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      從“百度一下”到“千問幫我”,互聯網換了底層邏輯

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      千問春節30億大免單的活動,第一波的數據已經爆了。

      截止2月12日,過去6天大家一共說了41億次“千問幫我”,通過千問完成的AI下單量也突破了1.2億筆。

      其中有些特有意思的數據:這6天里,有156萬名60歲以上的長輩,因為AI一句話點單特別方便,頭一回體驗了點外賣。這次免單卡超火的單品,除了奶茶居然是雞蛋,總共下單了1022噸。還有些用戶“不走尋常路”——他們下單了2340單健身器材,以及1571單圖書。

      不同年齡、不同愛好的消費者,都開始用千問幫忙點奶茶、買年貨......標志著首個AI購物元年正式開啟了。

      二十年前,“百度一下”是PC互聯網的標配,解決的是人們找信息的需求。如今,用戶要的不再是一個答案,而是能直接辦事的結果。用戶使用互聯網的習慣正在改變,“千問幫我”在逐漸成為AI時代里用戶新的生活方式。

      從去年11月上線測試到現在才三個月,千問日活(DAU)就沖到7352萬,眼看就要追上做了三年的豆包,核心就是找準了AI時代的核心定位——做用戶的超級連接者,順應從“搜知識”到“辦事情”的用戶需求變遷。

      這背后不是偶然的流量爆發,而是阿里二十多年技術和生態積累的集中兌現,更讓整個行業看清:大家的生活方式,已經跟著AI變了。



      千問爆火背后的“超級連接+網絡效應”

      千問能在三個月里實現日活的飆升,核心就在于重新定義了互聯網的連接,從信息層直接拉到了執行層,再疊加實打實的網絡效應,讓用戶真正養成了使用習慣。

      互聯網的本質,從來都是連接。這個核心邏輯,二十年前沒變,現在也沒變,但連接的深度直接決定了產品的價值。

      二十年前,搜索問答解決了互聯網最大的痛點:信息不對稱。

      用戶有任何問題,通過搜索就能找到答案,這是把用戶和信息做了連接,也是那個PC時代的核心需求。

      但這種連接,有個致命的短板:只停留在信息層面,真到執行層面就斷了。

      用戶搜完酒店信息,還得自己對比價格、完成預訂;搜完出行路線,還得自己叫車、規劃行程。

      搜索只給了“是什么”“在哪里”的答案,至于“怎么做”,全得用戶自己動手。

      用戶的深層辦事需求沒被滿足,效率沒有得到進一步提升。

      而千問App做的,就是把這種淺層次的信息連接,升級成了執行層的全場景服務連接,成了AI時代的超級連接者。



      現在用戶只要說一句“千問幫我”,不用切換其他平臺和做額外操作,從提需求到拿結果的全流程,千問全給包了。

      比如,想點外賣,說一句“幫我點份附近的牛肉面,少辣,四十分鐘送到家”,千問會直接匹配商家、完成下單,還能實時跟進配送進度。

      想訂酒店,說一句“幫我訂個杭州西湖邊的民宿,大床房,預算三百,后天入住”,千問會篩選房源、完成預訂,直接把入住信息發過來。

      想打車,說一句“幫我叫輛車去機場,一小時后出發”,千問會調用出行服務,叫車成功后同步司機和車輛信息。

      這種從需求到結果的無斷點閉環,才是真正的AI辦事,也是用戶愿意反復使用的核心原因。

      而且千問的DAU快速增長,靠的不是曇花一現的體驗式流量,而是實打實的網絡效應。

      互聯網產品的增長,大多離不開網絡效應,核心就一句話:用戶越多,服務越全;服務越全,用戶越多。

      喊“千問幫我”的用戶越來越多,千問的服務場景也跟著快速拓展,從最初的點外賣、打車,到訂機票、買年貨、查景區攻略。而服務場景越完善,能解決的實際問題越多,就越能吸引更多不同需求的用戶。

