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霸榜過后,千問回答了那個(gè)問題嗎?

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文 | 闌夕

千問上線半個(gè)月了,它要回答的問題沒有變過:

在AI助手已經(jīng)琳瑯滿目的今天,大家為什么要去用千問?

確實(shí),ChatBot這種產(chǎn)品形式?jīng)]什么網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),用戶的遷移成本并不算高,但在AI助手已經(jīng)成為大廠標(biāo)配之后,千問還是需要找到它的后發(fā)優(yōu)勢。

而以千問的定位——會(huì)聊天,能辦事——來看,千問打進(jìn)市場的時(shí)間差,可能是「剛剛好」。

「剛剛好」的意思,指的是基座模型的發(fā)展水平和信任AI的用戶心智處于正在雙向奔赴的高光時(shí)刻。

比如千問評價(jià)最高的一項(xiàng)能力,是辦公替代,在對話里就能精確控制一份PPT的生成和編輯,并將文件轉(zhuǎn)化成各種場景需要的格式,這對很多手機(jī)用戶來說是絕對的剛需。

針對有特殊格式要求的文檔,千問還能智能識別內(nèi)容類型,「生成即排版」,排版能力覆蓋近千所高校官方格式、120多種公文模板、71類近萬份合同模板。


要知道,中國的80后和90后,可能是唯一「懂得怎么用電腦」的一代人,上一輩生不逢時(shí)就不說了,下一輩因?yàn)槌砷L軌跡和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)完全重疊,以致于年輕人也對PC環(huán)境尤為陌生。

所以用千問來做PPT并直接交付給上級,成了這波增長里意料之外的亮點(diǎn),但我要說反倒不是這個(gè)在AI助手里內(nèi)嵌一個(gè)Office的想法,而是大模型應(yīng)用可能已經(jīng)走到了「Next Level」:

比的是誰能更快且多的將軟件OTT化。

細(xì)說之前,不妨先來回憶一下2025年的大模型行業(yè),在產(chǎn)品層發(fā)生了哪些重大轉(zhuǎn)折:

  • DeepSeek的橫空出世,打破了美國四大AI公司(OpenAI、Anthropic、Google、xAI)的「制空權(quán)」,并打響了開源包圍閉源的反擊戰(zhàn);

  • 以Manus為先行者的大量初創(chuàng)公司,開始發(fā)力調(diào)用而非開發(fā)模型的Agent市場,不再重復(fù)造輪子,轉(zhuǎn)而嘗試為AI接入手腳,接管用戶的設(shè)備使用權(quán),脫離聊天框的約束;

  • 在Scaling Laws瀕臨失效后,OpenAI成功掀起「萬物皆可吉卜力化」的風(fēng)潮,以多模態(tài)能力再次讓ChatGPT取得領(lǐng)先,主流大模型進(jìn)入全尺寸時(shí)代;

  • Google憑借雄厚的家底和醒悟的效率,再次回到牌桌當(dāng)莊,不但破壞了「Sota輪流坐」的規(guī)矩,還以全家桶的產(chǎn)品組合,一邊走別人的路,一邊讓別人無路可走;

要知道,這種跌宕起伏的劇本,其實(shí)是在不到12個(gè)月里輪番上演的,恍惚之間,真有「天上一日,人間一年」的錯(cuò)覺,緊湊尺度下的技術(shù)變革,就是如此暴力。

不過,細(xì)想這四次轉(zhuǎn)折,其實(shí)都留了缺憾:

開源模型的經(jīng)濟(jì)回報(bào)及其預(yù)期嚴(yán)重不足,在創(chuàng)造的產(chǎn)值層面,中美之間的經(jīng)濟(jì)差距遠(yuǎn)高于技術(shù)差距;

Agent的實(shí)際體驗(yàn)不太樂觀,即便每一步都能達(dá)到90%的成功率,五步加權(quán)下來的成功率就只有不到50%,這會(huì)無限放大復(fù)雜任務(wù)的完成難度;

全尺寸主要起到清場作用,進(jìn)一步淘汰掉了訓(xùn)練資源不足的對手,但對第一梯隊(duì)沒有太大影響;

Google的收割更是違背了這個(gè)行業(yè)的「祖訓(xùn)」,畢竟大家當(dāng)初都是因?yàn)椴幌肟吹紾oogle贏得一切才合伙起事的??

