图文资讯平台的黄金时代，似乎已悄然谢幕。
图文称雄的年代，公众号、资讯App等聚拢了无可撼动的流量池，但时过境迁，张小龙所言“视频化表达是下一个十年的内容核心”已然成为现实。
从技术栈到产品观，曾扮演用户入口的信息枢纽的资讯平台，逐渐成为“门户时代的困守者”——尽管行业表面上仍在运转，几大平台仍在持续进行功能更新、频道微调、运营改版，但这些修修补补，始终无法扭转时代洪流。
好在，真正可能决定资讯平台未来走向的变量，当下正逐渐浮出水面——AI。
AI之于图文资讯赛道，不止于简单的算法迭代或产品形态的焕新，而是对整个内容消费逻辑的改写。在此背景下，资讯平台得以重新站上牌桌。
只是，这次其必须用一整套新的能力，去回答一个旧问题——在信息早已泛滥成灾、资讯的意义感逐渐消失的时代，如何重新赋予它存在的理由。
事实上，几乎没有哪个内容赛道，比资讯平台更习惯于被技术周期反复重塑。
回顾资讯平台的发展历史，从门户到App、从人工编辑到算法分发，资讯分发模式已经历了数次代际更替。
上世纪末，“分类目录+门户”时代缔造了腾讯、新浪、搜狐等传统门户网站；随后搜索引擎兴起，信息获取范式转向“搜索时代”；再之后，Web2.0浪潮下社交媒体和订阅关注兴起，用户可以绕过门户直接从源头获取信息；直至2010年代，个性化推荐算法横空出世，信息流成为主流，今日头条等平台依靠智能分发异军突起。
可以说，资讯平台一直身处技术洗牌的风暴眼，对技术洗牌亦不陌生，甚至可以说，“技术洗牌”是这条赛道最值得期待的叙事主题，也是许多平台得以逆势崛起的底层变量。
比如，历次信息分发模式的演化都伴随着商业版图的重塑——新的技术催生新的模式，新模式往往通过更高效的内容供给与商业创新，将前代霸主“按在地上摩擦”。
然而，这一次的技术革命，与以往截然不同。
过去每一次革新都踩在用户增长和流量红利的浪尖上，因此技术迭代往往带来行业版图的迅速扩张和红利狂欢。为争夺窗口期，平台们甚至不惜投入补贴、发动声势浩大的流量大战。
而当下，资讯行业早已步入存量博弈时代：增量用户见顶、总使用时长被强敌攫取，平台之间争夺的是有限的用户注意力存量。QuestMobile的报告曾指出，资讯服务行业已从“流量增长”转向“流量运营”的新阶段。
换句话说，现在的资讯平台早已没有了当年“躺赢”的东风，反而面临着“逆水行舟，不进则退”的压力。在此背景下，即便有AI拉动，其想要复现过去那种野蛮生长的“黄金年代”，几乎是不可能完成的任务。
换言之，AI之于资讯平台，不是让行业回春腾飞的“神药”，而更像是一场绝境求生的背城借一。
因此，这场AI驱动的变革远非前些年的“小修小补”，并非仅优化一下推荐模型、做几个花哨的新功能这么简单，而是刀刃向内地重塑资讯产品的基本逻辑——涉及内容生产、分发机制、用户关系等核心要素的三重重构。
如果说过去十年，资讯平台大体构成是人写、机器推、用户看——三者之间关系明确、边界清晰。那么AI带来的真正剧变，则是将这套看似稳定的结构一一拆解、重新缝合，从而更好地回答内容如何被生产、如何被分发，以及如何同用户建立连接三个核心问题。
在内容生产端，尽管AI从未取代人类内容创作者，但它已经深度“介入成形”。
过去，人工创作是一套稳定的生产范式——作者写稿，编辑调整、校对。但当AI逐步具备了生成、重写、摘要提炼、图文匹配等能力后，内容生产逐渐变成由人和机器合力雕刻。
以“轻度内容”为例，目前业界普遍的做法是基于特定观点，让大模型先生成初稿，再由人润色，既提高生产效率又降低差错风险。比如在腾讯新闻、澎湃新闻等平台中，AI承担标题优化、错字纠错、配图匹配、摘要抽取等多项辅助任务。
这些能力的引入，使人机协同产出内容成为常态——机器提供密度与效率，人类保留视角与判断力。
但内容的“重构”只是开始，AI更深刻的介入，发生在分发系统的解构上。
曾几何时，基于兴趣标签的算法推荐被视为内容分发的金科玉律——你点什么、你停留在哪、你读多久，平台就喂你什么。事实证明，这套机制在过去十年无往不利，既孕育了图文资讯的黄金年代，也让短视频平台构建起深厚的兴趣池。
但与此同时，其也埋下了平台越来越“回声壁化”的隐患——用户长期接触同质化、确认偏误的信息流，逐渐丧失主动发现的能力。
AI的介入，打破了这种传统投喂结构：用户“找内容”的通路被大幅拓宽——资讯获取从过去被动接受推荐，转向双向流动。
即便是抖音，近期亦宣称其算法不再仅依赖既有兴趣和历史行为，而是引入更多维度信息，以便给用户呈现多样化内容，从技术上缓解信息茧房问题。
而在图文资讯赛道，腾讯新闻等玩家亦在探索借助AI重塑分发系统。比如通过动态兴趣建模让推荐摆脱静态标签，实时感知用户偏好变化；内容理解也从浅层兴趣分类进化为基于价值偏好的深度刻画。
