用千问下单买奶茶里,我看到AI正在创造一个新时代
创始人
2026-02-11 09:01:30

千问全家桶对战与Gemini朋友圈,中美AI普惠同向不同路。

采写/万天南编辑/陈纪英

这个春节,AI应用爆发,第一现象级活动出现。9个小时破1000万单,阿里千问创了AI购物的全球新纪录。

热闹之外,也有杂音。一张中美AI大战对比的截图显示,国外的ChatGPT上线了新版本,忙着秀参数、写代码。反观国内AI大模型,放着“高大上”的路线不走,却在发红包、请奶茶,简直是开着坦克拉砖头。

确实,千问免单请奶茶,腾讯元宝发红包,看着过于接地气,似乎缺了AI的前沿感和高冷感。

分野在于,AI应用,到底是高端大气上档次的精英特权,还是普惠大众渗透日常的基础设施?如果认为AI是水电煤,答案显然是后者——从小众到大众,从前沿到日常,从对话到办事,AI应用的尽头,就是成为大众刚需,覆盖吃喝玩乐等全生活场景。

“在未来两年,占数字世界60-70%的常规任务,都会由AI来直接执行和交付”,阿里千问C端事业群总裁吴嘉曾这样展望未来。

其实,这不仅是阿里的认知,谷歌、OpenAI也在持续扩容AI应用的边界,只是双方同向不同路罢了。

大众刚需扩容:AI普惠的尽头,就是吃喝玩乐

AI大战,比春节的鞭炮声来得更早一些。

腾讯元宝最先出手,撒出10亿要买一张门票。马化腾豪言希望能够“重现11年前微信红包的时刻”——那场红包大战,是微信和支付宝命运的分水岭。

百度则将文心助手纳入春节红包活动,计划拿出5亿元联动春晚节目。字节旗下豆包已经官宣联手央视春晚,大概率也会撒红包。

阿里千问开场不是最早,但却是最早抛弃红包大战,转向一场AI生活方式的全民科普。

千问直接给用户发放一张25元免单券,不仅能免单喝奶茶,也能通过淘宝闪购买年货、点外卖。拉新一名再奖励一张免单卡,最高可以奖励525元免单卡。

AI应用侧越来越接地气,原因无他,普惠大众的人间烟火,才是AI大众化、普惠化、常态化的真刚需。

大规模调用,是衡量AI价值的关键标准。 一是吸引更多人用,据QuestMobile披露,到了去年10月,中国AI移动端用户突破7.2亿人,豆包以1.72亿月活反超DeepSeek(1.44亿)登顶。

二是提升使用频次,同样以豆包为例,据36氪消息称,豆包的日活用户已经突破1亿,对比1.72亿月活,主流用户在高频调用豆包。

千问的追赶也很猛——截至1月15日,千问C端月活突破1亿。而在应用边界上,千问比豆包走得更快也更远,已经陆续接入了超过400项“AI办事”功能,实现了“聊天”到“办事”的跨越,有望增强用户粘性提升使用频次。

对此,阿里千问C端事业群总裁吴嘉有过设想,“在未来两年,占数字世界60-70%的常规任务,都会由AI来直接执行和交付。”

与元宝直接“发钱”不同,千问曲径通幽,从免单请喝奶茶切入。

别小看AI点奶茶,其覆盖了意图识别、商品推荐、决策下单、支付、履约等多个流程在一个App内完成,既能考验,也能充分展示千问内嵌阿里生态的协同能力与独特优势。

以消费为终点而非以提现为终点,还能顺带提振消费。千问请客喝奶茶后,2月6日,古茗一度涨超5%创上市来新高,沪上阿姨、蜜雪集团等也跟风上涨。

于千问而言,30亿的大手笔投入,虽然耗资不菲,但结果喜人,不但刷屏社交平台,数据也很喜人,2月6日一早,阿里千问App“春节30亿免单”上线,当天就登顶苹果App Store免费榜第一,并霸榜至今。

摩根大通发布研报指出,消费者获取信息和消费内容的方式逐渐改变,聊天机器人正成为搜索、推荐和任务执行的新“起点”。

阿里内生“全家桶”,谷歌外建松散联盟

AI行业从“聊天对话”迈入“办事时代”,逐渐覆盖吃喝玩乐的日常消费,已经是头部AI大厂的共识,OpenAI、谷歌、阿里均已入局。

早在去年1月, OpenAI 就发布了首款模拟人类操作网页浏览器的 AI 助手Operator ,后者可以自动预订旅行住宿、餐厅预约和在线购物等复杂任务。

今年1月中旬,谷歌为旗下大模型Gemini推出一个智能体商业领域的全新开放标准——“通用商务协议”(UCP),该标准由谷歌与Shopify、Etsy、Wayfair、沃尔玛等线上线下零售公司共同开发,目标是协助整合购物流程环节,不需要与不同Agent分别建立连接,实现端内购物。

也是在同期,千问App全面接入淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、高德等阿里生态业务,在全球首次实现点外卖、买东西、订机票等AI购物功能,累计上线超400项AI办事功能,生活服务类占比显著,体现了对高频消费场景的精准卡位。千问App也就此成为全球首个能完成真实生活复杂任务的AI助手,

