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小紅書AI終于提速,但它依然不敢跑太快

小紅書4月底發出全員內部信,宣布成立AI一級部門Dots時,距離毛文超第一次向GPT提問“小紅書會被顛覆嗎”,剛好過去了三年。

三年,足夠一家公司從觀望到押注,從試水到全面轉型。在這段時間里,Kimi完成了從估值43億美元到超200億美元的躍遷;快手旗下可靈AI以5億美元年化收入尋求獨立融資,估值200億美元;字節豆包達成3.45億MAU坐穩AI產品榜首……

同一段時間,小紅書組建了一個百人規模的AI團隊,推出了一款獨立應用,發布了一批沒有在技術社區形成明顯存在感的開源模型,然后在2026年春天才宣布,成立一級部門將AI從產品探索上升為組織工程。

當然,僅憑這個時間差,并不足以定義小紅書“慢”。在一個真實社區與AI生成內容天然存在張力的產品結構里,小紅書未能準確找到一個令人信服的介入方式。在其他公司已經形成清晰產品路線的時候,小紅書仍在回答一個更基礎的問題:AI在一個以「活人感」為核心競爭力的社區里,究竟扮演什么角色?

一旦AI大規模介入內容生產或答案分發,用戶很容易開始追問:屏幕另一端的經驗,究竟是某個真實個體的生活記錄,還是一次機器整理后的結果?這關系到小紅書最核心的信任資產,即品牌愿意投放,是因為用戶相信這里的推薦來自真實體驗;用戶愿意搜索,也是因為他們相信這里能找到別人真實踩過的坑和做過的選擇。虎嗅報道,2025年,小紅書73%的月活用戶有過搜索行為,這種搜索心智本質上建立在同一套信任之上。

小紅書握著最稠密的生活經驗語料,但在AI最熱的兩年里,它沒有把這批內容盡快產品化成一個新入口。現在它終于開始加速,卻依然不敢跑太快,因為一家以真實生活經驗起家的社區,與機器大規模參與內容生產和答案分發之間存在天然張力。

「AI到底介入到什么程度,才不會傷害真實社區」。

AI沒有長成新故事

最早承載小紅書“新入口”想象的點點,從自研基礎模型起步,經歷接入外部模型、人文化人設重塑、多模態改版,幾輪調整之后,點點仍然沒有跑成獨立入口,但它回到主站后,反而更接近小紅書真正有價值的搜索場景。

截至發稿,點點在App Store下載排行榜中排名163位,評分用戶只有49名,而頭部AI應用豆包的評分數量已達223萬個。一款AI產品在上線約一年半后交出這樣的數字,很難被視作一次成功的獨立產品探索

點點的問題,不只在于產品成熟度。它始終在兩個方向上同時競爭:作為獨立AI應用,面對豆包、Kimi、DeepSeek的正面壓力;作為社區輔助工具,又與小紅書站內已有的“問一問”功能高度重疊。兩個賽場都沒有找到自己的位置,最終只能回到主站,借助社區流量維持存在感。

模型層面的情況同樣如此。小紅書 Hi Lab(現升級為Dots部門)陸續發布了 dots.llm1 文本大模型、dots.vlm1 視覺語言模型、dots.ocr 文檔解析模型,以及覆蓋多模態推理、圖像編輯和深度搜索的工具鏈。但這些開源模型并未在技術社區引發明顯關注,也沒有被接入小紅書的核心產品:“點點”接入DeepSeek,“問一問”接入通義千問。

產品端與自研模型的持續脫節,意味著小紅書在模型層上的技術投入,目前還沒有轉化為用戶能感知到的產品差異化。

36氪的報道中,一名前小紅書AI員工表示,“因為沒有上市,所以小紅書更需要AI的故事。”但現階段看,小紅書的AI與“長出一條獨立的平臺敘事”相比,更像是在既有社區鏈路上補齊能力,但AI功能化并不必然推動估值平臺化。

對此,Salesforce提供了一個外部參照,它并不缺AI動作,從Einstein到Agentforce,AI能力幾乎已經嵌入CRM、銷售、客服、營銷等核心產品。2024年9月,Salesforce發布Agentforce,并在10月推動其正式可用,市場也曾給出短期正反饋:2024年10月下旬至11月下旬,Salesforce股價一度上漲約18%。

但這輪AI敘事并沒有持續改寫它的估值。Salesforce 2025年的營收為378.95億美元,同比增長9%;公司給出的2026收入指引為405億至409億美元,同比增長7%至8%,增速并未因為AI明顯上臺階。2025年全年,Salesforce股價下跌約20%。如果AI在小紅書無法證明它能帶來新的變現路徑、新的用戶規模或新的平臺入口,市場愿意給它的重新定價空間,可能仍然有限

