AI從副駕駛坐到了主駕駛位

文/劉宇翔

編輯/王芳潔

自AI的“iphone時刻”不過三年，我發(fā)現(xiàn)咱們的AI Chatbot，已經有了內卷的苗頭。

我是在打開小孩學校的教育信息化網站時，捕捉到了這一點。側邊欄羅列的AI軟件入口，大概有十來個。坦白說，我不清楚它們之間究竟有多大區(qū)別，反正都能回答“曹操是哪個朝代的人”，都會解二元一次方程。

這不就是內卷嗎？當下，幾乎所有AI軟件對C端的價值都集中在問答，讓Bot和人類chat。但也只是chat。同質化競爭已經在所難免，我似乎看到了機器人之間也要卷起來了。

至少在1月15日之前，行業(yè)里并沒有成功另辟蹊徑的案例。

但在那天，當外賣騎手提著奶茶魚貫而入，走進千問App發(fā)布會現(xiàn)場時，我覺得這杯“新年的奶茶”，是阿里跳出Chatbot，在AI辦事場景又一次領跑的標志。

因為這是千問幫你點的第一杯奶茶。

不過數分鐘前，演講臺上，阿里千問C端事業(yè)群總裁吳嘉拿起手機，輕描淡寫地說了一句：“幫我點40杯霸王茶姬的伯牙絕弦?！睅酌腌姾螅唵未_認，支付完成。

及至線下交付完成，整個“推薦-下單-支付-履約”的閉環(huán)就完成了，從此AI不再只是告訴你“這事該怎么干，你去干一干”的“嘴炮”，而是成為真能幫你辦事的助理，token 也不再只是生成內容，還能調動整個生態(tài)體系的資源，實現(xiàn)服務閉環(huán)。

不止是能點奶茶，目前千問已全面接入淘寶、支付寶、淘寶閃購、飛豬、高德等阿里生態(tài)業(yè)務，在全球首次實現(xiàn)點外賣、買東西、訂機票等AI購物功能，上線超400項“一句話辦事”能力。

這些400件事，事事不大，但在我看來，辦成每一件，都意味著阿里AI往正確的道路上又跳了一格。

01

要做什么— AI超級入口

為什么說在AI to C場景里，純聊天的范式已經基本到頭了呢？說到底還是因為商業(yè)模式問題。

當一條街上所有店都賣水之后，水就不值錢了，這個故事大家都耳熟能詳，也在過去二十年里，不斷在消費互聯(lián)網產業(yè)里重復。

今天中國所有的chatbot都是免費的，但廠商在背后投入的算力和運營成本不僅不免費，還貴得要死，它們必然需要跑通商業(yè)模式。那么羊毛究竟出在誰身上呢？

關于這個問題，很多人幾乎會把答案脫口而出，出在豬身上，那就做廣告唄。這種肌肉記憶是今天AI行業(yè)面臨的卡點。一旦AI回答的問題不以高質量為金標準，而是誰出錢多誰說了算，那AI馬上走進下坡路。

從千問的實踐來看，在從chatbot到Agent辦事，AI能做的事還有很多，商業(yè)化空間依然巨大。AI替用戶購物、點外賣，定酒店，不僅能通過產品創(chuàng)新滿足用戶需求，還將進一步讓阿里生態(tài)煥發(fā)生機。千問App有望成為整個生態(tài)的超級入口。

對于用戶來說，這兩種商業(yè)模式帶來的體驗是完全不同的，讓我來舉個例子。

2013 年，我第一次去四姑娘山徒步、登山時，對需要什么樣的裝備一無所知，時間緊任務重，成都的商場導購隨便推薦了件三合一沖鋒衣給我，大概這牌子提成比較高，結果那件只適合在平原地區(qū)旅游的沖鋒衣，在雪山上悶了我一身汗。

昨天，我試著問千問App，“我下周準備去四姑娘山徒步，需要哪些裝備？”千問便能結合天氣、高原環(huán)境等因素，協(xié)同商品庫給出了一份涵蓋天氣、裝備清單、購買推薦和注意事項的整體建議，不但有從頭到腳的戶外服飾，甚至還給出了頭燈、能量膠這些普通用戶很難注意到的裝備。

是的，它還知道在高海拔徒步需要“洋蔥式穿衣法”，并知道各件裝備的技術性能。哪怕對于新手小白含糊其辭的需求，它都能精確理解。

這種“場景觸發(fā)消費”的模式，顛覆了傳統(tǒng)“商品觸發(fā)消費”的邏輯，當然也包括打了廣告的商品觸發(fā)消費。在消費場景中充斥著各種營銷信息，噪音巨大。而人類的自然語言又是模糊的，需求往往也是主觀又不明確的。在實際生活場景中，用戶的真實需求是在與人溝通之后，或是有新的輸入之后，才能夠準確被理解。但AI 不是人類，讓AI理解用戶意圖其實是困難的。

