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撰文 | 王   潘 文燁豪

編輯 | 吳先之

圖文資訊平臺的黃金時(shí)代，似乎已悄然謝幕。

圖文稱雄的年代，公眾號、資訊App等聚攏了無可撼動(dòng)的流量池，但時(shí)過境遷，張小龍所言“視頻化表達(dá)是下一個(gè)十年的內(nèi)容核心”已然成為現(xiàn)實(shí)。

從技術(shù)棧到產(chǎn)品觀，曾扮演用戶入口的信息樞紐的資訊平臺，逐漸成為“門戶時(shí)代的困守者”——盡管行業(yè)表面上仍在運(yùn)轉(zhuǎn)，幾大平臺仍在持續(xù)進(jìn)行功能更新、頻道微調(diào)、運(yùn)營改版，但這些修修補(bǔ)補(bǔ)，始終無法扭轉(zhuǎn)時(shí)代洪流。

好在，真正可能決定資訊平臺未來走向的變量，當(dāng)下正逐漸浮出水面——AI。

AI之于圖文資訊賽道，不止于簡單的算法迭代或產(chǎn)品形態(tài)的煥新，而是對整個(gè)內(nèi)容消費(fèi)邏輯的改寫。在此背景下，資訊平臺得以重新站上牌桌。

只是，這次其必須用一整套新的能力，去回答一個(gè)舊問題——在信息早已泛濫成災(zāi)、資訊的意義感逐漸消失的時(shí)代，如何重新賦予它存在的理由。

資訊平臺的“再一次技術(shù)革命”，這次為何不同？

事實(shí)上，幾乎沒有哪個(gè)內(nèi)容賽道，比資訊平臺更習(xí)慣于被技術(shù)周期反復(fù)重塑。

回顧資訊平臺的發(fā)展歷史，從門戶到App、從人工編輯到算法分發(fā)，資訊分發(fā)模式已經(jīng)歷了數(shù)次代際更替。

上世紀(jì)末，“分類目錄+門戶”時(shí)代締造了騰訊、新浪、搜狐等傳統(tǒng)門戶網(wǎng)站；隨后搜索引擎興起，信息獲取范式轉(zhuǎn)向“搜索時(shí)代”；再之后，Web2.0浪潮下社交媒體和訂閱關(guān)注興起，用戶可以繞過門戶直接從源頭獲取信息；直至2010年代，個(gè)性化推薦算法橫空出世，信息流成為主流，今日頭條等平臺依靠智能分發(fā)異軍突起。

可以說，資訊平臺一直身處技術(shù)洗牌的風(fēng)暴眼，對技術(shù)洗牌亦不陌生，甚至可以說，“技術(shù)洗牌”是這條賽道最值得期待的敘事主題，也是許多平臺得以逆勢崛起的底層變量。

比如，歷次信息分發(fā)模式的演化都伴隨著商業(yè)版圖的重塑——新的技術(shù)催生新的模式，新模式往往通過更高效的內(nèi)容供給與商業(yè)創(chuàng)新，將前代霸主“按在地上摩擦”。

然而，這一次的技術(shù)革命，與以往截然不同。

過去每一次革新都踩在用戶增長和流量紅利的浪尖上，因此技術(shù)迭代往往帶來行業(yè)版圖的迅速擴(kuò)張和紅利狂歡。為爭奪窗口期，平臺們甚至不惜投入補(bǔ)貼、發(fā)動(dòng)聲勢浩大的流量大戰(zhàn)。

而當(dāng)下，資訊行業(yè)早已步入存量博弈時(shí)代：增量用戶見頂、總使用時(shí)長被強(qiáng)敵攫取，平臺之間爭奪的是有限的用戶注意力存量。QuestMobile的報(bào)告曾指出，資訊服務(wù)行業(yè)已從“流量增長”轉(zhuǎn)向“流量運(yùn)營”的新階段。