      這是一個正向循環,而且是靠真實價值支撐的循環。

      和那些只能聊天、玩梗的AI不同,千問能解決實際問題和創造真實價值,所以用戶能真正形成使用習慣,而不是新鮮感過后就放棄。

      這種靠真實價值建立的網絡效應,讓千問的超級連接者地位越坐越穩,也讓它的日活能在三個月里實現跨越式增長。

      所以,千問把互聯網的連接做透了,這是它能在短時間內站穩腳跟的關鍵,但這份能力并不是其他AI公司想抄就能抄的。

      千問的核心護城河,藏在技術和生態的雙向融合里。



      千問的核心優勢,無人能復制

      眼下的AI賽道,從來不缺能聊天、會說話的模型,缺的是能真正落地辦事的AI。

      千問App的核心優勢,就在于把全球領先的模型能力和阿里獨有的商業生態做了深度融合。這一點,不管是海外AI大廠還是國內同行,目前都還做不到。

      先看海外的AI大廠。

      不可否認,他們的模型能力確實領先,能讀懂用戶的復雜需求,做出流暢的回答,但他們有一個致命的短板:缺乏本土化的商業生態和成熟的履約能力。

      簡單說,就是辦不了中國人衣食住行的實際事。

      比如,海外的主流AI模型,能回答“北京最好吃的涮肉店在哪里”,但沒法幫用戶訂位、點餐;能回答 “上海到成都的機票有哪些”,但沒法幫用戶完成購票、選座。

      這些模型,只停留在“能說”的層面,卻做不到“能做”。

      核心原因就是,他們沒有扎根中國的消費市場,沒有對接衣食住行的供給資源,也沒有搭建起成熟的履約服務網絡,本土化的辦事能力基本為零。

      再先進的模型,如果不能落地辦事,對用戶來說就是空中樓閣,沒有實際價值。

      再看國內的AI公司。

      目前基本分成兩個陣營,要么技術強生態弱,要么生態弱技術強,都做不到技術和生態的雙向融合。

      第一類是純技術型的AI公司。

      他們的模型能力做得不錯,能讀懂用戶的需求,但沒有自己的商業生態,沒有電商、本地生活、出行、酒旅、票務等資源。

      就算能拆解用戶的需求,也沒法對接對應的服務,最終還是只能給答案,不能辦事情。

      比如,用戶說“幫我買一箱草莓,明天送到家”,這類模型能推薦好吃的草莓品種,卻沒法完成下單和配送。

      第二類是有部分生態的平臺型公司。

      他們能調用部分服務資源,但模型能力跟不上,在理解用戶真實需求和精準匹配服務上表現不佳。

      比如,用戶說“幫我找個附近適合帶老人的餐廳,能吃粵菜還能停車”,這類平臺的AI助手,可能只能拆解出“附近”“粵菜”兩個關鍵詞,但識別不出“帶老人”“能停車”的核心需求,匹配的結果自然不符合用戶預期。

      這兩種情況,都讓這些AI產品只能停留在半路上,做不到真正的AI辦事。

      而千問App,剛好把模型能力和商業生態這兩個核心點都抓牢了,而且做到了深度融合。

      首先,千問有全球領先的模型能力,這是能讀懂用戶需求的基礎。

      千問的模型足夠聰明,哪怕是用戶隨口的口語化、模糊化需求,它都能精準拆解、快速匹配對應的服務。

      用戶不用刻意組織語言,不用說明具體的平臺,只要把自己的需求說清楚,千問就能理解背后的核心訴求。

      比如,用戶說“過年回家,幫我看看從廣州到長沙的票,最好是下午的高鐵”,千問能立刻拆解出出發地、目的地、出行方式、時間偏好這些關鍵信息,精準匹配對應的高鐵票源。



      如果連用戶的真實意圖都搞不懂,后續的連接和辦事根本無從談起,而這正是千問的基礎優勢。

      其次,阿里二十多年攢下的商業生態,是千問能落地辦事的關鍵抓手。

      阿里從電商起家,深耕實體經濟二十多年,在電商、閃購、出行、酒旅、本地生活等領域,積累了海量的供給資源,也練就出了成熟的履約體系。

      淘寶天貓的全品類電商、淘寶閃購的即時配送、飛豬的酒旅機票預訂、高德的出行服務、盒馬的生鮮零售、大麥的票務......這些資源千問都能直接調用,而且銜接得十分順滑。

      從千問讀懂用戶需求,到對接對應的服務資源,再到完成服務交付,整個流程沒有卡頓,形成了完整的服務閉環。

      用戶不用管背后的資源來自哪里或者履約的流程是什么,只要等著結果就行,這就是生態的價值。

      千問的模型能力和生態能力,看似是短期的爆發,實則是阿里二十多年在技術和商業領域持續投入、不斷積累的結果。這份厚積薄發,才是千問能在AI賽道脫穎而出的根本原因,也是其他公司無法復制的核心壁壘。



