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千问爆发,证明阿里AI战略进击的成功

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本文来自微信公众号:表外表里 (ID:excel-ers),作者:赫晋一 张冉冉 杨晓庆,编辑:曹宾玲 陈梓洁

这个春节,消费者第一次体验AI点外卖,AI真正走进普通人的生活。2月6日,千问春节请客活动破圈刷屏,取得“上线9小时,订单量破千万”的战绩。

这是“AI纪元年”,也是中美AI应用路线的一次鲜明分野。

当前,北美的AI应用处于会员高速增长的付费变现期,在充沛算力支持下,向着通用智能体靠近;东大的探索则另辟蹊径,尽管算力有限,仍借助千问大模型、DeepSeek的开源普惠,演进至AI+制造、农业、生活服务等千行百业。

一个创造“超级大脑”,另一个追求“打通虚实”,前者充满科幻感和颠覆性,后者却更具现实意义与渗透力。

“千问送外卖”或许听起来没那么高大上,此刻也不如北美智能体和AI视频那样商业化吸金,但它却开辟了AI大规模与真实物理世界交互的新篇章。

真正的变革,可能就从最接地气处萌芽。

一、AI再造“衣食住行”体验,会率先发生在东大

眼下,六旬老汉都懂得跟千问、豆包聊天,05后社交媒体充斥着AI照片,程序员为黄仁勋一句“编程只是打字,已经不值钱了”而道心破碎……我们似乎已活在AI时代。

然而回到衣食住行等生活场景,真正能听懂人话、办成人事的AI,仍寥寥无几。

根据a16z,2025年AI市场的收入,高度集中在ChatGPT、Gemini、Claude和Midjourney等ToC对话应用与ToB效率工具上,具备“行动力”的AI Agent(能够跨应用完成自动点单、订票等操作)仅占5%。

供给如此贫瘠,对面却是庞大而饥渴的市场。

“半小时点不出外卖”“买件T恤纠结3天”……这些选择困难,源于我们身处一个信息过载的世界:在海量选项中筛选目标、分辨真伪、计算优惠,且日复一日,在各个领域,重复着类似的查询、比价和决策循环。

繁重的筛选成本、信任成本,正不断榨干当代人的精力,以致于“懒人经济”市场规模连年增长,迈入万亿蓝海。而AI作为先进生产力,可以把人从琐碎中拯救出来。

如果以决策频率(多久一次)和决策风险(选错的代价)来划分,人生选择大致有三类:买房、结婚是“低频重大决策”,写作、剪视频属于“创作性决策”,而购物、出行是“日常重复性决策”,后者是最适配AI改造的领域。



毕竟点外卖和网购,不像结婚那样牵扯复杂的感情,它们有固定模式、充足数据支撑,一次选错人生不会完蛋,做好了却能让幸福感直线上升。

正如这次千问点外卖活动,用户说出需求,选定AI推荐的商品、点击支付,一杯奶茶就点好了,只需坐等配送上门。全程没有App跳转、比价,决策被压缩成一次对话的工夫。

AI还能够读懂模糊、复杂的指令,比如让千问“给70岁的奶奶买春节礼物,她喜欢喝茶和打麻将,但血压偏高,预算500元”,系统会快速推荐对应礼盒和商品链接。



尽管目前电商购物还不能像点外卖那样一键选购下单,但这只是时间问题——千问将接入淘宝、高德、飞猪、支付宝等阿里生态服务,要做一句话能导航、订机票、查社保的“全能助手”。长期互动后,AI还能形成个性化记忆,进一步做到千人千面的精准推荐。



未来,消费者将从“筛选者”变为“审阅者”,找回被浪费的时间。以日常工作为参考,英国一份调研显示,AI助手每天能让用户处理常规任务的时间缩短约26分钟,相当于每年多放两周假。



可见,AI“接管生活”,有着强烈现实需求和广阔前景。因此不止阿里,谷歌也推出了Project Mariner代理功能,让AI在餐饮、美容等场景中,根据指令自动完成搜索、预订。

但谷歌的路并不好走。去年7月,谷歌突然遭到“大金主”亚马逊的背刺——先是被亚马逊告知,要退出广告竞价,哪怕这么做会导致美国60%、英国55%的曝光份额“一夜清零”;随后,亚马逊又更新网站代码,“拉黑”谷歌AI购物助手,使其无法抓取产品页面。

电商巨头的匆忙割席,背后是AI加速落地,平台利益博弈:一旦AI大模型主导购物搜索,亚马逊的购物入口地位,可能会被谷歌AI大模型抢走。

阿里比谷歌幸运的地方,在于千问可以接入“自家兄弟”,不同应用互相无缝导流,甚至一起做大蛋糕,如让因选择困难放弃下单的人、不熟悉线上消费的人,方便快捷地交易。

比起以搜索为主业的谷歌,电商起家的阿里,已覆盖电商、本地生活、即时零售、酒旅出行、文娱等领域,AI大模型自带“消费基因”,且可以调用海量真实供给、完成闭环履约。

最重要的是,阿里生在了互联网高度发达、基础设施完善的中国:这里有11亿互联网用户,大家早已习惯餐饮外卖、出行酒旅全部线上解决,愿意尝试新事物,对AI支付也不排斥。

