十年前，深度学习技术在资讯行业掀起了“千人千面”的分发变革；十年后，AI大模型技术正在再一次重塑资讯产业★◆■◆◆，一场更加猛烈的产业变革，正在上演。返回搜狐★★★◆，查看更多

　　再比如，AI将协助资讯多媒体化，提升用户体验★◆■。传统文字多媒体化成本高，只有少数资讯“有机会◆◆★★■”被制作成海报◆★★★、长图、音频■★■★、视频……但AIGC技术则允许更多内容多媒体化，比如新浪新闻热榜支持“AI热点总结语音播报■■★■”◆◆，未来或许还将支持AIGC海报■■、AIGC短视频播报甚至AIGC数字人直播……再结合智能手表、AI眼镜、车载终端等新型终端◆■■◆★★，将给用户带来更多样的内容消费体验◆★■。

　　比如我在很多文章的末尾会看到★■★■■■“智慧小浪”的智能话题推荐，点击后就是与“智慧小浪”进行对话问答★■★■；当我搜索◆■■★★■“iPhone涨价★◆★”时★■◆，结果首先会出现“智慧小浪◆★★★★★”的智能总结；在点击热点专题或者热榜话题后，首先看到的同样是“智慧小浪”的AI回答……在新浪新闻内容的许多“角落”，你都能看到■◆“智慧小浪”见缝插针般地存在。

　　资讯产业一直身处技术革命的前沿，甚至可以说，资讯才是最古老的互联网产业之一——新浪、网易、搜狐等门户网站是率先普及的互联网产业■◆★，比搜索■◆■、社交、电商都要爆发得早★★。在深度学习技术主导的人工智能时代★◆■■，资讯客户端率先AI化，主打★★“千人千面”的今日头条脱颖而出，百度、UC等新资讯平台涌现，新浪新闻★◆■◆◆、腾讯新闻等新闻客户端也积极拥抱智能推荐技术，转型成功。

　　一方面，是提升用户的内容消费效率。不论是热点事件的AI摘要◆■★、专题还是问答■★◆◆★★，其实都是为了让用户在更短的时间★◆★★，更准确、更全面、更深入地了解热点，本质是提高资讯获取效率■■；另一方面，则是提升资讯平台的运营效率。比如新浪新闻AI生成的内容专题，在过去需要高水平的专业运营团队才能制作，如今AI智能生成■★，可大幅缩短专题上线时间■◆★◆■，让更多热点都能拥有自己的专题。

　　比如■★★■★，资讯分发彻底突破算法“茧房效应”★■◆◆◆◆。新浪新闻◆★■◆“智慧小浪”在内容末尾或者特定部分，智能出现AI延伸阅读，引导用户精准获得事件的相关信息，其实是在“千人千面◆■◆”后的又一次分发变革。“千人千面◆■”可以实现◆◆★■“内容找人”，而“AI延伸阅读”则实现了“基于内容再找内容”，让用户获得更多视角的信息，避免信息茧房效应。

　　而从新浪新闻■◆★、腾讯新闻■■★★★★、今日头条★■◆■、百度App们的探索来看，AI在内容创作外◆★★■，还能彻底改变用户的资讯消费习惯，内容呈现形式，信息组织方式和平台运营模式，这是AI带给传媒业的正向价值。

　　比如中美关税争端持续多日，过程更是一波三折，相关信息让人眼花缭乱，对一般人来说◆■■★■■，要搞清扑朔迷离的真相并不容易。在新浪新闻“智慧小浪■★★■★◆”通过AI搜索■★■◆，我可以快速对整个事件的发展脉络、最新状态和核心讨论一目了然。新浪新闻AI并不生成内容本身，而是基于AI对权威媒体和认证用户的内容进行整理归纳，因此我无需担心AI幻觉问题，且对疑点内容都能根据参考来源追溯。

　　那么，资讯客户端们在拥抱AI技术上有什么不同思路◆★■★■？AI大模型技术将给资讯客户端带来什么新的价值?对新浪新闻、腾讯新闻、今日头条和百度App体验一番后我有了答案。

　　从行业实践来看■◆，AIGC可能是AI对资讯行业“最小的价值”■◆◆★◆★，它顶多可以发挥辅助作用◆★，而真正的权威、深度★★■■、专业报道则离不开人类◆■★◆，特别是人类基于其价值观形成的信息判断能力◆★■■★◆、现场报道能力、主观体验能力和专业认知思想★■◆◆。如果媒体将现实报道交给AI，很难规避fake news问题。

　　再比如华为日前发布了折叠屏笔记本电脑，针对此■★◆■■，新浪新闻的“智慧小浪”找到了133篇参考资料，生成了十分详细的产品介绍与总结★★◆◆，除了产品亮点外★◆★，还有市场定位分析★◆、用户场景分析、产品线未来展望等◆◆，且适当地引入了产品评测图文和视频供用户参考◆◆■◆★。

