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      為什么是“BBA”拿到了AI時代的船票?

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      作者 常遠

      編輯重點君

      回顧中國科技互聯網行業二十余年歷史,競爭的內核始終未變:誰掌握了入口,誰就掌握了那個時代的定價權。

      從PC 時代門戶網站與搜索引擎對流量的絕對統治,到2012年前后移動互聯網爆發時的“船票”焦慮,彼時,巨頭們恐慌于錯失通往下一個時代的窄門,最終微信、抖音、百度 APP、淘寶等超級App崛起,瓜分了用戶時間,構筑起難以逾越的護城河。

      每一次技術范式變遷,都會以一場殘酷的入口洗牌為開端。2026年伊始,這種熟悉節奏再次籠罩科技圈。隨著大模型技術祛魅,單純的參數競賽已成過去,新一輪的權力版圖正在重塑。

      1月20日,據《華爾街日報》和多家國內媒體報道,百度旗下文心助手月活用戶數(MAU)已突破2 億,且已啟動品牌logo升級。

      此前行業數據顯示,字節跳動旗下的豆包月活達到1.72億,阿里巴巴旗下的千問也已突破1億大關。

      至此,百度文心、字節豆包、阿里千問三大AI應用,均已在用戶規模上建立起億級基礎。這不僅標志著國內三大AI超級入口正式成型,更意味著AI應用的競爭格局,已經從群雄逐鹿的混戰階段,進入了“BBA”(Baidu、ByteDance、Alibaba)三足鼎立的時代。

      馬克·吐溫說:“歷史不會重復,但總會押韻。”在這個時間節點,我們有必要重新審視這張通往未來的船票。

      不同于互聯網時代,底層技術高度成熟,應用的邊際成本無限趨近于零,AI時代,模型技術仍在持續迭代,基礎算力成本永遠存在。這意味著,AI時代的船票不再是一個單一的超級 App,而是一個由“算力基礎設施、模型與交互入口”構成的閉環系統。

      這個閉環系統面臨的考驗是:基礎設施上,是否具備承載模型訓練、推理和商業化的工程能力?模型能力上,是否擁有可持續進化、能支撐復雜任務的自研基礎模型?交互入口上,是否符合新的交互范式與用戶習慣?

      只有完成了這個閉環,才能實現“默認入口+執行任務+低成本推理”的飛輪轉動。若無法形成閉環,AI只會是一個更昂貴的工具,沒有成本與效率優勢,規模越大,虧損越快。

      至此,我們便不難理解,為什么是“BBA”拿到了AI時代的船票?



      從聊天交互到辦事閉環

      回望過去三年,“百模大戰”的競爭焦點集中在模型參數、推理速度和多模態能力的單點突破上。

      而隨著模型能力逐漸趨同,用戶已經對簡單的聊天機器人祛魅,轉而擁抱能提供服務的AI。比起聊天,用戶更看重AI能否解決真實問題。

      在互聯網入口時代,不同App之間是孤島,用戶需要明確輸入關鍵詞才能獲取結果;決策鏈路被割裂在不同的應用之間,用戶每進行一步操作都要切換一個App,過程繁瑣而斷裂。

      而在AI入口時代,基于用戶的模糊需求,AI能夠拆解需求并匹配解決方案;同時打通多場景應用,將“需求拆解-方案生成-服務履約”融合進同一個對話流里,真正實現辦事閉環。

      文心助手正是這一趨勢的典型代表。去年11月的百度世界大會上,百度發布了文心助手底層的超級大腦——獵戶座AI引擎,其背后連著百度二十多年的搜索技術底子、各行業的專業能力,還有全網豐富的MCP(Model Context Protocol,模型上下文協議)服務生態,能聽、能想、能干活、能創作,為文心助手從“提供信息”到“交付服務”提供了技術底座。