所以，如何訓練模型的理解分辨能力就很關鍵。千問App不僅僅依靠世界知識，更能利用阿里獨特的交易和服務數據來增強模型，它不是被動等待指令，而是能根據海量數據理解用戶的真實需求，不僅能根據用戶的真實需求給出購物建議，更能基于淘天龐大的商品數據庫和評價體系，智能生成具體的商品推薦方案。它還可以一鍵購買，只要用戶一聲令下。

當然，現(xiàn)實世界中很多問題是比較復雜的，千問APP 的產品經理李延旭注意到，用戶真正卡住的并不是買不到，而是選不出來，只要用戶的需求稍微復雜一點，有預算、有偏好、有使用場景，傳統(tǒng)的搜索和篩選就很容易失效。所以千問和淘寶就從這個問題出發(fā)，合作幫助用戶做購物決策，千問在電商場景不是憑感覺推薦，會結合淘寶中大量的真實用戶評價和全網的口碑內容，提煉出真正有用的信息。

但要做到這個并不容易，因為對于商家乃至平臺來說，“賣得更多”才能產生更多GMV ，但“買得精準”是用戶所需。這需要訓練AI 的人，明確是站在平臺，還是站在用戶角度考慮。這其中的細微差別是，AI 是給平臺用的，是送給用戶的“特洛伊木馬”，還是真的給用戶送去一位專屬于他的助理，

顯然，阿里選擇選擇了后者，因為以往的實踐已證明，一旦平臺送給客戶木馬，客戶就騎著跑路了。

02

為什么能做—最強大腦+超級生態(tài)

實際上，在to C的場景里，讓AI做入口，能辦事，已成行業(yè)共識。

2025年9月底，ChatGPT推出的“即時結賬”（Instant Checkout），試圖跑通從對話到下單的完整購物閉環(huán)。

今年1月11日，谷歌與沃爾瑪宣布，計劃將沃爾瑪及山姆會員店的商品整合進谷歌的Gemini。谷歌在全國零售聯(lián)合會（NRF）大會上，正式發(fā)布通用商業(yè)協(xié)議（UCP），用于為谷歌搜索和Gemini的AI模式提供智能購物能力。美國用戶無需離開AI聊天界面，即可在Gemini的對話框中瀏覽商品并完成購買。

AI競賽的核心，正從“對話與內容生成”邁向“辦事與執(zhí)行”的新階段。這一新階段的核心特征是，AI不再僅僅是提供信息和建議的助手，而是能夠理解用戶意圖、調用現(xiàn)實世界服務、并完成閉環(huán)交易的“智能代理”（AI Agent）?，F(xiàn)在的關鍵突破在于，AI開始打通從“想法”到“結果”的“最后三公里”。

科技公司認識到，AI的終極價值在于交付可靠的結果，而不僅僅是生成答案。但當AI 從token 賽博空間進入現(xiàn)實物理世界時，絕大部分科技公司發(fā)現(xiàn)，它們離現(xiàn)實物理世界有點遠。

OpenAI是擁有世界首屈一指的模型，但缺乏支付、物流等基礎設施，履約依賴他人，體驗割裂。谷歌和微軟雖然擁有強大的操作系統(tǒng)與辦公生態(tài)，但其服務更多局限于“屏幕內的數字閉環(huán)” ，也沒有現(xiàn)實世界的物理基礎設施，難觸達線下“最后三公里”。

而有著龐大倉儲設施和物流網絡的亞馬遜，在大模型技術側卻仍處于追趕狀態(tài)，早年間推出的Alexa 智能化程度低，即便升級后的Alexa Plus是基于大語言模型，用戶反饋仍存在響應延遲增加、語音語調怪異等等問題。

唯有阿里，既有Qwen大模型，又有淘寶、支付寶等實體服務網絡，也早就在補齊“從意圖到執(zhí)行”的拼圖。這背后是阿里持續(xù)投入多年的結果。最新的Qwen3系列模型在全球多項核心評測中表現(xiàn)卓越，為千問處理復雜任務提供了堅實的“大腦”。

千問底層技術的突破正是辦事能力的基礎。全模態(tài)理解能力讓千問能看懂界面、聽懂聲音、讀懂圖文；超長上下文處理能力提升復雜任務交付上限；Coding能力的大幅提升使其能實時構建工具。這些技術讓千問能從“聊天AI”一步到位進化到“辦事AI”。

阿里巴巴集團CEO吳泳銘去年就明確指出大模型將是下一代操作系統(tǒng)。此前，阿里宣布未來三年將投入超過3800億元用于云和AI基礎設施建設。

但不止阿里，全世界的科技大廠都重注大模型，資金、人才蜂擁而至，誰都不敢說自己能永遠領先，這更像是金錢與智力的競賽。而比起靠天才的靈光閃現(xiàn)的大模型，現(xiàn)實世界的生態(tài)建設則要漫長得多，需要像“老黃?！币话愕母?。