換句話說，現(xiàn)在的資訊平臺早已沒有了當(dāng)年“躺贏”的東風(fēng)，反而面臨著“逆水行舟，不進(jìn)則退”的壓力。在此背景下，即便有AI拉動(dòng)，其想要復(fù)現(xiàn)過去那種野蠻生長的“黃金年代”，幾乎是不可能完成的任務(wù)。

換言之，AI之于資訊平臺，不是讓行業(yè)回春騰飛的“神藥”，而更像是一場絕境求生的背城借一。

因此，這場AI驅(qū)動(dòng)的變革遠(yuǎn)非前些年的“小修小補(bǔ)”，并非僅優(yōu)化一下推薦模型、做幾個(gè)花哨的新功能這么簡單，而是刀刃向內(nèi)地重塑資訊產(chǎn)品的基本邏輯——涉及內(nèi)容生產(chǎn)、分發(fā)機(jī)制、用戶關(guān)系等核心要素的三重重構(gòu)。

內(nèi)容、分發(fā)與用戶關(guān)系的三重重構(gòu)

如果說過去十年，資訊平臺大體構(gòu)成是人寫、機(jī)器推、用戶看——三者之間關(guān)系明確、邊界清晰。那么AI帶來的真正劇變，則是將這套看似穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)一一拆解、重新縫合，從而更好地回答內(nèi)容如何被生產(chǎn)、如何被分發(fā)，以及如何同用戶建立連接三個(gè)核心問題。

在內(nèi)容生產(chǎn)端，盡管AI從未取代人類內(nèi)容創(chuàng)作者，但它已經(jīng)深度“介入成形”。

過去，人工創(chuàng)作是一套穩(wěn)定的生產(chǎn)范式——作者寫稿，編輯調(diào)整、校對。但當(dāng)AI逐步具備了生成、重寫、摘要提煉、圖文匹配等能力后，內(nèi)容生產(chǎn)逐漸變成由人和機(jī)器合力雕刻。

以“輕度內(nèi)容”為例，目前業(yè)界普遍的做法是基于特定觀點(diǎn)，讓大模型先生成初稿，再由人潤色，既提高生產(chǎn)效率又降低差錯(cuò)風(fēng)險(xiǎn)。比如在騰訊新聞、澎湃新聞等平臺中，AI承擔(dān)標(biāo)題優(yōu)化、錯(cuò)字糾錯(cuò)、配圖匹配、摘要抽取等多項(xiàng)輔助任務(wù)。

這些能力的引入，使人機(jī)協(xié)同產(chǎn)出內(nèi)容成為常態(tài)——機(jī)器提供密度與效率，人類保留視角與判斷力。

但內(nèi)容的“重構(gòu)”只是開始，AI更深刻的介入，發(fā)生在分發(fā)系統(tǒng)的解構(gòu)上。

曾幾何時(shí)，基于興趣標(biāo)簽的算法推薦被視為內(nèi)容分發(fā)的金科玉律——你點(diǎn)什么、你停留在哪、你讀多久，平臺就喂你什么。事實(shí)證明，這套機(jī)制在過去十年無往不利，既孕育了圖文資訊的黃金年代，也讓短視頻平臺構(gòu)建起深厚的興趣池。

但與此同時(shí)，其也埋下了平臺越來越“回聲壁化”的隱患——用戶長期接觸同質(zhì)化、確認(rèn)偏誤的信息流，逐漸喪失主動(dòng)發(fā)現(xiàn)的能力。

AI的介入，打破了這種傳統(tǒng)投喂結(jié)構(gòu)：用戶“找內(nèi)容”的通路被大幅拓寬——資訊獲取從過去被動(dòng)接受推薦，轉(zhuǎn)向雙向流動(dòng)。

即便是抖音，近期亦宣稱其算法不再僅依賴既有興趣和歷史行為，而是引入更多維度信息，以便給用戶呈現(xiàn)多樣化內(nèi)容，從技術(shù)上緩解信息繭房問題。

而在圖文資訊賽道，騰訊新聞等玩家亦在探索借助AI重塑分發(fā)系統(tǒng)。比如通過動(dòng)態(tài)興趣建模讓推薦擺脫靜態(tài)標(biāo)簽，實(shí)時(shí)感知用戶偏好變化；內(nèi)容理解也從淺層興趣分類進(jìn)化為基于價(jià)值偏好的深度刻畫。

