千問的1000萬杯奶茶：阿里大發賽博雞蛋始末

作者 | 肖思佳 彭倩

編輯 | 喬芊 楊軒

01 千問一日：意料之外的爆單和宕機

對奶茶品牌的加盟商來說，2月6日大概是這樣度過的：上午10點，走進門店，發現一大波來自閃購的0元訂單，正源源不斷地涌進交易系統。中午12點，單量抵達峰值。裝著奶茶的外賣袋占滿出餐臺，再一路堆到地板，店員們在狹窄的動線中來回穿梭。

最終，一些門店不得不選擇暫時關閉外賣入口，勉強維持出餐秩序的運轉。到了下午，單量明顯回落，三四點時，只剩零星的提示音。直到傍晚之后，新的節奏才重新出現。

而在系統連接的另一端，一名普通消費者則經歷了平行的一天：早晨醒來，幾乎是在打開手機的第一時間，收到一條朋友轉來的千問奶茶免單鏈接。但因為不想在早餐時喝一杯奶茶，消息被順手劃過。等抵達公司再想起，更新千問App后，卻發現點單系統已經陷入卡頓。頁面反復轉圈，遲遲無法跳轉。

后來，千問界面干脆彈出一段略顯荒誕的提示：“我是一個大語言模型，沒有實體的手腳，也無法連接到現實世界的支付系統和外賣平臺”，甚至建議用戶直接打開美團或淘寶閃購下單。

這場宕機事件，集中在10點至12點之間，此時單量已經超過200萬單。對于宕機原因，一位多次參與雙11大促的 PM 稱，雙11不涉及算力問題，因為沒有預測和研判，只是秒沖。而AI agent 需要大量的算力，高并發請求疊加了 AI 理解需求、比價、支付等復雜算力消耗，導致現有服務器資源無法支撐。

一位阿里人士還稱，目前，AI 營銷還不像雙11大促那樣，有成熟的分級限流模型。初始服務器承載大概只有預估峰值的1/3，未能做充分壓測與應急擴容預案，導致瞬時請求量激增，擊穿了系統防線。

“今天的力度比起去年的外賣大戰，只能說是有增無減。”一名喜茶加盟商對36氪表示。令他感到困惑的是，按照以往慣例，重大活動通常會留出明確的準備窗口，而這一次卻“來得特別突然”。

據36氪了解，這場戰役的動員令并未對所有人同時發出，一些商家提前接到了通知，另一些卻落下了。部分在活動開始前兩天收到消息的品牌加盟商，勉強騰出一天時間備戰。但即便如此，突然性依然存在 —— 訂單如何分流、活動力度多大、具體節奏如何，這些問題許多商家也一頭霧水。

許多騎手同樣沒有收到明確指令，取餐時只能反復詢問“到底是什么活動”，然后匆忙帶走一杯奶茶，奔向下一個目的地。為了維持出餐，一些商家不得不開啟“自配送”，同時把訂單分發到美團、京東等多個平臺的騎手，試圖用更多運力對沖瞬間暴漲的需求。

當天下午，秩序開始在消費者端顯現裂痕。有人嘗試了兩三個小時，仍未成功點上一杯奶茶；也有人在漫長的等待后發現，送到手中的并非自己下單的那一杯。

盡管從傳播、點單服務器、門店出餐到整個配送系統，一度陷入多米諾骨牌式的坍塌，但6日下午16:27分，千問官方發出的戰報稱：“千問春節30億大免單”活動訂單量已超過 1000 萬單。據36氪了解，一些頭部茶飲品牌的日單量增長超過200%。

一年前的春節，中國人才剛剛被橫空出世的deepseek刷新認知。短短一年后，中國AI已經歷了從模型競賽、產品落地，再到場景占領的海陸空戰爭。

所有玩家中，阿里的野心更為外顯。將閃購、淘寶、盒馬、高德、飛豬等業務生態接入千問，第一個以“全家桶”形態出現，阿里顯然試圖制造一個超級入口，包攬用戶生活中的每一個消費場景，跨越從“線上對話”到“線下辦事”的鏈路轉變。

只不過這種面向未來的科技宣言，最終借助“薅羊毛”這種最古老、也最接地氣的方式來完成冷啟動。紅包、免單、補貼，這些早已寫進中國互聯網肌肉記憶里的手段，再一次被調用。

2月6日被擠爆的奶茶店，是這場啟動的開端。

當天戰報中還透露了幾個關鍵信息：免單卡可使用至 2 月 23 日（次日宣布順延到 28 日），隨時可用；除奶茶外，免單卡還覆蓋三餐、生鮮百貨及天貓超市、線下商超年貨；全國盒馬門店也在陸續接入，免單場景持續擴展至更日常的消費中。

“我們更加堅信，一切才剛剛開始。” 千問在戰報中如此寫道。

活動開始后，千問App的下載量很快超越元寶，登頂應用商店下載榜。資本市場也隨之波動。多家參與活動的港股茶飲品牌股價紛紛小幅上揚。截止發稿，茶百道、古茗、滬上阿姨分別上漲6.8%、3.58%、1.15%。

