司有没有担心，形成规模后，别人也快速Vibe Coding出一个灵珠来？或者说，咱们目前最核心的壁垒、护城河是什么？
吴荻：也没有那么容易啦。首先，我们已经上线了，对 Marketing 和 Chinese Engineering 的思考、实现上肯定是领先的，后来者要追赶也没那么快。但这还不是核心壁垒。我认为核心是团队，我们是一个 AI Native 团队，而且对整个大 C 端品牌有经验，整个团队都有过 10 亿级平台产品和运营经验。创始人陈大年先生有盛大文学、传奇游戏、WiFi 万能钥匙的创业经验，对从 0 到 10 亿用户增长，每个阶段怎么做都有很深的理解。CTO 鲁佳丰也有移动互联网大规模研发和服务端的经验。我自己在美团和 SaaS 上市公司做过高管，对大 C 端和 TO B 都有很深了解。同时具备 TO B 和 TO C 经验的团队不多，加上产品已经落地，后来者想做 Vibe Coding 容易，但想做互动应用平台很难。
刘琦琳：其实现在很多 AI 产品、工具和平台，都是给专业人士用的，比如 Claude Code、Codex 这类工具，可能很多白领群体觉得用起来没什么门槛，但对于更广泛的大众群体来说，情况就完全不同了。而这个更广泛的群体有数亿之众，那大家对 AI，尤其是 AI 能在生活和工作中做什么，其实还不太了解。大家每天看到的是 AI 有很多造富神话，今天又有什么新技术，或者造成多少失业的恐惧和焦虑等等，但它能不能助力你的生活？大部分人其实不知道。所以这个市场需要有人去服务，但现在服务它的人还不是特别多，我们则看到了这个机会。
Q：刚刚提到咱们是 AI Native 团队，想了解一下，团队内部现在是怎么应用 AI 的？从运作和工作流的角度来说，觉得 AI 落地的重点在哪里？
吴荻：我们现在是一个十人左右的 AI Native 团队，每个人都是六边形战士，AI 让每个人的效率都提高了很多。大家也都配了 Mac Mini、小龙虾、爱马仕等工具来辅助工作。
鲁佳丰：我来说一下我们是具体怎么用 AI 的。其实从实习生到 CEO，我们每个人都是用 AI 应用来跑工作流。公司不是引入了 AI 工具，而是公司本身就建立在 AI 之上，非常 AI 原生。具体来说，项目管理的、数据分析的，还有内部要使用的一些工具，都是让 AI 来解决的，而不是让人去解决。我觉得这才是真正的 AI Native、AI 落地，不是只让 AI 来做些辅助工作，而是将所有的工作流都建立在 AI 之上。
刘琦琳：我作为公司成员，也分享一下使用 AI 的感受。我自己用了很多 AI 工具，最大的感受就是：你既得相信它，又得做一些核实验证。
相信它，是相信 AI 的能力。当年 ChatGPT 刚出来的时候，大家可能觉得就是个聊天的角色，但现在它越来越能给我们干活了。尤其是你以一个老板的视角，经常跟它说 「我告诉你怎么做，你自己去想想办法」，有的时候 AI 真的能想出办法并且解决问题。
但在这个时候，又要充分多用自己的人脑。因为 AI 可以帮你整理信息，但关键结论的得出，还是得靠自己的行业经验积累来判断。我的感受就是，对 AI 要信任，但也不能百分百完全不动脑。