　　继陆续改变搜索■◆◆◆、电商、家电、汽车等诸多行业后，DeepSeek以及其代表的AI技术正在深入改变资讯客户端。

　　不过★★，百度AI搜索与头条AI本质都是AI搜索◆■，与新闻资讯业务没直接关系◆★★★◆◆，在DeepSeek◆◆★、元宝、豆包等特定的AI大模型助理上★■■■，用户也能获得相似的体验。

　　前两天 ，我发现新浪新闻宣布上线了AI助手“智慧小浪”，就简单试用了一下，出于好奇，又打开了今日头条、百度★◆、腾讯新闻三大资讯客户端，我发现，原来大家都悄然以各自的形式在拥抱AI。

　　AGI时代，资讯的生产、分发和消费方式再次被AI技术变革。从新浪新闻、腾讯新闻★★、今日头条等平台对AI大模型技术的应用来看，AI技术对资讯客户端的最大价值还是在于“效率的提升”◆◆■■。

　　比如，资讯从“单向推送◆★★◆◆”进入到“双向互动”阶段。过去，不论是■■★◆★■“主编推荐★■◆◆★”阶段还是◆■■◆“千人千面”阶段，用户的信息获取都是“单向被分发”，是被动的信息接收者■◆◆。但新浪新闻“智慧小浪◆★■”★■★、腾讯新闻“新闻妹”则让资讯获取进入到“双向互动式”模式。

　　因此我的判断是★◆★★：AI+资讯★★■◆，更适合主打严肃新闻★■★■、权威新闻、专业新闻的平台。至于看八卦、读爽文、看网文的兴趣内容平台，其实不大需要这样的AI功能，毕竟他们去平台就是“杀时间■◆”消遣的，并不需要■★◆■◆“省时间”提效，至于内容是否准确，他们可能也不会太介意。

　　相较而言■■★◆，今日头条的AI订阅倒是独此一家，可圈可点★◆★◆■。简单地说，头条AI会AIGC生成海量热点话题内容并保持更新，用户可订阅感兴趣的话题◆■★，并关注其动态。

　　在全球范围内，一些新闻媒体已在探索AI创作，比如AI热点播报，AI新闻生成，视频主播★■◆◆。比如24年，拥有200多家报刊的全美最大报业公司Gannett（按发行量计）在其新闻系统中引入生成式人工智能（AIGC）★◆■◆■◆，以节省资金、提高效率■■◆；路透社也在探索AIGC新闻，但会★◆★◆“采取负责任的方式，保障准确性，并培养信任度” ★★。不过，此前已有多家媒体探索AIGC新闻翻车，比如CNET和Men◆★■’s Journal等媒体利用生成式AI发表了包含错误事实的报道◆★。

　　我发现◆■，智慧小浪生成的内容中的每一个结论，都有标注信源，且往往会有多个信源供读者再判断和回溯信息★■■★，而且AI在深度思考时会明确，优先引用媒体账号和大V的信源。

　　当然★★◆◆◆■，腾讯新闻也有◆■“独一家”AI功能：评论AI总结，也就是对评论区网友们的讨论进行摘要总结，让用户秒懂吃瓜群众的风向——建议新浪新闻们可以跟进。

　　就资讯客户端而言★◆◆，最值得关注的★★■★■■，还是AI生成的资讯本身：是否靠谱◆★■★◆■、好不好看。我选取了一些热点新闻，来看看几个平台的AI生成能力■◆■★，结果还是蛮让人意外的。

　　DeepSeek掀起了AI应用狂潮★■◆◆，千行百业的应用都将被AI重做一遍。在资讯与AI加速结合时，新浪新闻们加速布局，没有将重点放在AIGC新闻内容生产上★◆，而是将AIGC应用在资讯分发■■、内容消费与平台运营的升级上，我认为它们都走在正确的道路上。

　　新浪新闻AI几乎会对所有重大热点进行智能总结，并生成内容，涵盖事件脉络梗概、时间线、不同观点梳理等◆■★■★■。具体呈现上◆■■★★★，作者为“AI看天下”★★◆■■、由AI生成的“智能总结”热点概览文章★★★★，会出现在要闻频道的信息流中。

　　当我进入到“哈佛大学禁招国际生”这样的专题后■■，由“智慧小浪”基于深度思考AI总结的热点概况也会呈现在黄金位置。

　　新浪新闻■◆★■★◆“智慧小浪”的存在逻辑则截然不同◆★★。除了可在“我的★■”菜单点击“智慧小浪（DeepSeek版）”就新闻热点展开问答式搜索外，新浪新闻AI化的最大特色是与内容紧密结合。

　　“采访核心信源■■★■★★，并以多个互相独立信源交叉印证★■”这是新闻报道的基本操作规范。新浪新闻AI基于权威信源，并结合多个信源交叉验证，构建更准确的热点事件全貌图谱★★★★■，给用户提供经得起推敲的准确结论◆◆。

　　腾讯新闻也提供了AI新闻助理◆◆◆◆■“新闻妹”◆◆★◆，其交互逻辑跟新浪新闻“智慧小浪”有些形似，但入口藏在“我的”菜单，未与腾讯新闻的频道、专题、文章等新闻阅读场景结合，更像是元宝嵌入版。

