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從“百度一下”到“千問幫我”,互聯(lián)網(wǎng)換了底層邏輯

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千問春節(jié)30億大免單的活動,第一波的數(shù)據(jù)已經(jīng)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(shù)據(jù):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(biāo)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(lián)網(wǎng)的標(biāo)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(jié)果。用戶使用互聯(lián)網(wǎng)的習(xí)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(xiàn)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(zhǔn)了AI時代的核心定位——做用戶的超級連接者,順應(yīng)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(fā),而是阿里二十多年技術(shù)和生態(tài)積累的集中兌現(xiàn),更讓整個行業(yè)看清:大家的生活方式,已經(jīng)跟著AI變了。



千問爆火背后的“超級連接+網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”

千問能在三個月里實現(xiàn)日活的飆升,核心就在于重新定義了互聯(lián)網(wǎng)的連接,從信息層直接拉到了執(zhí)行層,再疊加實打?qū)嵉木W(wǎng)絡(luò)效應(yīng),讓用戶真正養(yǎng)成了使用習(xí)慣。

互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì),從來都是連接。這個核心邏輯,二十年前沒變,現(xiàn)在也沒變,但連接的深度直接決定了產(chǎn)品的價值。

二十年前,搜索問答解決了互聯(lián)網(wǎng)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(zhí)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(yù)訂;搜完出行路線,還得自己叫車、規(guī)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(zhí)行層的全場景服務(wù)連接,成了AI時代的超級連接者。



現(xiàn)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(jié)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(yù)算三百,后天入住”,千問會篩選房源、完成預(yù)訂,直接把入住信息發(fā)過來。

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

這種從需求到結(jié)果的無斷點閉環(huán),才是真正的AI辦事,也是用戶愿意反復(fù)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(xiàn)的體驗式流量,而是實打?qū)嵉木W(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的增長,大多離不開網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),核心就一句話:用戶越多,服務(wù)越全;服務(wù)越全,用戶越多。

喊“千問幫我”的用戶越來越多,千問的服務(wù)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(qū)攻略。而服務(wù)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(huán),而且是靠真實價值支撐的循環(huán)。

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

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

所以,千問把互聯(lián)網(wǎng)的連接做透了,這是它能在短時間內(nèi)站穩(wěn)腳跟的關(guān)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(shù)和生態(tài)的雙向融合里。



千問的核心優(yōu)勢,無人能復(fù)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(yōu)勢,就在于把全球領(lǐng)先的模型能力和阿里獨有的商業(yè)生態(tài)做了深度融合。這一點,不管是海外AI大廠還是國內(nèi)同行,目前都還做不到。

先看海外的AI大廠。

不可否認(rèn),他們的模型能力確實領(lǐng)先,能讀懂用戶的復(fù)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(yè)生態(tài)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(wù)網(wǎng)絡(luò),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(nèi)的AI公司。

目前基本分成兩個陣營,要么技術(shù)強生態(tài)弱,要么生態(tài)弱技術(shù)強,都做不到技術(shù)和生態(tài)的雙向融合。

第一類是純技術(shù)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(yè)生態(tài),沒有電商、本地生活、出行、酒旅、票務(wù)等資源。

就算能拆解用戶的需求,也沒法對接對應(yīng)的服務(wù),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(tài)的平臺型公司。

他們能調(diào)用部分服務(wù)資源,但模型能力跟不上,在理解用戶真實需求和精準(zhǔn)匹配服務(wù)上表現(xiàn)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(guān)鍵詞,但識別不出“帶老人”“能停車”的核心需求,匹配的結(jié)果自然不符合用戶預(yù)期。

這兩種情況,都讓這些AI產(chǎn)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(yè)生態(tài)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(lǐng)先的模型能力,這是能讀懂用戶需求的基礎(chǔ)。

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(zhǔn)拆解、快速匹配對應(yīng)的服務(wù)。

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(fā)地、目的地、出行方式、時間偏好這些關(guān)鍵信息,精準(zhǔn)匹配對應(yīng)的高鐵票源。