      與此同時,文心大模型能力也持續升級。日前,百度發布并上線原生全模態大模型文心5.0。在40余項權威基準的綜合評測中,文心 5.0 的語言與多模態理解能力超越Gemini-2.5-Pro、GPT-5-High等模型,穩居國際第一梯隊。圖像與視頻生成能力與垂直領域專精模型相當,整體處于全球領先水平。

      文心助手能交付服務,首先建立在對用戶意圖的深度理解之上。依托文心大模型與獵戶座引擎,文心助手具備了強大的深度思考與長期記憶能力。它能結合交互上下文,提供極具個性化的精準回應與推薦。為了滿足用戶對擬人化互動的需求,文心助手還內置了支持12星座和16種MBTI的28種人格深度互動模式,真正做到既懂事又懂你。

      其次是徹底打破了交互形式的邊界。去年10月,百度搜索曾宣布全面升級AIGC創作能力,文心助手如今已支持AI圖片、AI視頻、AI音樂、AI播客等8種模態創作。用戶可以一句話生成視頻特效、制作專屬播客,甚至通過“拍萬物”功能,拍美景生成配文、拍商品生成文案、拍皮膚分析疾病,將AI真正融入實時生活與工作場景中。

      更為重要的是,文心助手充分發揮了百度在搜索生態上的長期積累,支持MCP服務工具調用。目前,它不僅接入了百度地圖、百度健康等內部生態服務,更通過MCP鏈接了京東、美團、盈米基金、同程旅行、大眾點評、貓眼電影、法行寶等上百家頭部合作伙伴。這使得文心助手能夠全面覆蓋電商、健康、本地生活、學術教育、汽車、金融、法律等多個領域。無論是訂票、出行、購物,還是理財與法律咨詢,用戶只需一句話,文心助手就能直接“把活干了”。

      在2025年三季度的財報電話會上,百度披露文心助手的對話輪次同比增長了約5倍,且保持著強勁的增長態勢。這說明,用戶已從偶爾嘗鮮基礎聊天,轉向高頻的深度使用,習慣讓AI去執行具體任務。



      為什么是文心、豆包、千問?

      百度、字節跳動、阿里巴巴,這三家公司分別植根于中國互聯網的“信息/服務”、“內容/社交”、“電商/交易”三大優勢領域。如今,它們正將各自的基因進行AI化重塑與放大。

      需要強調的是,AI應用的“BBA”格局并非同質化的內卷,本質上是三家巨頭基于各自原始基因的錯位博弈,背后則是整個生態體系協同能力的較量。

      百度文心助手的路徑,是構建一個“信息、知識與服務調度中樞”。基于搜索、地圖、網盤等產品的長期積累,以及京東、美團等外部MCP服務的接入,打造一個類似于操作系統的服務調度平臺。

      兩億月活的突破表明,文心助手已跨過國民級應用的門檻。這代表其整合信息、服務、工具的立體生態獲得了用戶的廣泛認可。以“一次家庭旅行規劃”為例,文心助手可以無縫調度信息查詢、行程規劃、酒店機票預訂、攻略生成與文檔存儲。這種能力指向的是一個更接近OS級的服務調度能力,這是百度搜索基因在AI時代的自然延伸。

      值得一提的是,百度的策略展現出了極強的開放性。去年2月,百度AI搜就已開放支持用戶自選文心或DeepSeek大模型,這進一步增強了其在專業用戶群體中的黏性。

      字節跳動的豆包,則憑借抖音、今日頭條等應用的龐大流量底座與內容生態快速切入。字節在激發用戶興趣、輔助短視頻創作及本地生活引導上的先機,帶來了1.72億月活。豆包更像是一個無處不在的內容伴侶和創作助手,利用字節強大的推薦算法和內容供給,黏住用戶的時間。

      阿里巴巴的千問,依然緊扣交易。它深度捆綁淘寶、天貓、餓了么、飛豬等阿里核心業務,實現從對話到交易的最短路徑閉環。對于阿里而言,AI 是提升交易效率、縮短決策鏈路的利器,千問不僅是一個問答框,更是通向阿里商業帝國的入口。