但這并不意味著小紅書的路徑是錯的。點點回到主站,讓AI能力重新接上了小紅書最有價值的資產:社區流量、真實內容和搜索場景。它可以在真實業務場景里驗證AI的價值:能不能提升搜索頻次,能不能提高廣告轉化,能不能幫助商家理解用戶偏好。這些驗證比一個孤立的AI應用下載量更接近小紅書真實的商業需要。

對小紅書自己來說,這條路線也有一個相對隱性的好處:它不需要像純AI公司那樣持續承擔高強度模型訓練、算力采購和用戶增長的壓力。一名內部技術人員向36氪形容,“做個簡單點的任務還是不缺卡的,但如果想搞基模,可能就會差一點。”這句話本身就是小紅書AI戰略的真實定位:務實、有邊界、服從于主業的資源分配邏輯。

AI改造搜索,但不改寫生意

“問一問”是小紅書目前最接近成功的AI產品,而它的成功,同時也劃定了小紅書AI能走多遠的邊界。

據36氪報道,2025年,“問一問”使社區用戶留存率提升約2%至3%,日活用戶規模達到千萬量級,用戶查詢量新增數百萬級。在一個月活長期超過3億的成熟產品里,留存率提升2到3個百分點,已經是個不錯的成績。一名曾參與該產品的前小紅書員工也在報道中描述了背后的機制:用戶對單個問題的瀏覽時長可能縮短了,但整體使用頻率在增加,“原來一周問一次的用戶,現在可能天天都在問。”

這個結果與管理層早期的擔憂完全相反,他們曾認為,如果用戶能用AI快速得到答案,就沒有理由再花時間瀏覽筆記。事實證明,“快速得到答案”反而培養了用戶更高頻的問題提出習慣,而這些問題最終仍需要小紅書社區的內容來支撐和延伸。

問一問證明了AI有效性,不過它證明的首先是“社區+AI”的有效,而不是“AI單獨成立”的有效。這個產品從未脫離社區獨立存在,它生成答案的能力直接依賴社區內容的質量和密度,它的價值也只在社區搜索場景里得到驗證。小紅書AI最確定的商業價值來源,仍然是社區流量和內容資產,而不是模型能力本身。

拉長時間看,小紅書之所以非做AI搜索不可,是因為用戶提問的入口正在外移。NBER與OpenAI相關研究顯示,到2025年7月,ChatGPT已被全球約10%的成年人口采用,且超過70%的使用已經是非工作用途。

CNNIC數據顯示,截至2025年12月,中國生成式AI用戶規模達到6.02億人,其中80.9%的用戶用AI“回答問題”,30%的用戶將其作為“生活助手”。這兩個場景,與小紅書核心用戶行為的重疊度極高。用戶過去在小紅書搜索“三天兩晚親子游攻略”“油皮粉底液推薦”,現在用戶可以直接向豆包、DeepSeek提問,得到一份整合過的答案。

對小紅書來說,風險在于用戶的“第一問”是否開始發生遷移。與其讓外部AI總結小紅書的社區經驗,不如自己成為分發層,在站內完成總結,再把答案導回筆記、商品和創作者。這是一種防守邏輯,而非進攻邏輯。

這帶來了第二個維度的問題:AI越靠近交易場景,就越會放大小紅書內部長期存在的結構性問題。

小紅書的廣告變現邏輯建立在社區可信度之上,當“問一問”被用戶用來搜索商品推薦時,它會基于社區內真實討論生成一份排名:哪個品牌被提及最多,哪個產品被推薦的頻次最高。這個結果對用戶來說是可信的,正因為它來自真實的社區聲音。品牌愿意在這里投放廣告,根本原因是用戶相信這里的內容不是純粹的軟文。

問題在于,社區真實排序未必符合商業客戶的預期。對用戶來說,AI排序越接近社區真實討論,答案就越可信;但對廣告主來說,真實排序有時恰恰意味著失控。尤其是當一個投放很重的品牌,如果在AI答案里排名靠后,甚至風評不利,廣告主對平臺商業價值的理解就會發生變化。

豆包能夠推進付費,部分原因是它的商業變現不依賴廣告主對內容結果的預期管控;小紅書的處境恰恰相反,AI的準確性與商業客戶的利益預期之間存在內生沖突,付費變現的路徑因此比豆包更復雜。

小紅書意識到了這個問題。據36氪報道,商業化團隊曾希望AI搜索團隊不主動生成購物推薦列表,但這個功能最終保留了下來,說明小紅書并沒有因為商業壓力而徹底犧牲AI搜索的真實性。