但與之形成對照的，阿里巴巴港股當日卻下跌 2.88%，引發網友調侃：“虧的錢，全被拿去請奶茶了。”

02 大廠的搶C焦慮

在阿里內部，千問天然站在聚光燈下。

杭州阿里巴巴西溪園區， C4 樓像是一座承載著野心的反應堆。這里不屬于某一個部門，很多重要的項目都在這里運轉。過去，阿里的慣常做法是通過組織合并來推動戰略執行；而現在，取而代之的是集中的項目制。這種機制的好處在于調整快、反饋快、迭代快，可以確保項目的迅速推進和落地。

千問項目組就被安置在這里。自去年秋天起，來自北京、廣州等一線城市的成員，被空運到 C4 樓中，進入一種高強度的工作狀態：每天工作約 12 個小時，每兩周休息一天。這種封閉式開發持續了數月。他們被賦予的目標極其明確 —— 在最短時間內、不計成本地，把 C 端用戶拉進自己的池子。

去年夏季，淘寶閃購后發制人，以一場成功的“閃電戰”扳回了外賣的市場份額。這個春節，阿里顯然希望通過再一次奇襲，在 AI 戰役中復制這條路徑。

36氪據悉，這次行動的主導權掌握在千問團隊手中，閃購更多扮演的是輔助角色，提供物流監測與訂單履約支持。

與淘寶上復雜的貨架商品、飛豬低頻的購票場景相比，“閃購+奶茶”的組合拳，天然具備裂變式傳播的能力。閃購拉新速度快、試錯成本低，且能力已經被驗證，用戶心智也足夠成熟，幾乎不需要再做額外的教育。而相比一日三餐，奶茶這一品類也更輕量也更具備彈性：可以多次下單，也適合分享給朋友，一杯變兩杯，一人變多人。

在內部看來，這場聲勢浩大的營銷行動，帶著倉促的痕跡。

“現在所有東西都在動態變化。”一名阿里內部人士向36 氪透露。活動首日的發酵規模遠超預期，系統承壓攀升。在 2 月 6 日至 12 日的“免單喝奶茶”活動結束后，第二波活動將于 2 月 13 日啟動，用戶可直接領取現金紅包，最高 2888 元。但上述人士表示，關于紅包具體的發放時間與方式，內部尚未最終確定，為了緩解壓力、控制風險，一些原本規劃好的傳播動作也已經被叫停。

此次線上點單系統的崩潰，核心原因并不在閃購側，而是千問自身的算力承載不足。“閃購的系統現在一天能扛住八九千萬，甚至上億的訂單量。”該人士補充道。在這樣的對照下，千問在約 9 個小時內涌入的 1000 萬筆訂單，本身并不算一個無法想象的數字。

在他看來，活動的匆忙上線，很大程度上是對競爭對手的一種應對：1 月 25 日，騰訊元寶宣布將投入 10 億元現金紅包；幾天后，閃購團隊才在 1 月 30 日前后接到通知，需要配合千問展開活動執行。

據 36 氪了解，豆包在即將到來的春晚中，大約投入了 20-30 億的贊助費用。“相比去年騰訊給元寶，字節給豆包的營銷投入，千問這次的30億肯定不算多。” 上述阿里人士稱。據了解，這筆免單費用完全由千問團隊進行補貼。

“這30億里，大頭肯定還是拿去給用戶發券。” 相比起大規模在各個渠道投流，內部認為直接給用戶發券是更簡直粗暴、也更直接有效的做法。某種程度上，這是阿里在經由外賣大戰之后，在營銷層面上形成的共識。

另一個更大的外部共識則在于：無論產品還處在怎樣的迭代階段，營銷這場仗，都已經無法回避。

2025年12月底，豆包的 DAU 突破 1 億大關，引發行業震蕩。“留給 c 端的時間不多了。” 一名接近千問的人士告訴36氪，“大家都很焦慮，因為只要你落后了，那想要讓用戶從豆包遷移過來就非常困難，除非產品的體驗比豆包好 10 倍。”

但產品的迭代顯然是件更加長期、也更困難的事。窗口期一旦錯過，后續付出的將不再只是研發成本，還有成倍放大的獲客與教育成本。

技術戰由此讓位給了營銷戰。在這樣的前提下，產品上的持續精進不得不暫時退居其后，一件更緊迫的事情被推到臺前：搶占用戶心智。

“現在用戶對模型能力的要求沒有那么高，只要能滿足日常的一些問答就夠了。” 在他看來，盡管風格不同，各家大模型在滿足普通用戶日常問答需求上的能力差距，并不算太大。紅包戰的內部邏輯也由此變得清晰 —— 當模型能力的基礎差異尚未拉開，只要吸引的用戶規模足夠龐大，總有人會留下。