理解了上述種種,就能理解為什么我說千問的進(jìn)場時(shí)機(jī),微妙得「剛剛好」了。

背靠下決心「畢其功于一役」的阿里,千問手握無限彈藥的開火權(quán),可以和Google一樣承受長期戰(zhàn)略的壓力,甚至連自造芯片都和Google靠著TPU打掉英偉達(dá)財(cái)報(bào)如出一轍。

更重要的是,將Agent內(nèi)化到AI助手的射程里,用相對務(wù)實(shí)的短路徑吃掉軟件服務(wù)的增值業(yè)務(wù),比起一步登天的造勢和落空,可行性要高太多了。

事實(shí)上,用AI工具來幫助用戶做PPT,并不是要完全替人完成所有,而是幫他們省去大量的低效率時(shí)間。

數(shù)據(jù)顯示,全國有2.6億的PPT使用人群,高頻用戶平均每天要花2個(gè)多小時(shí)在PPT上,但在這2個(gè)小時(shí)里,真正用在想法創(chuàng)作的時(shí)間其實(shí)很少,大部分時(shí)間都耗在了找模板、調(diào)結(jié)構(gòu)、改樣式這些工作上。

站在生產(chǎn)力的角度來說,這是相當(dāng)嚴(yán)重卻又得不到解決的浪費(fèi),即便有了AI之后,工具與工具之間的割裂,又會(huì)新增頻繁的切換成本,越用越累。

所以千問能做PPT的價(jià)值,也在于一站式的交付成品,除了輔助用戶激發(fā)思想,還能「順手」把工作完成,把領(lǐng)導(dǎo)權(quán)交到普通人的手上,讓掌握技能這件事情不再成為障礙。

之所以寫PPT這個(gè)能力過于突出,是因?yàn)樗谀撤N程度上是辦公鏈路里最為內(nèi)耗的環(huán)節(jié),由此為切入點(diǎn),千問試圖把每個(gè)人的工作質(zhì)量都提上幾個(gè)檔位,讓他們專注于重視個(gè)人能力的表現(xiàn),這反而真正把用戶從形式主義泥沼里解放了出來,回歸人本主義的理念。

這才是AI該做的事情,不是嗎?

可以預(yù)見的是,模型的內(nèi)化能力只會(huì)越來越強(qiáng),以前人們還在驚嘆無所不知的Chat,如今只會(huì)Chat的AI助手就已經(jīng)落伍了,它所替代的,也不應(yīng)該只有搜索框,萬億級的生產(chǎn)力工具都在迎來一次巨變。

比如那些「只會(huì)說卻不能動(dòng)」的傳統(tǒng)AI助手,在很多時(shí)候只能起到一個(gè)外界大腦的作用,用戶需要不斷的生成和搬運(yùn)文本,回到辦公軟件去做交付。

但在千問這種集成化的下一代AI助手里,軟件本身只是被調(diào)用的工具之一,用戶的交流主體,永遠(yuǎn)是模型,當(dāng)模型擁有指哪打哪的辦事效率,用戶是不是真的需要安裝軟件,也就并不重要了。

這就是OTT化的意思,軟件不存在了——或者說,操作軟件成了模型能力的延伸。

「軟件吞噬一切」曾是開啟互聯(lián)網(wǎng)繁榮的標(biāo)志性金句,當(dāng)時(shí)的場面就是依靠足夠低廉的邊際成本,軟件作為一種產(chǎn)品化的服務(wù)模式OTT掉了工業(yè)化的項(xiàng)目制,時(shí)過境遷,AI成為了新的生產(chǎn)力,又開始OTT掉陳舊僵硬的軟件生態(tài),就很輪回。

何況千問必然還會(huì)將阿里擅長的在線購物場景、生活消費(fèi)場景全都集成進(jìn)來,下一代大模型的主場,正在無限接近上限智能+精確行動(dòng)的套餐。

就像Nano Banana Pro之所以再次刷爆社交媒體,就是因?yàn)樗孟癫恢皇且粋€(gè)強(qiáng)大的文生圖模型,因?yàn)橛辛薌emini 3的「搭手」,Nano Banana Pro的制圖過程融入了思維鏈,這讓它能一步到位的生成文字密集的信息圖,并理解意圖表達(dá)。



這就是會(huì)辦事的AI,所能突破的邊界。

我經(jīng)常會(huì)把時(shí)隔十年左右的兩幅畫面,放在一起對比:

一個(gè)是十年前,美團(tuán)的創(chuàng)始人王興說開完會(huì)需要有人整理會(huì)議記錄,需要用到visio來畫流程圖,王興問年輕的同事會(huì)不會(huì)用visio,而她毫不猶豫的說「我可以學(xué)」,事后王興表示,「這四個(gè)簡單的字里有無窮的力量?!?/p>

另一個(gè)今年,在開發(fā)者扎堆的群里,有人分享了GitHub上的一個(gè)新項(xiàng)目,認(rèn)為可能有助于大家的工作,此時(shí)有人接茬,說了這么一句話——「OK,我讓Claude去學(xué)」——在我看來,這句話里的力量感同樣震撼。

都說AI削弱了人類的主體性,但辨別真正的主體性,更加重要。

除非有人認(rèn)為在PPT里像素級對齊線條才是他的存在意義,否則就不可能把吩咐AI代勞視為主體性的喪失,而千問選擇的市場,也不在于那日均不到十分鐘的聊天機(jī)會(huì)。

真正有價(jià)值的,是即插即用的、All In One的信息處理入口,是需要辦事就想到打開千問的自然心智。

最后分享一個(gè)非常形象的圖示——也是基于思維鏈和文生圖的組合生成的AI作品——用來錨定在這個(gè)巨變的時(shí)代,我們當(dāng)前處在的位置,以及即將撞上的未來。



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