這種轉(zhuǎn)向，意在擺脫一味迎合的算法慣性，為用戶重新打開信息世界的寬度與深度。

此外，資訊對用戶而言，本就天然帶有陪伴屬性與工具屬性。因此，AI在強(qiáng)化同用戶的連接的同時(shí)，亦在將資訊平臺這一“工具人”的角色發(fā)揮到極致。

比如網(wǎng)易新聞，其AI評論功能正悄然改變用戶互動(dòng)方式。想象這樣一個(gè)場景：讀完一篇報(bào)道后，點(diǎn)擊評論框旁一個(gè)AI圖標(biāo)，系統(tǒng)立馬生成三種風(fēng)格的評論初稿——理性、幽默或犀利。用戶可一鍵選擇、一鍵發(fā)布，讓“發(fā)表評論”不再是負(fù)擔(dān)，而是一種隨時(shí)被觸發(fā)的表達(dá)體驗(yàn)。

騰訊新聞同樣將AI帶到了評論區(qū)——AI先讀懂文章，也讀懂每一條評論，再化身一位高情商、活力十足、滿載陽光的“老朋友”，用走心的話語回應(yīng)用戶，讓冷冰冰的資訊多一分人情溫度。

而在“陪伴”層面，新浪新聞與騰訊新聞等平臺，亦在將AI助手嵌入資訊產(chǎn)品的日常交互。前者通過“智慧小浪”實(shí)現(xiàn)話題推薦、智能總結(jié)、即時(shí)問答等全流程輔助，后者則以“新聞妹”提供劃詞提問、AI摘要、邊看邊聊等功能——一套“無處不在的AI助手 ”框架已初具雛形。

另一些功能，則指向都是“快、準(zhǔn)、可用”——放大平臺本身的工具屬性。比如在騰訊新聞直播中，針對財(cái)經(jīng)、科技等領(lǐng)域常見的英文原聲內(nèi)容，AI可實(shí)時(shí)生成中英文字幕或翻譯，掃除語言障礙。

事實(shí)上，早在幾年前，業(yè)界就萌生了讓新聞客戶端回歸工具屬性的思路。騰訊內(nèi)部曾研發(fā)代號“DreamReader”的資訊助手，集成了語音交互和文字閱讀功能，能自動(dòng)播報(bào)“DreamWriter”生成的要聞簡報(bào)。

而到了AI時(shí)代，這一思路更加清晰，資訊平臺不必像短視頻那樣拼命爭奪用戶時(shí)長，而應(yīng)致力于為用戶高效獲取有價(jià)值信息——真正的價(jià)值，或許不在于讓用戶停留更久，而是讓他們更快地帶著答案離開。

從“即時(shí)”到“沉淀”，價(jià)值邏輯的一次重寫

其實(shí)，資訊平臺一直以來都有流量，但很少真正擁有“內(nèi)容資產(chǎn)”。這并非資訊平臺缺乏內(nèi)容，真正的問題在于資訊內(nèi)容生命周期太短，無法形成結(jié)構(gòu)性記憶。

舉例來說，圖文資訊平臺每天海量新聞如走馬燈輪播，一條新聞如果在24小時(shí)內(nèi)未被充分消費(fèi)，幾乎注定會(huì)被平臺機(jī)制“沉底”。

而一場橫跨數(shù)月、牽涉多方的復(fù)雜事件，往往會(huì)被切割成數(shù)十上百條孤立的推送，時(shí)間線、因果關(guān)系、關(guān)鍵主體、輿論拐點(diǎn)，全部被打散，讀者往往只能記住一些片段，難以拼出完整圖景。

這種近乎“一次性內(nèi)容”的生產(chǎn)模式，導(dǎo)致資訊平臺很難積累內(nèi)容資產(chǎn)——新聞?dòng)肋h(yuǎn)在源源不斷地產(chǎn)出，一旦過了時(shí)效便束之高閣，卻難以真正構(gòu)建內(nèi)容壁壘。

