撰文 | 王   潘 文燁豪

編輯 | 吳先之

圖文資訊平臺的黃金時代，似乎已悄然謝幕。

圖文稱雄的年代，公眾號、資訊App等聚攏了無可撼動的流量池，但時過境遷，張小龍所言“視頻化表達是下一個十年的內容核心”已然成為現實。

從技術棧到產品觀，曾扮演用戶入口的信息樞紐的資訊平臺，逐漸成為“門戶時代的困守者”——盡管行業表面上仍在運轉，幾大平臺仍在持續進行功能更新、頻道微調、運營改版，但這些修修補補，始終無法扭轉時代洪流。

好在，真正可能決定資訊平臺未來走向的變量，當下正逐漸浮出水面——AI。

AI之于圖文資訊賽道，不止于簡單的算法迭代或產品形態的煥新，而是對整個內容消費邏輯的改寫。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，去回答一個舊問題——在信息早已泛濫成災、資訊的意義感逐漸消失的時代，如何重新賦予它存在的理由。

資訊平臺的“再一次技術革命”，這次為何不同？

事實上，幾乎沒有哪個內容賽道，比資訊平臺更習慣于被技術周期反復重塑。

回顧資訊平臺的發展歷史，從門戶到App、從人工編輯到算法分發，資訊分發模式已經歷了數次代際更替。

上世紀末，“分類目錄+門戶”時代締造了騰訊、新浪、搜狐等傳統門戶網站；隨后搜索引擎興起，信息獲取范式轉向“搜索時代”；再之后，Web2.0浪潮下社交媒體和訂閱關注興起，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異軍突起。

可以說，資訊平臺一直身處技術洗牌的風暴眼，對技術洗牌亦不陌生，甚至可以說，“技術洗牌”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，歷次信息分發模式的演化都伴隨著商業版圖的重塑——新的技術催生新的模式，新模式往往通過更高效的內容供給與商業創新，將前代霸主“按在地上摩擦”。

然而，這一次的技術革命，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，因此技術迭代往往帶來行業版圖的迅速擴張和紅利狂歡。為爭奪窗口期，平臺們甚至不惜投入補貼、發動聲勢浩大的流量大戰。

而當下，資訊行業早已步入存量博弈時代：增量用戶見頂、總使用時長被強敵攫取，平臺之間爭奪的是有限的用戶注意力存量。QuestMobile的報告曾指出，資訊服務行業已從“流量增長”轉向“流量運營”的新階段。

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

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

因此，這場AI驅動的變革遠非前些年的“小修小補”，并非僅優化一下推薦模型、做幾個花哨的新功能這么簡單，而是刀刃向內地重塑資訊產品的基本邏輯——涉及內容生產、分發機制、用戶關系等核心要素的三重重構。

內容、分發與用戶關系的三重重構

如果說過去十年，資訊平臺大體構成是人寫、機器推、用戶看——三者之間關系明確、邊界清晰。那么AI帶來的真正劇變，則是將這套看似穩定的結構一一拆解、重新縫合，從而更好地回答內容如何被生產、如何被分發，以及如何同用戶建立連接三個核心問題。

在內容生產端，盡管AI從未取代人類內容創作者，但它已經深度“介入成形”。

過去，人工創作是一套穩定的生產范式——作者寫稿，編輯調整、校對。但當AI逐步具備了生成、重寫、摘要提煉、圖文匹配等能力后，內容生產逐漸變成由人和機器合力雕刻。

以“輕度內容”為例，目前業界普遍的做法是基于特定觀點，讓大模型先生成初稿，再由人潤色，既提高生產效率又降低差錯風險。比如在騰訊新聞、澎湃新聞等平臺中，AI承擔標題優化、錯字糾錯、配圖匹配、摘要抽取等多項輔助任務。

這些能力的引入，使人機協同產出內容成為常態——機器提供密度與效率，人類保留視角與判斷力。

但內容的“重構”只是開始，AI更深刻的介入，發生在分發系統的解構上。

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

但與此同時，其也埋下了平臺越來越“回聲壁化”的隱患——用戶長期接觸同質化、確認偏誤的信息流，逐漸喪失主動發現的能力。

AI的介入，打破了這種傳統投喂結構：用戶“找內容”的通路被大幅拓寬——資訊獲取從過去被動接受推薦，轉向雙向流動。

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，以便給用戶呈現多樣化內容，從技術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重塑分發系統。比如通過動態興趣建模讓推薦擺脫靜態標簽，實時感知用戶偏好變化；內容理解也從淺層興趣分類進化為基于價值偏好的深度刻畫。