如果問，為什么到目前為止，只有阿里把這事辦的像模像樣？我想核心還是在于積累了20多年的生態(tài)家底，很簡單，AI想購物，也得先翻貨架，貨架在淘寶；AI想辦事，也得到“辦事大廳”，大廳在支付寶。

客觀而言，目前市場上同時具備豐富生態(tài)的AI廠商極度稀缺，這就導致自己的AI想辦成事，還得先翻別人家的圍墻，現(xiàn)成的例子是之前某廠商推出的AI手機，本質上就實現(xiàn)取道手機操作系統(tǒng)，想法很巧，但結果不盡人意。

借用別人的“身體”，終究會引發(fā)排斥反應。唯有原生的“最強大腦”與原生的“超級生態(tài)”，才是最匹配的。

03

做自己就好—阿里生態(tài)的莫比烏斯環(huán)

其實不僅最強大腦需要商業(yè)生態(tài)，后者也同樣需要前者。

首先，讓我們來還原一個經典場景，春節(jié)家庭旅行。因為產品豐富，用戶在阿里生態(tài)就能跑完全鏈路，首先在夸克里搜索，自己整理總結攻略，然后再到飛豬上搜索、預定機票、酒店，然后再切到淘寶購物頻道，去買旅行用品。

整個過程就像一條帶子上，你無法徑直走到帶子的反面，你需要翻越。除非——這條帶子以兩面、兩端同時連接的范式，形成了莫比烏斯環(huán)。

對于阿里生態(tài)來說，千問的價值，其實就是提供了這種連接范式，從而讓商業(yè)價值實現(xiàn)無垠的流通和循環(huán)。

比如現(xiàn)在，我們再去做春節(jié)旅行計劃，可以直接讓千問App幫助規(guī)劃春節(jié)旅行計劃。比如多輪對話后，當你輸入“幫我定春節(jié)期間到三亞的往返機票，四大一小，三亞停留四天，出發(fā)時間是2月18日或者19日?！鼻柲軌蛘{用飛豬服務，綜合分析春運票價走勢，給出不同策略的航班方案。

需要預定酒店，在理解你的需求是“住在亞龍灣，靠海、五星、含早、有兒童游樂設施”之后，千問也能迅速從飛豬數據庫中篩選出多家準確匹配的酒店，滿足靠海需求，同時特別關注“適合帶娃”要求，推薦出親子口碑好、遛娃體驗成熟的酒店、有兒童餐的海洋主題餐廳。用戶點擊卡片即可預定，并通過支付寶“AI付”完成支付。

這個國內最完整的生態(tài)體系，因為AI再一次整合起來。其實從去年閃購以來，阿里生態(tài)聚合的趨勢越來越明顯，合力打仗的決心愈加明確，每個能力都不再是孤零零的“小島”，它們經由千問這個橋梁網絡連接成一片大陸，用戶去哪都四通八達。

生態(tài)助力了AI，AI也助力了生態(tài)。AI與生態(tài)的關系是雙向賦能。一方面，生態(tài)為AI提供落地場景和數據養(yǎng)料；另一方面，AI為生態(tài)注入活力，提升用戶體驗和效率。

最強大腦與最強生態(tài)雙向助力，整個阿里生態(tài)都將受益，甚至不止于此。正如前文，所有AI在回答人類的提問時，也要回答靠什么可持續(xù)、無痛感商業(yè)化閉環(huán)的靈魂之問。

摩根大通的研報認為，互聯(lián)網商業(yè)模式正從“流量變現(xiàn)”切換到“服務變現(xiàn)”，從“為無效點擊收費”轉向“為成交結果收費”，這無疑是商業(yè)模式的重構，對依賴廣告收入的科技公司來說，是釜底抽薪，這也是谷歌、亞馬遜前些年在AI 上猶豫不決的原因，也是Open AI造血不足，不得不依賴循環(huán)交易繼續(xù)巨額融資的根源。

相比之下，阿里有著龐大服務體系，而千問讓阿里拿到了一張在AI時代的“船票”。它無需重構，只需把服務做好。

最終收益的還是消費者。有裝下阿里生態(tài)的千問，用戶就無需在APP間切換，即可完成生活所需。吳嘉甚至預測，“未來在大部分場景，其實只用一個千問 APP 就夠了?！?/p>

此時此刻，你只需對千問App 說“幫我點杯奶茶”，千問便調用淘寶閃購服務，定位附近商家，推薦商品，完成支付，騎手送達，token與人都服務于你一人。

我手里就有這么一杯。