千問23天破3000萬，AI賽道并不擁擠？

今天看到個消息，阿里千問月活用戶突破3000萬，從發(fā)布至今只過了23天。這個成績創(chuàng)下了全球AI應(yīng)用增長的新紀(jì)錄。

坦率地講，我本人是有些驚訝的，因為這個賽道的擁擠程度，大家都看得到摸得著。

千問前身的通義App，因為走純自然流增長路線，也沒什么用戶底子。

所以這個成績可以說是千問純靠自己打拼，硬闖出來的一片天地。

看多了頭部大廠的情況，習(xí)慣了動不動大幾億的MAU，大家可能對千問這個數(shù)據(jù)沒啥概念。

前段時間QM發(fā)過三季度AI應(yīng)用行業(yè)報告，里面給過一串?dāng)?shù)據(jù)：頭部AI原生APP里，騰訊元寶、即夢AI、Kimi月活躍用戶規(guī)模分別為3286萬、1012萬、967萬。

有朋友或許還記得，千問剛出來的時候，《象先志》對阿里AI戰(zhàn)略做過分析。

我們當(dāng)時提到，阿里走的是垂直整合的AI戰(zhàn)略，從底層的基礎(chǔ)設(shè)施，到中層的模型研發(fā)和服務(wù)，再到上層的AI應(yīng)用，都有全面的布局。

但在ChatBot這條賽道，阿里過去一直是放養(yǎng)的思路。

所以彭博那天一報道千問項目的信息，阿里股價馬上暴漲了一波，說明市場本身對阿里就有這個預(yù)期。

不過這里也要承認(rèn)，二十多天前我們對千問的前景并不是那么樂觀，盡管我們相信阿里有領(lǐng)先的技術(shù)能力。

過去這二十多天里，千問在快速迭代，匆匆忙忙但游刃有余，也說明了大模型領(lǐng)先后能迅速把C端產(chǎn)品打造地更為成熟、好用。

這些產(chǎn)品更新、使用體驗跟用戶數(shù)據(jù)一起，其實已經(jīng)能讓我們初步窺見阿里做千問的思路，也提供了階段性復(fù)盤和修正原有判斷的基礎(chǔ)。

千問的成功證明這個行業(yè)雖然看起來非常擁擠，但實際上仍然有相當(dāng)多的用戶需求沒有得到滿足。

經(jīng)濟(jì)學(xué)里有個概念，叫做無效供給。就是說企業(yè)雖然提供了產(chǎn)品或者服務(wù)，但無法被市場有效吸收，不能創(chuàng)造真實需求。

各家大中小廠出一堆高度同質(zhì)化的AI助手，簡直就是無效供給的MBA案例。

用戶真的不需要這么多的Q&A應(yīng)用。用戶真正需要的，是能解決生活和工作中實際問題的AI助手，這樣的產(chǎn)品才屬于有效供給。

千問把自己定位為“會辦事的AI助理”，是這次能破局的核心原因。

當(dāng)你創(chuàng)造了有效供給，剩下的就交給法國經(jīng)濟(jì)學(xué)家薩伊：供給會創(chuàng)造自身的需求。

八月份GPT5更新前，山姆奧特曼發(fā)了張死星的圖。

死星是銀河帝國用來制造恐懼的終極武器。奧特曼發(fā)這張圖，雖然沒配任何文字，但意思很明確：GPT5很牛逼，能毀天滅地，趕緊來拜。

當(dāng)然，GPT5實際發(fā)布過后，全球觀眾都比較失望，因為人類跟AGI的距離還是那么遙遠(yuǎn)。

這之后創(chuàng)投圈一部分人的看法是，AGI終將到來，但大概率不會來得像OpenAI或者Anthropic曾經(jīng)宣稱得那樣快。

換句話說，大家高估了現(xiàn)有模型的能力上限。

行業(yè)內(nèi)有關(guān)這個問題的辯論一直都有，最近承認(rèn)這點的人在變多，伊利亞前不久在播客中甚至直接說“Scaling時代已經(jīng)終結(jié)”。

與高估模型上限相對應(yīng)的另一點，是大家似乎普遍容易低估現(xiàn)有模型能力下限。前者大家提的很多，后者卻提的很少。這種能力高估和低估的錯位，會影響做AI產(chǎn)品的思路。

其實現(xiàn)有的transformer架構(gòu)，不一定能馬上到AGI或者ASI。但這套架構(gòu)構(gòu)建出來的模型能力，其實已經(jīng)能解決非常多高頻的學(xué)習(xí)、生活和工作場景。