這種轉向，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在強化同用戶的連接的同時，亦在將資訊平臺這一“工具人”的角色發揮到極致。

比如網易新聞，其AI評論功能正悄然改變用戶互動方式。想象這樣一個場景：讀完一篇報道后，點擊評論框旁一個AI圖標，系統立馬生成三種風格的評論初稿——理性、幽默或犀利。用戶可一鍵選擇、一鍵發布，讓“發表評論”不再是負擔，而是一種隨時被觸發的表達體驗。

騰訊新聞同樣將AI帶到了評論區——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助手嵌入資訊產品的日常交互。前者通過“智慧小浪”實現話題推薦、智能總結、即時問答等全流程輔助，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、可用”——放大平臺本身的工具屬性。比如在騰訊新聞直播中，針對財經、科技等領域常見的英文原聲內容，AI可實時生成中英文字幕或翻譯，掃除語言障礙。

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

而到了AI時代，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長，而應致力于為用戶高效獲取有價值信息——真正的價值，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”到“沉淀”，價值邏輯的一次重寫

其實，資訊平臺一直以來都有流量，但很少真正擁有“內容資產”。這并非資訊平臺缺乏內容，真正的問題在于資訊內容生命周期太短，無法形成結構性記憶。

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小時內未被充分消費，幾乎注定會被平臺機制“沉底”。

而一場橫跨數月、牽涉多方的復雜事件，往往會被切割成數十上百條孤立的推送，時間線、因果關系、關鍵主體、輿論拐點，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“一次性內容”的生產模式，導致資訊平臺很難積累內容資產——新聞永遠在源源不斷地產出，一旦過了時效便束之高閣，卻難以真正構建內容壁壘。

而AI的到來，讓“記憶”第一次成為可能——原本需要調查記者反復核實、編排、歸類、撰寫的深度整合報道，如今AI也能通過多方信息交叉驗證，在一定程度上實現，整體變得系統化、可規模復制。

騰訊新聞即是范例。借助AI，每條熱點新聞后，其既能生成簡要總結，呈現關鍵信息，亦能更精準地推送相關報道；新聞下方更有著”事件脈絡“功能——把時間線、人物關系和核心爭議鋪開，讓用戶幾分鐘內就能把一件復雜新聞捋順。

如果用戶對事件的后續發展仍有關注，只需留下關鍵詞，AI便會據此定制一份專屬早報：從滾滾資訊流中精準篩選，整理出與之最相關的訊息，每日主動送達。據悉，AI早報不止于新聞本身，其還能圍繞特定公司、行業，甚至一個垂直議題持續追蹤，為用戶搭建一個長期、動態的信息入口。

另一方面，在專業垂類中，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“財經助手”為例，圍繞一家企業，系統可自動整合其財報、高管言論、并購動態與監管回應，打包生成一份持續更新的資料庫。用戶不再需要四處翻找，只需點開其助手，便能一覽一家公司的業績走勢或輿情變動。與之類似，每日經濟新聞等平臺也已上線財報智能分析工具，使財經資訊正從“看”邁向“用”。

信息一旦被這樣結構化地“記憶”下來，便在平臺留下了永久的價值印記，日后無論是算法推薦還是用戶主動檢索，都能反復發揮作用。

AI 是內容價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——資訊內容價值不再因時效而湮滅。通過產品化應用，AI 更將精品內容戰略下的優質數據轉化為長期資產，持續釋放其倍增價值。

而當資訊內容價值得以沉淀，平臺得以構建自己的內容資產和知識圖譜，其價值邏輯也隨之改寫——圖文資訊不再僅是一錘子買賣的即時消費品，更成為可以沉淀、反復利用、持續增值的資產。

當然，結構化并不意味著放棄即時，而是讓資訊平臺多了一層沉淀價值的筋骨。

從長期來看，這是一種慢性價值，也是為數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，這輪變革已經啟動，且進展迅猛。這批始終活在變化里的玩家，有望在這個新的周期實現自我救贖，為資訊行業找尋新的可能。

       原文標題 : AI之下，資訊平臺的重構與價值改寫