      正如前文提到,AI時代的船票不再是一個單一的超級 App,而是一個由“算力基礎設施、模型與交互入口”構成的閉環系統。除了文心助手、豆包、千問這一交互入口,百度、字節和阿里也都完成了算力基礎設施、模型的閉環系統。

      百度是國內極少數擁有全棧自研AI技術架構的公司,構建了從昆侖芯片、飛槳深度學習框架、文心大模型到文心助手等應用的四層架構。這種垂直整合能力,使其能通過端到端的優化大幅降低推理成本,率先在商業化上跑通了正向循環;字節跳動依托火山引擎構建了異構算力集群,豆包大模型在語音、視覺等多模態技術上快速迭代;阿里則利用阿里云在云計算市場的地位,構建起強大算力底座,千問大模型在開源生態中占據高地。

      這三家巨頭用長期技術投入砸出了各自的護城河,也因此拿到了AI時代的船票。

      當然,雖然形成了“BBA”的三足鼎立格局,但未來很難出現“贏家通吃”的局面。三家更可能在各自擅長的服務決策、內容消費、商業交易領域形成垂直優勢,構建起各自獨特的生態。



      生態厚度決定未來廣度

      AI競爭從模型能力轉向生態協同的深水區。如果說上一輪競爭的核心是模型智力,那么下一輪決勝的關鍵,則在于生態厚度。

      所謂生態厚度,是指一個AI應用能夠調動多少外部世界的資源,來精準解決用戶的一個復雜需求。

      互聯網時代的邏輯是流量分發,平臺把用戶導給服務商就算完成任務。而AI時代的邏輯是服務調度。AI需要直接調用攜程的接口查票、調用美團的接口訂座、調用京東的接口下單,用戶無需離開AI界面,一切在對話中完成。用戶將更加依賴一個AI超級入口,解決復雜、多領域問題,這對各家生態的完整性提出極高要求。

      以百度為例,其通過MCP建立了一張密集的服務網。我們可以將其拆解為三個層級:

      其一是廣度,覆蓋衣食住行等高頻剛需場景。普通的AI可能只接入了天氣或簡單的百科,但文心助手通過MCP鏈接了頭部合作伙伴,覆蓋了生活的方方面面。在旅游出行上,它直接鏈接同程旅行等,實現從景點識別到門票預訂的閉環;在本地生活與電商上,接入了美團、大眾點評、貓眼電影以及京東、百度優選。能幫你比價、買電影票、訂外賣,真正介入物理世界。

      其二是深度,在專業決策領域建立信任壁壘。在通用大模型很難解決的垂直專業領域,百度引入了專家級服務。在醫療健康領域,接入百度健康、有來醫生、醫聯、39健康網,應對拍報告解讀異常、皮膚分析等高風險場景;在法律與金融領域,接入法行寶和盈米基金;在汽車與調研領域,接入汽車之家、易車以及三個皮匠報告。這些專業數據的接入,讓AI的建議具備了專業參考價值。

      其三是整合度,即跨應用的系統級調度。例如,一個“帶父母去北京玩”的指令,需要AI同時調用地圖數據規劃路線避開擁堵,調用旅游OTA數據訂酒店買門票,甚至調用健康服務查詢附近醫院以備老人不時之需。這種跨域的調度能力,只有當生態足夠厚,且數據互通時才能實現。

      相比于模型能力的日益同質化,能夠調動多少外部服務資源成為了新的決勝點。百度通過MCP鏈接行業巨頭,這種連接物理世界的能力,構建了比純算法更難逾越的生態壁壘。

      2026年,中國AI的分水嶺已然顯現。這場變革的核心不在于誰的模型參數更大,而在于誰的入口能真正實現辦事閉環。當AI超級入口一旦形成,用戶將習慣于在一個對話框內解決所有問題。那些未能成為入口的應用,可能淪為被超級入口調用的“功能”或“插件”。

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