這套東西聽起來沒有那么宏偉、那么遠(yuǎn)大、那么令人心潮澎湃，然而它恰恰是AI創(chuàng)造價值、發(fā)揮效用的現(xiàn)實途徑。星辰大海當(dāng)然要追，但人類從來不是一躍抵達(dá)終點。

想用 AI 重塑現(xiàn)實，前提是先扎進(jìn)現(xiàn)實。

我們不妨看看千問這次向所有用戶首批開放的四項新功能，實現(xiàn)了怎樣的“辦事能力”：

· AI PPT支持39種格式輸入、10萬模板免費(fèi)替換，一句話就能生成一套精美幻燈片，還能對話式修改內(nèi)容與風(fēng)格；

· AI寫作覆蓋各類文案和排版，內(nèi)置高校論文、公文、合同等大量模板；

· AI文庫實現(xiàn)一句話找資料，上億規(guī)模資料直接給你PDF、word；

· 講題還能模擬老師的解題思路，把推理鏈路一步步講清楚。

從以上這些功能中，可以發(fā)現(xiàn)三個清晰的方向。

第一，千問解決的是非常高頻的需求。

這些高頻需求看起來似乎已經(jīng)有一些垂類產(chǎn)品在做，但明顯解決的不夠好。比如做PPT是幾乎所有打工人都會面臨的任務(wù)，但現(xiàn)有的垂類產(chǎn)品要么需要高額付費(fèi)，要么頁面設(shè)計比較粗糙，又或者因為缺乏對內(nèi)容的理解而空有形式、呈現(xiàn)混亂。

千問的AI PPT則完全針對性地解決了這些需求。一方面搜集大量精美模版作為高質(zhì)量數(shù)據(jù)，另一方面立足于強(qiáng)大的基礎(chǔ)模型能力理解內(nèi)容，形式與內(nèi)容并重自然就能較好滿足用戶需求。最后再加上千問把這些能力，免費(fèi)全量開放給用戶，結(jié)果當(dāng)然就是好評如潮。

第二，盡量降低用戶的使用門檻，大幅提升產(chǎn)品的易用性。

比如支持多種格式輸入，就消解了用戶與內(nèi)容之間的格式壁壘。過去做PPT，很多人需要先把資料整理成文檔，再手動復(fù)制、拆解、調(diào)整。AI時代，很多產(chǎn)品也只能提供大綱、文案參考，不支持PPT直接生成，或者直接生成的PPT很簡陋還不支持修改，可用性很低。

而千問允許用戶直接扔來一張圖、一段音頻、甚至一份掃描稿，模型會自動完成內(nèi)容抽取、結(jié)構(gòu)化和可視化。對話修改PPT進(jìn)一步把“編輯”從傳統(tǒng)的鼠標(biāo)點選、拖動調(diào)整，轉(zhuǎn)變?yōu)樽匀徽Z言的高效指令。用戶一句話，千問就能自動調(diào)整視覺風(fēng)格、頁面布局，還支持對每頁P(yáng)PT文字、樣式、風(fēng)格的自由編輯，讓AI PPT真正可用、好用。

第三，深刻且差異化的場景理解。

以下載文檔為例。今天互聯(lián)網(wǎng)上的資料網(wǎng)站數(shù)量不少，但核心問題是大部分資源被會員體系層層封鎖，用戶要么被迫充值，要么就是質(zhì)量參差不齊的非官方資料庫。千問把這些文檔匯集起來，直接提供給你，這是ChatGPT等競品沒做到的。

另一個我非常喜歡的功能，是千問內(nèi)置了1000所高校論文模板。時至今日，我仍然記得畢業(yè)時用 LaTeX 趕論文的痛苦：繁瑣的格式、嚴(yán)格的規(guī)范、動輒十幾頁的排版細(xì)節(jié)。可以說，95% 的精力都浪費(fèi)在與內(nèi)容無關(guān)的操作上，沒有意義，只有痛苦。

千問消除了這種痛苦，偉大無需多言。

所以千問的突圍是有跡可循的，它真正把AI從Q&A機(jī)器人，改造成了能解決實際問題的學(xué)習(xí)和生產(chǎn)力工具：高頻剛需被看到、復(fù)雜流程被簡化、真實場景被理解。

歸根結(jié)底，會辦事、能把事辦好，是現(xiàn)階段用戶對AI助手的最大期待。