如果連用戶的真實意圖都搞不懂,后續(xù)的連接和辦事根本無從談起,而這正是千問的基礎(chǔ)優(yōu)勢。

其次,阿里二十多年攢下的商業(yè)生態(tài),是千問能落地辦事的關(guān)鍵抓手。

阿里從電商起家,深耕實體經(jīng)濟二十多年,在電商、閃購、出行、酒旅、本地生活等領(lǐng)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(yù)訂、高德的出行服務(wù)、盒馬的生鮮零售、大麥的票務(wù)......這些資源千問都能直接調(diào)用,而且銜接得十分順滑。

從千問讀懂用戶需求,到對接對應(yīng)的服務(wù)資源,再到完成服務(wù)交付,整個流程沒有卡頓,形成了完整的服務(wù)閉環(huán)。

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(jié)果就行,這就是生態(tài)的價值。

千問的模型能力和生態(tài)能力,看似是短期的爆發(fā),實則是阿里二十多年在技術(shù)和商業(yè)領(lǐng)域持續(xù)投入、不斷積累的結(jié)果。這份厚積薄發(fā),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(fù)制的核心壁壘。



千問的爆發(fā),是阿里20年積累的必然

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)里,很少有橫空出世的產(chǎn)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(fā)展歷程,淘寶誕生后缺配套支付體系,支付寶應(yīng)運而生;支付問題解決后,物流短板凸顯,菜鳥網(wǎng)絡(luò)隨即落地,這些平臺的爆火都是阿里厚積薄發(fā)的結(jié)果。

千問三個月實現(xiàn)7352萬日活的成績,本質(zhì)上是阿里二十多年在 AI 技術(shù)和商業(yè)生態(tài)兩大板塊持續(xù)投入的集中兌現(xiàn),并形成化學(xué)反應(yīng)。沒有這份家底,就沒有今天的千問。

先看AI技術(shù)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(shù)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(yīng)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(diào)用服務(wù),對算力的穩(wěn)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(wù)能實時響應(yīng)。

阿里云作為亞太第一的云計算平臺,是千問的基礎(chǔ)云底座。

海量的用戶數(shù)據(jù)處理、服務(wù)的云端部署、不同業(yè)務(wù)板塊的資源銜接,都靠阿里云來實現(xiàn)。沒有阿里云的支撐,千問全場景服務(wù)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(guān)鍵。

阿里在模型研發(fā)上的持續(xù)投入,讓千問的模型能力不斷升級,能精準(zhǔn)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(gòu)成了完整的技術(shù)閉環(huán),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(shù)基礎(chǔ)。

這種全棧式的技術(shù)布局,不是靠短期砸錢就能實現(xiàn)的,而是靠二十年的持續(xù)研發(fā)、試錯、優(yōu)化,這是純技術(shù)公司做不到的。

再看商業(yè)生態(tài)的積累,千問能辦事,靠的是阿里二十多年深耕實體經(jīng)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(lǐng)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(chǎn)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(nèi)送達;酒旅的預(yù)訂體系,能實時對接全國的房源,完成秒訂秒確認(rèn);出行的叫車體系,能精準(zhǔn)匹配司機和乘客,優(yōu)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(yōu)化,一點點積累起來的。

現(xiàn)在阿里把這些能力升級成AI可調(diào)用的服務(wù)網(wǎng)絡(luò),千問才能直接對接這些資源,從聽懂需求到完成服務(wù)交付,整個流程一氣呵成。



對比那些純技術(shù)型的AI公司,他們就算有先進的模型,也沒有這樣的實體經(jīng)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(tài)優(yōu)勢。

更重要的是,阿里的AI戰(zhàn)略,從一開始就不只是做實驗室里的技術(shù),而是為了讓技術(shù)貼近生活、服務(wù)普通用戶。

阿里一直說,技術(shù)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(zhàn)略導(dǎo)向。

這種戰(zhàn)略導(dǎo)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(yè)本質(zhì)。

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



結(jié)語

千問的爆發(fā)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(chǎn)業(yè)的發(fā)展典范。

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

這也給行業(yè)提了醒,AI不是實驗室里的技術(shù),貼近生活、服務(wù)實體才能發(fā)揮更大價值。

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