而AI的到來，讓“記憶”第一次成為可能——原本需要調(diào)查記者反復(fù)核實(shí)、編排、歸類、撰寫的深度整合報(bào)道，如今AI也能通過多方信息交叉驗(yàn)證，在一定程度上實(shí)現(xiàn)，整體變得系統(tǒng)化、可規(guī)模復(fù)制。

騰訊新聞即是范例。借助AI，每條熱點(diǎn)新聞后，其既能生成簡要總結(jié)，呈現(xiàn)關(guān)鍵信息，亦能更精準(zhǔn)地推送相關(guān)報(bào)道；新聞下方更有著”事件脈絡(luò)“功能——把時(shí)間線、人物關(guān)系和核心爭議鋪開，讓用戶幾分鐘內(nèi)就能把一件復(fù)雜新聞捋順。

如果用戶對事件的后續(xù)發(fā)展仍有關(guān)注，只需留下關(guān)鍵詞，AI便會(huì)據(jù)此定制一份專屬早報(bào)：從滾滾資訊流中精準(zhǔn)篩選，整理出與之最相關(guān)的訊息，每日主動(dòng)送達(dá)。據(jù)悉，AI早報(bào)不止于新聞本身，其還能圍繞特定公司、行業(yè)，甚至一個(gè)垂直議題持續(xù)追蹤，為用戶搭建一個(gè)長期、動(dòng)態(tài)的信息入口。

另一方面，在專業(yè)垂類中，大模型的語義理解與信息整合能力，正讓資訊平臺第一次有能力把原本碎散的信息，梳理成可供查閱與積累的知識體系。

以騰訊新聞“財(cái)經(jīng)助手”為例，圍繞一家企業(yè)，系統(tǒng)可自動(dòng)整合其財(cái)報(bào)、高管言論、并購動(dòng)態(tài)與監(jiān)管回應(yīng)，打包生成一份持續(xù)更新的資料庫。用戶不再需要四處翻找，只需點(diǎn)開其助手，便能一覽一家公司的業(yè)績走勢或輿情變動(dòng)。與之類似，每日經(jīng)濟(jì)新聞等平臺也已上線財(cái)報(bào)智能分析工具，使財(cái)經(jīng)資訊正從“看”邁向“用”。

信息一旦被這樣結(jié)構(gòu)化地“記憶”下來，便在平臺留下了永久的價(jià)值印記，日后無論是算法推薦還是用戶主動(dòng)檢索，都能反復(fù)發(fā)揮作用。

AI 是內(nèi)容價(jià)值釋放的催化劑和倍增器。 它高效整合碎片化信息，賦予資訊持久的生命力——資訊內(nèi)容價(jià)值不再因時(shí)效而湮滅。通過產(chǎn)品化應(yīng)用，AI 更將精品內(nèi)容戰(zhàn)略下的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為長期資產(chǎn)，持續(xù)釋放其倍增價(jià)值。

而當(dāng)資訊內(nèi)容價(jià)值得以沉淀，平臺得以構(gòu)建自己的內(nèi)容資產(chǎn)和知識圖譜，其價(jià)值邏輯也隨之改寫——圖文資訊不再僅是一錘子買賣的即時(shí)消費(fèi)品，更成為可以沉淀、反復(fù)利用、持續(xù)增值的資產(chǎn)。

當(dāng)然，結(jié)構(gòu)化并不意味著放棄即時(shí)，而是讓資訊平臺多了一層沉淀價(jià)值的筋骨。

從長期來看，這是一種慢性價(jià)值，也是為數(shù)不多能讓資訊平臺在短視頻擠壓下爭回存在感的方式。

而可以確定的是，這輪變革已經(jīng)啟動(dòng)，且進(jìn)展迅猛。這批始終活在變化里的玩家，有望在這個(gè)新的周期實(shí)現(xiàn)自我救贖，為資訊行業(yè)找尋新的可能。

       原文標(biāo)題 : AI之下，資訊平臺的重構(gòu)與價(jià)值改寫