阿里需要思考的,反而是如何承接汹涌的需求。可以看到,其构建了从底层算力,到顶层应用的端到端技术栈:平头哥自研芯片,为AI推理提供高性能、低成本的算力;阿里云提供可靠的云基础设施,支撑海量并发交互与数据处理;千问大模型作为“大脑”,持续在语言理解与任务规划上迭代进化。

这既是在编织一张AI时代的消费响应网,也是为接下来的“产业变革”打下地基。

二、从消费变革,带动商家、平台生态和产业链“共同进步”

自零售迈入数字时代起,每一次交互模式的重大变革,都伴随着流量红利的重新洗牌。



如今,由阿里、谷歌掀起的AI办事、购物浪潮,同样带来了一场破坏性创新。

在Shopify上建站的中国商家,开启后台UCP功能,商品就能直达谷歌AI搜索与Gemini推荐池。一旦AI捕捉到用户潜在需求,就会自动抓取商品进行推荐,这种流量分配方式的成本,远低于传统竞价广告。

尤其对中小商家而言,过去苦于囊中羞涩,或不懂内容创作,被头部商家挤压,淹没于深不见底的列表之下。如今,“去中心化”的AI推荐只看标准、数据,他们看到了破局的曙光。



接入AI后,商家无需砸钱投流,写好描述,就有机会被AI精准挖掘。

这意味着,竞争焦点从“如何让用户选我”转向了“如何让AI看到我”,但至少AI不认钞能力。退一步说,商家也可以用魔法打败魔法:用AI生成、优化商品标题和详情页,再接入千问。

对大品牌来说,站在AI肩膀上,同样预示着一次新的腾飞。

正如DeepSeek慷慨开源,让岚图汽车等资金紧张、难以自研AI的车企,获得了智能驾驶的入场券。始终坚持走开源路线的千问大模型,也一直是万千消费品牌的商业“增长引擎”。

试想一下,始祖鸟、骆驼等户外品牌,在小程序部署一位“AI穿搭顾问”,当用户问“我要去虎跳峡徒步”时,它能根据目的地天气、地形,智能推荐装备甚至搭配整套造型。这不仅让购物变得高效、有趣,还能打通“灵感直达购买”的新消费路径。

由AI重塑的消费体验,不仅对品牌是革命机遇,对阿里自身也是如此。

当越来越多玩家接入千问,阿里内部将率先掀起一场从算力、云服务到硬件的“需求海啸”,并逐渐外溢,进而带动整个产业链的升级。



用户抢奶茶挤爆千问的一幕,正是复杂消费场景的一次极限压力测试。

当几十上百万用户,同时让千问帮忙点一杯奶茶,AI需要同时进行海量的需求理解、比价、支付等复杂推演,算力消耗指数级增长,哪怕是扛住了多年双十一流量暴击的阿里,也开始感到吃力。



但挫折会鞭策阿里求进,巨大推理需求带来的算力焦虑,将倒逼其不断加码硬件投入,尤其是算力芯片,以保障云服务稳定。

进而,产生类似苹果、Tesla、英伟达,带动硬件产业链升级的效果:英伟达嫌弃CPU响应跟不上,开始自研芯片,才有现在的Grace CPU等高速互连芯片;特斯拉发现通用车载芯片无法实现极致自动驾驶,开始all in FSD芯片、跟供应商共研一体化车身等。



头部玩家的技术攻坚,从来都是产业链跃迁的最大引擎,“跑马拉松”的AI领域更是如此。

具体看阿里,千问完成越多送奶茶、订机票、买电影票等任务,对专用芯片的高能效需求就越高,这或将加速阿里自研AI芯片迭代。此前,有市场消息显示,阿里旗下芯片设计业务平头哥,已在考虑上市。

而千问App提供的“泼天流量”,都会转化为阿里云的“算力订单”,支撑阿里进行更大规模的芯片研发。

为了适配高性能芯片,阿里的“顶级订单”还会倒逼存储、网络通讯等其他硬件性能升级,带动国产HBM内存等技术攻关。当这些硬件公司的研发天花板被抬高时,也意味着中国AI硬件产业集体进步,逐渐摆脱对英伟达产业链的依赖。



一场庞大的底层重塑,正在徐徐展开,不仅是硬件技术,还涉及软件生态。

就像移动互联网时代,腾讯借力微信这一社交船票,将现实世界关系数字化,并基于庞大的流量入口,长出了微信支付、公众号、小程序、视频号等生态内容。

AI时代的阿里,也手持千问,朝着“商业系统”的方向演进:如上文所说,千问接入阿里生态,上线超400项功能,服务电商、本地生活、酒旅出行等多个领域的大小商家。

某种意义上说,阿里通过千问改造“衣食住行娱”体验的过程,也是在用中国巨大的消费市场,为国产AI产业链支付昂贵的“学费”和“研发经费”。

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