这种转向，意在摆脱一味迎合的算法惯性，为用户重新打开信息世界的宽度与深度。
此外，资讯对用户而言，本就天然带有陪伴属性与工具属性。因此，AI在强化同用户的连接的同时，亦在将资讯平台这一“工具人”的角色发挥到极致。
比如网易新闻，其AI评论功能正悄然改变用户互动方式。想象这样一个场景：读完一篇报道后，点击评论框旁一个AI图标，系统立马生成三种风格的评论初稿——理性、幽默或犀利。用户可一键选择、一键发布，让“发表评论”不再是负担，而是一种随时被触发的表达体验。
腾讯新闻同样将AI带到了评论区——AI先读懂文章，也读懂每一条评论，再化身一位高情商、活力十足、满载阳光的“老朋友”，用走心的话语回应用户，让冷冰冰的资讯多一分人情温度。
而在“陪伴”层面，新浪新闻与腾讯新闻等平台，亦在将AI助手嵌入资讯产品的日常交互。前者通过“智慧小浪”实现话题推荐、智能总结、即时问答等全流程辅助，后者则以“新闻妹”提供划词提问、AI摘要、边看边聊等功能——一套“无处不在的AI助手 ”框架已初具雏形。
另一些功能，则指向都是“快、准、可用”——放大平台本身的工具属性。比如在腾讯新闻直播中，针对财经、科技等领域常见的英文原声内容，AI可实时生成中英文字幕或翻译，扫除语言障碍。
事实上，早在几年前，业界就萌生了让新闻客户端回归工具属性的思路。腾讯内部曾研发代号“DreamReader”的资讯助手，集成了语音交互和文字阅读功能，能自动播报“DreamWriter”生成的要闻简报。
而到了AI时代，这一思路更加清晰，资讯平台不必像短视频那样拼命争夺用户时长，而应致力于为用户高效获取有价值信息——真正的价值，或许不在于让用户停留更久，而是让他们更快地带着答案离开。
其实，资讯平台一直以来都有流量，但很少真正拥有“内容资产”。这并非资讯平台缺乏内容，真正的问题在于资讯内容生命周期太短，无法形成结构性记忆。
举例来说，图文资讯平台每天海量新闻如走马灯轮播，一条新闻如果在24小时内未被充分消费，几乎注定会被平台机制“沉底”。
而一场横跨数月、牵涉多方的复杂事件，往往会被切割成数十上百条孤立的推送，时间线、因果关系、关键主体、舆论拐点，全部被打散，读者往往只能记住一些片段，难以拼出完整图景。
这种近乎“一次性内容”的生产模式，导致资讯平台很难积累内容资产——新闻永远在源源不断地产出，一旦过了时效便束之高阁，却难以真正构建内容壁垒。
而AI的到来，让“记忆”第一次成为可能——原本需要调查记者反复核实、编排、归类、撰写的深度整合报道，如今AI也能通过多方信息交叉验证，在一定程度上实现，整体变得系统化、可规模复制。
腾讯新闻即是范例。借助AI，每条热点新闻后，其既能生成简要总结，呈现关键信息，亦能更精准地推送相关报道；新闻下方更有着”事件脉络“功能——把时间线、人物关系和核心争议铺开，让用户几分钟内就能把一件复杂新闻捋顺。
如果用户对事件的后续发展仍有关注，只需留下关键词，AI便会据此定制一份专属早报：从滚滚资讯流中精准筛选，整理出与之最相关的讯息，每日主动送达。据悉，AI早报不止于新闻本身，其还能围绕特定公司、行业，甚至一个垂直议题持续追踪，为用户搭建一个长期、动态的信息入口。
另一方面，在专业垂类中，大模型的语义理解与信息整合能力，正让资讯平台第一次有能力把原本碎散的信息，梳理成可供查阅与积累的知识体系。
以腾讯新闻“财经助手”为例，围绕一家企业，系统可自动整合其财报、高管言论、并购动态与监管回应，打包生成一份持续更新的资料库。用户不再需要四处翻找，只需点开其助手，便能一览一家公司的业绩走势或舆情变动。与之类似，每日经济新闻等平台也已上线财报智能分析工具，使财经资讯正从“看”迈向“用”。
信息一旦被这样结构化地“记忆”下来，便在平台留下了永久的价值印记，日后无论是算法推荐还是用户主动检索，都能反复发挥作用。
AI 是内容价值释放的催化剂和倍增器。 它高效整合碎片化信息，赋予资讯持久的生命力——资讯内容价值不再因时效而湮灭。通过产品化应用，AI 更将精品内容战略下的优质数据转化为长期资产，持续释放其倍增价值。
而当资讯内容价值得以沉淀，平台得以构建自己的内容资产和知识图谱，其价值逻辑也随之改写——图文资讯不再仅是一锤子买卖的即时消费品，更成为可以沉淀、反复利用、持续增值的资产。
当然，结构化并不意味着放弃即时，而是让资讯平台多了一层沉淀价值的筋骨。
从长期来看，这是一种慢性价值，也是为数不多能让资讯平台在短视频挤压下争回存在感的方式。
而可以确定的是，这轮变革已经启动，且进展迅猛。这批始终活在变化里的玩家，有望在这个新的周期实现自我救赎，为资讯行业找寻新的可能。
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