      千問的爆發,是阿里20年積累的必然

      互聯網行業里,很少有橫空出世的產品,那些看似突然的爆火,往往背后是長期的深耕。

      回看阿里發展歷程,淘寶誕生后缺配套支付體系,支付寶應運而生;支付問題解決后,物流短板凸顯,菜鳥網絡隨即落地,這些平臺的爆火都是阿里厚積薄發的結果。

      千問三個月實現7352萬日活的成績,本質上是阿里二十多年在 AI 技術和商業生態兩大板塊持續投入的集中兌現,并形成化學反應。沒有這份家底,就沒有今天的千問。

      先看AI技術的積累,千問的全棧AI能力不是一天建成的,而是阿里花了二十年時間,打造出的“通云哥”布局,這是千問的技術底氣。

      所謂“通云哥”,就是自研AI芯片平頭哥、亞太第一的阿里云、全球最強的開源模型千問。

      這三個板塊,分別對應了AI的算力、云底座、模型能力三大核心,缺了任何一個,千問都難以承接住41億次的“千問幫我”呼喚,也難以完成1.2億筆的AI下單量。

      平頭哥的自研芯片,解決的是AI的算力問題。

      AI辦事需要海量的算力支撐,千萬級用戶同時調用服務,對算力的穩定性、性價比、處理速度都有極高的要求。而平頭哥的芯片,剛好能滿足這種海量的算力需求,讓千問的服務能實時響應。

      阿里云作為亞太第一的云計算平臺,是千問的基礎云底座。

      海量的用戶數據處理、服務的云端部署、不同業務板塊的資源銜接,都靠阿里云來實現。沒有阿里云的支撐,千問全場景服務的各個板塊資源難以打通。

      千問大模型作為全球最強的開源模型,是算法層面的核心,也是千問能讀懂用戶需求的關鍵。

      阿里在模型研發上的持續投入,讓千問的模型能力不斷升級,能精準拆解各種口語化、模糊化的需求,這是千問能成為超級連接者的前提。

      這三者相互配合,形成了阿里獨有的全棧AI能力,構成了完整的技術閉環,為千問承接海量用戶需求、做好全場景連接,打下了堅實的技術基礎。

      這種全棧式的技術布局,不是靠短期砸錢就能實現的,而是靠二十年的持續研發、試錯、優化,這是純技術公司做不到的。

      再看商業生態的積累,千問能辦事,靠的是阿里二十多年深耕實體經濟攢下的家底,這是千問能落地的核心支撐。

      阿里從淘寶、天貓做起,一步步拓展到本地生活、出行、酒旅、生鮮等領域,淘寶閃購、飛豬、高德、盒馬、淘票票這些平臺,覆蓋了用戶生活的方方面面。

      阿里不僅積累了海量的商家和產品資源,更重要的是練就了成熟的履約能力。

      外賣的即時配送體系,能保證半小時到一小時內送達;酒旅的預訂體系,能實時對接全國的房源,完成秒訂秒確認;出行的叫車體系,能精準匹配司機和乘客,優化出行路線。

      這些履約能力,不是靠錢就能快速搭建的,而是靠二十年的打磨、試錯、優化,一點點積累起來的。

      現在阿里把這些能力升級成AI可調用的服務網絡,千問才能直接對接這些資源,從聽懂需求到完成服務交付,整個流程一氣呵成。



      對比那些純技術型的AI公司,他們就算有先進的模型,也沒有這樣的實體經濟積累,就算能讀懂需求,也沒法落地辦事,這就是阿里的生態優勢。

      更重要的是,阿里的AI戰略,從一開始就不只是做實驗室里的技術,而是為了讓技術貼近生活、服務普通用戶。

      阿里一直說,技術不僅要追求星辰大海,更要呵護人間煙火,這句話不是空話,而是實實在在的戰略導向。

      這種戰略導向,讓千問從一開始就走在了正確的道路上,沒有偏離用戶需求,也沒有偏離商業本質。

      阿里二十年的技術和生態積累,成就了今天的千問。而千問的爆發,也讓整個AI行業看到了技術落地的正確方向,AI不是用來炫技的,而是用來辦事的。



      結語

      千問的爆發不是終點,而是AI新生活方式的起點。

      千問的成功,也不只是阿里一家的勝利,更是中國AI產業的發展典范。

      中國AI的優勢,就是有強大的實體經濟基礎、完善的商業生態和海量的用戶需求。千問把頂尖的AI技術和這些本土優勢深度融合,走出了一條能落地和辦事的道路。

      這也給行業提了醒,AI不是實驗室里的技術,貼近生活、服務實體才能發揮更大價值。

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