虽然目标一致,但在具体的实现路径上,阿里和谷歌、OpenAI是分叉而行。

阿里“全家桶”,是依托其多元业务优势,打造生态闭环,建立起内生的“AI原生应用护城河”。比如此次的千问免单活动中,淘宝、盒马、淘宝闪购等业务都大展身手。

与阿里不同,谷歌的数字商业基础设施相对薄弱,在消费端的业务布局较为匮乏,因此,旗下 Gemini 需要通过 UCP 去协调沃尔玛、Shopify 等朋友圈伙伴,搭建一个“松散联盟”。

UCP虽然搭建了相对标准化的协作框架,但其本质仍是跨商业主体的利益妥协,这种松散联盟很难做到充分的互信与协同,以及无缝的流程体验。

OpenAI此前已经体验过互信不高带来的挑战了。去年年初,OpenAI 曾邀请“美版饿了么”DoorDash合作,但DoorDash却分外纠结,担心访客如果全是 AI 机器人而非真人用户,这种去中介化模式下,“对公司业务绝非好事,我们的业务模式会受到冲击。”

彼时,就连沃尔玛美国业务首席技术官哈里·瓦苏德夫对是否要和AI平台合作,也相当谨慎,他甚至认为,零售商应该开发自己的智能体与用户互动。

回看阿里,其内生的“全家桶”模式,可以实现系统级的无缝协作耦合,规避了跨平台摩擦,在效率上、体验上优势更为明显。

这也是2026年AI应用第一个现象级爆火诞生于阿里千问,而其他家却无法“抄作业”。

比如,在 技术架构上,千问采用MCP与A2A混合协议,针对不同场景灵活调用服务, 简单需求如外卖配送直接触发支付宝AI付,复杂任务如旅行规划则启动多 Agent 协同,既保障了服务调用的安全性,也避免过度依赖GUI可能引发的隐私风险。

此外,从ROI上来看,用户价值在内部BU之间持续循环,可以分担千问拉新引流的成本。千问发放的免单券,不但可以为千问拉新引流,同时也能为盒马、淘宝闪购等业务输送客流和业绩,实现一鱼多吃。

谷歌和阿里对望全栈AI

AI真香,但普及不易。不少攻略中都提到,在AI时代,提问力就是竞争力。这个结论很有道理——AI大模型第一要解析需求,第二要履约落地,提问能力强,就是帮助AI精准识别需求。

提问力原本就不是普罗大众的必备技能,越是看似大众化、普惠化的应用,有时候对AI的综合能力考验更高——面对模糊的诉求提示词,AI能不能精准满足?所以,AI应用要实现大众化的普惠普及,其实更要依托于背后硬核的技术布局。

放眼全球AI大厂,眼下,唯有谷歌和阿里做重做深,选择了全栈自研的路线,在AI芯片、云计算和基础大模型上构建了自主研发的闭环。

阿里的“通云哥”战略已经显山露水,通义实验室(旗下全球最强的开源模型“千问”)、亚太第一的阿里云(超级基座)、平头哥(自研AI芯片)正式集结,组成了AI黄金三角——“通云哥”,三者可以在芯片架构、云平台架构和模型架构上协同创新,单项学霸组合成全能学霸。

今年1月底,平头哥官网悄然上线一款名为“真武 810E”的高端 AI 芯片,这是“通云哥”战略首次浮出水面。据媒体报道,“真武”PPU的整体性能超过了英伟达A800和主流国产GPU,与英伟达H20相当,打开了中国AI芯片从“跟跑”向“并跑”乃至“领跑”的可能性。

千问大模型同样位居全球第一梯队。据全球最大 AI 开源社区 Hugging Face 最新数据显示,千问衍生模型数突破 20 万个,成为全球首个达成此目标的开源大模型;同时,千问系列模型下载量突破 10 亿次,平均每天被下载 110 万次,已完全超越Meta旗下Llama,稳居开源大模型全球第一。

这种路径的挑战在于投入不菲、周期漫长,需要强大的战略定力和耐心。阿里 CEO 吴泳铭去年曾表示,公司正在积极推进三年 3800 亿的 AI 基础设施 建设计划,并将会持续追加更大的投入,有媒体报道称,阿里正考虑将未来三年AI基建与云计算投入提升至4800亿。这一投入规模,与谷歌、Meta 和亚马逊等美国巨头的AI开支,处于同一量级。

这一战略的长期优势也很明显:芯片的性能优化可直接反馈至模型训练与云服务上,而云服务的场景需求又能快速指导芯片的研发方向,与此同时,AI算法的优势又能反哺于云智一体业务,最终在成本、体验与商业表现上达成最优解。

阿里董事长蔡崇信近期在迪拜论坛上表达了通云哥战略的信心,“纯做大模型的公司与既做大模型又提供云服务的公司,在盈利能力上有本质区别。纯做大模型的公司得考虑如何产生收入。在美国,谷歌这种全栈云公司有大模型、云服务以及芯片,可以变现的方式有很多。”

谷歌已经珠玉在前,验证了全栈自研模式的彪悍,其数据一度反超OpenAI,Google CEO 复盘称,Gemini 的演进不是来自某个单一技术突破,而是谷歌把“模型、TPU、数据中心、基础设施”整合成一条通畅链路的自然结果。

所以,千问免单,不是 AI 降维,而是AI办事真正落地;不是内卷,而是现象级破圈。当 AI 从精英小众炫技变成大众刚需,才真正完成了从技术到价值的跨越。一杯奶茶、一次免单、一场全民可用的 AI 体验,背后是全栈自研的底气,也是产业未来的方向:AI 的尽头,不是仰望,而是日常。

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