傳統搜索時代,用戶需要自己翻筆記、比評論、在圖片和語氣中形成判斷,這個過程本身就是內容消費,也是廣告得以展示的場景。AI搜索則傾向于把多篇內容壓縮為一個答案,用戶直接抵達結論,跳過了原本的內容瀏覽鏈路。效率的提升與內容消費的壓縮,是同一個動作的兩面。

對小紅書來說,這意味著AI搜索做得越好,單次會話里廣告展示的機會就可能越少,這是一個需要在更長時間維度里用使用頻率的提升來對沖的風險,而目前的數據只能證明頻率在提升,還不能證明廣告收益在同步增長。

社區、商業化與AI之間

小紅書AI的約束,不只來自模型和算力,社區氛圍、商業客戶和創作者生態必須同時被照顧。

新成立的AI一級部門Dots,匯報線直通新任總裁柯南,而柯南同時整合社區、電商、商業化三大核心業務及整個技術體系。這個設計的意圖是防止AI脫離業務,確保技術投入能直接服務于主營。但它也意味著小紅書的AI不能只對模型能力和產品增長負責,還要兼顧社區氛圍、商業客戶、創作者生態

36氪消息,“問一問”最初只能覆蓋1%到2%的搜索請求,團隊希望擴展至10%,小紅書管理層擔心影響面過大,最終只放寬到3%至4%。沒有人能在那之前證明擴展到10%不會改變社區的氛圍,在一個依賴社區信任運營的平臺里,這種不確定性足以讓決策者踩剎車。

另一處類似的決策發生在是否接入更強模型的討論里。2025年初,“問一問”團隊內部爭論過是否像騰訊元寶一樣接入DeepSeek R1。反對意見的理由不是數據安全,也不是模型質量,而是R1的思維鏈路更長,導致生成答案的時間增加,而在社區搜索場景里,用戶不愿意等待,延遲響應可能被識別為產品故障。這個決策事后被參與者高度肯定,但它也說明了小紅書AI優化的主軸:速度和體驗感的優先級,始終高于回答的豐富度。

人才積累層面,小紅書希望把AI變成組織能力,自3月以來,小紅書內部技術團隊頻繁組織AI分享會,非AI崗位也被卷入AI工具學習,部分員工甚至需要用AI工具搭建工作流。2026年校招中,小紅書也明顯向AI相關崗位傾斜。

自前任CTO郄小虎于2020年前后離職后,小紅書至今未設置CTO職位,技術架構主要由兩名技術VP負責。相比之下,字節的豆包團隊超過千人,背后有成體系的大模型研究積累;Kimi的創始團隊在預訓練、推理優化和Agent架構上持續輸出具有技術社區影響力的成果。

與此同時,現任總裁柯南的職業背景更偏咨詢與金融,首席產品官鄧超則出身建筑專業。至少從管理層構成看,小紅書的核心決策層并不以技術見長,這也使它的AI戰略看起來更偏向產品落地,而非底層模型突破。

不過,在AI應用商業化仍然充滿不確定性的當下,保守也是一種風險控制。字節豆包宣布付費訂閱,面臨的最大挑戰是國內C端工具年均續費率普遍不超過30%,以及“付費用戶越多、算力成本越高”的結構性困境;據報道,可靈以200億美元估值尋求獨立融資,但視頻生成領域字節Seedance 2.0已經形成競爭壓制,算力軍備競賽的烈度遠超小紅書面臨的任何單一競爭。

小紅書不是沒有看到AI,只是它比多數公司更難忽視AI進入社區后的代價。

在AI時代的快節奏下,小紅書并不急著講一個宏大的技術故事,它更想先把旅游、時尚、生活方式這些強場景做深。這些場景里,小紅書擁有真正難以被復制的內容密度和用戶信任,AI的角色是把這些資產轉化為更精準的搜索答案、更高效的交易路徑。

但“穩”也有代價,2026年的行業敘事已經從Chat產品跑到了Agent,整個互聯網行業的FOMO情緒在快速升溫。在這個節奏里,小紅書的謹慎會不斷被追問:它的下一個增長曲線究竟在哪里?AI能否成為它突破廣告和電商增長瓶頸的變量,還是只是一個讓舊鏈路更順滑的效率工具?

這道題,三年前沒有答案;三年后,Dots成立,小紅書也只是把它擺到了更靠前的位置

*題圖及文中配圖來源于網絡。 

       原文標題 : 小紅書AI終于提速,但它依然不敢跑太快

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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