一切都在加速中推進，也在壓力中成型。“因為阿里已經慢了很多，如果等到產品打磨得完美無瑕時再推出，那時候豆包早就統治全國了。” 前述人士說道。

畢竟，比起打造一個 Gemini ，砸錢買量顯然是各家都更熟悉、也更擅長的事情。

03 AI 消費的真需求和偽命題

當千問在 1000 萬訂單的戰報中高調宣布：“恭喜大家，你們是全世界第一批體驗AI購物功能的人”，這一刻，AI 與消費之間的連接，似乎完成了一次自證：技術、場景、交易，被完美扣成了閉環。只不過，這一切的發生，更多依賴于免單所帶來的即時吸引，而非用戶自然生長的真實需求。

但這正是阿里試圖打出的差異化路徑。“豆包主打輕松、隨意、友善，千問就主打聰明、辦事、靠譜。” 一位接近千問的人士向36氪解釋道。30億的紅包，除了拉新，也被賦予了用戶教育實驗的期待：通過真實的消費落地，讓消費者在 AI 上養成新的消費習慣，把千問從“能聊天”推向“能辦事”。

千問不是第一個試圖將 AI 與消費捆綁的大模型。在此之前，OpenAI 和 Gemini 都已先后引入購物和即時結賬功能，一度引發亞馬遜的危機感。從技術路徑上看，AI 與購物的結合，的確已經完成了閉環驗證。而對于一家以電商起家的公司而言，阿里顯然希望把這條路徑走得更徹底—— 借助手中淘寶、閃購、盒馬等密集的生活場景網絡，讓 AI 成為新的超級消費入口。

但戰報中的勝利，或許很難直接與用戶習慣的形成直接劃等號。問題還在于：在紅包散去之后，現實生活中究竟會有多少人，愿意持續“用AI 購物”？

從技術層面看，大語言模型仍然面臨著一道尚未跨過的門檻：AI 想要成為真正意義上的“私人助手”，前提是它必須能夠精準理解語境，并具備穩定、長期的記憶能力。只有在這種情況下，它才可能判斷一個人真正喜歡什么。“但 AI 這個點現在做的還不是很好，它對人還不夠了解。” 前述人士坦言道。

OpenAI 前研究員、現任騰訊首席 AI 科學家姚順雨也佐證了這一判斷。他在 2026 年 2 月 3 日發布的一篇研究報告中指出，人類并非僅僅依賴于多年前習得的固定知識體系，而是在實時地從眼前的環境中學習。盡管大模型在推理已知信息方面表現出色，但它們仍無法幫助用戶解決依賴于復雜且不斷變化的上下文的任務。

這也意味著，在當下階段，AI 還談不上真正“理解”人類。更現實的情況是，它只能依賴對過往數據的短期記憶，推斷用戶可能會喜歡什么。但人的偏好從來不是一條穩定曲線，而是充滿偶然性的隨機事件，可以被情緒、天氣、場景甚至一句話所改變。

現實生活中的消費，往往并沒有清晰的起點。它可能只源于一個模糊的感受 —— 有點無聊，想喝杯奶茶；看見櫥窗，想換件衣服。正如喬布斯所說：“人們不知道自己想要什么，直到你把它擺在他們面前。”消費本身就是一段不斷試探、猶豫與被觸發的過程。許多時候，“逛”的意義，甚至可能要大于“買”。

即便今天的 AI，已經可以結合你的地理位置和歷史訂單，精準推薦你最常點的那杯奶茶或最熟悉的商品，但它更類似一次主動的搜索，未必比外賣軟件里的隨手一刷，或商場里一次漫無目的的閑逛，更接近人類那種曖昧、游移的消費沖動。

又或許，在某個并不遙遠的未來，AI 真的克服了技術上的關鍵障礙。它通過日復一日的對話，逐漸掌握并記住了一個人全部的偏好，甚至包括那些最私密、最不愿被外人知曉的部分。但當它在交流中自然地向你推薦商品時，消費者的第一反應，究竟會是驚喜，還是一瞬間的遲疑與不安？

設想一位你最信任的朋友，在與你的日常對話中忽然夾帶廣告。這種荒誕感，與《黑鏡》第七季中的橋段不謀而合：一名因腦補受傷，傷植入芯片而重獲新生的女教師，開始在課堂、街道與私人談話中，不受控制地被周遭事物觸發，機械地說出廣告詞。語言成了資本的接口，人則退居其后。

當然，在一些目標清晰、路徑明確的消費場景中，AI 購物已經顯示出它的效率優勢。比如，當消費者詢問某款奢侈品包在全網的渠道價格時，ChatGPT 可以迅速完成比價并給出購買建議。范圍擴大，在預訂機票和酒店的場景中，這套邏輯同樣成立。但和許多人顧慮的那樣，一名消費者也表示了擔憂，“千問還是帶了太強的阿里標簽，我總覺得他會優先推薦阿里系購買渠道。”

當人才、資金和資源，被源源不斷、不計成本壓住到 AI 賽道上時，或許不該忘記一個最樸素的問題：消費者最關心的，只是如何能挑選一杯物美價廉的奶茶。