　　新浪新闻规避AI生成问题的关键◆■★，在于其拥有新浪新闻与微博两大渠道■◆◆，形成了数据源优势。其中，新浪新闻接入绝大多数权威媒体内容，微博在权威媒体外还有大V、官微、KOL、明星、名人◆■■、当事人等第三方认证创作者，他们在持续输出大量的实时热点信息◆★◆。基于双重权威数据源，新浪AI内容生成的“原材料★◆■■◆■”更有保障，最直观的反应就是参考信息源比其他平台普遍高出一个数量级，单单是来自微博认证用户的内容都足以碾压友商了，因而生成的内容准确性更高，更靠谱◆◆◆。

　　用户在资讯客户端使用AI，比如新浪新闻AI问答、AI摘要■◆■、AI专题这样的功能来“看新闻”■★◆，根本还是想快速、准确★■◆、全面地了解事件的全貌■◆■★★，提高资讯获取效率。就这一点而言，资讯客户端大面积应用AI还是在做“效率阅读◆◆◆”——新浪新闻当前AI浓度最高的是“要闻频道◆■”■◆■★◆，也符合我的这一判断，因为◆■■■◆“要闻”频道的用户本就更重视资讯获得的效率★★。

　　在头部资讯客户端纷纷“泛资讯化”甚至成为包罗万象的兴趣内容平台时，新浪新闻一直坚守严肃新闻赛道★★■◆■，要闻、财经■◆■◆、体育、科技、军事◆■★、国际、民生等频道一直坚持专业新闻优先◆■■★■，由此也聚集了一波追求效率阅读的专业新闻读者，形成了严肃新闻多、影响力强的平台心智◆■■■★。

　　而从智慧小浪的探索来看，新浪新闻在AI的探索上既有进击的一面（AI与内容充分结合★★，存在感满满），也有保守的一面，没有做AI生成新闻★■★■■，而是守住媒体对■■“信息准确性◆◆◆”的底线，基于微博与新浪新闻■◆■■★“双端■■★★★”信源优势构成的数据护城河，引入DeepSeek等第三方技术，回归用户“效率阅读”的根本需求以及对“信息准确性”的原则性要求，探索★◆★“智慧小浪”新闻助理、AI摘要、AI搜索、AI延伸阅读等AI应用，提高用户资讯消费效率和平台整体运营效率。

　　AI时代◆◆，AIGC内容泛滥，◆■★■■◆“以假乱真”的AI生成新闻正在污染互联网土壤，真假难辨时严肃、专业、权威新闻会更有价值。正因为此，我认为新浪新闻代表的严肃新闻客户端，将再度重返主场。

　　而腾讯■■■“新闻妹”★■、今日头条◆★★“头条AI”★◆■★、百度AI搜索的参考资料分别只有11、5■◆■★、4条◆★◆，生成结果也更加简略，甚至连新品发布日期都没有。

　　虽然都是使用DeepSeek这样的深度思考模型◆★◆★，但有的平台的生成结果明显较为简陋。比如5月下旬比亚迪25年掀起的价格战引发业界高度关注■◆★■★◆，已成为新闻事件。对此，新浪新闻“智慧小浪★◆◆◆”的参考资料多达74条，生成的结果最全面，腾讯■◆■★“新闻妹”和今日头条“头条AI★★◆”分别只有5篇和9篇参考内容，生成结果较为简洁；百度AI搜索（智能模式）只给出了比亚迪的股价图，没有任何事件总结。

　　在■★■◆◆“俄乌冲突★★■■◆★”等热点专题下，新浪新闻还用AI整合了“AI问答”系列，让用户对关于该热点的不同角度讨论一目了然■◆★◆。

　　百度的AI技术强大，且已与搜索■★、网盘、文库等应用深入结合。不过罗超频道体验时发现，百度AI技术尚未与资讯内容本身进行“因地制宜”地融合。用户可在百度App使用AI搜索相关热点事件■■★■，获得AI整理的内容梗概◆◆★◆■◆。

　　总而言之，在新浪新闻App，★■“智慧小浪★■■”的存在感极强★■★★■，用户不需要特意去打开“智慧小浪”◆◆◆◆，AI会在搜索、频道、专题■★、热榜■★★★、文末等等地方自然出现，提供准确的AI总结内容。

　　整体来说，新浪新闻的AI存在感更强，有一种“环绕式”的存在感■★■。更重要的是，新浪新闻的AI，不论是智能总结、AI问答、AI搜索还是延伸阅读，都与用户的高频内容消费场景自然结合■■◆★■。我认为这种让AI与内容消费场景结合■◆，而非做一个独立的AI助理的入口才是资讯应用AI化的主流趋势■■◆◆◆，“AI看似处处不在，却又无处不在”才是好的体验★★。

　　很多AI生成的新闻摘要会存在幻觉问题，一方面是信源本身就是错的，比如基于匿名网页生成内容，匿名网页内容的真假◆★■■■、对错以及是否过时AI无法判断；另一方面则是AI算法本身会存在幻觉，“先射击再画靶◆◆”的问题也十分普遍：AI基于一个结论再去编造论据来佐证◆★。