撰文| 吳坤諺

編輯| 吳先之

2026年初一凌晨，南部某個小縣城的奶茶店依舊燈火通明。在這個“中場休息站”，坐滿了即將趕赴下一場的返鄉(xiāng)年輕人。門頭的“千問請你喝奶茶”的紅色橫幅醒目，上一張被取下的橫幅寫的是“淘寶閃購點奶茶享優(yōu)惠”。

門口偶有零星結(jié)隊的年輕人駐足，打開應(yīng)用商店搜索著什么。同一時間，千問App發(fā)布數(shù)據(jù)顯示，春節(jié)活動期間，全國超過1.3億人第一次體驗AI購物，說了50億次“千問幫我”。

有了淘寶閃購在外賣大戰(zhàn)打下的近場消費心智與供給組織能力，阿里為千問打出的30億元營銷“投名狀”，砸出了明顯的水花。

習(xí)慣一旦形成，便很難改變。因此，從作坊式的小店，到橫跨不同業(yè)態(tài)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，反復(fù)使用讓利的辦法去制造消費行為的遷移。

千問的奇襲看似熟悉，卻又帶著AI時代的新意味——向AI交出真實需求的用戶，得到的不再是像互聯(lián)網(wǎng)春晚一般同質(zhì)化的體驗，而是交由AI對話、確認進而完成履約的鏈路。

阿里深知，AI應(yīng)用強工具、弱粘性的特性下，單純的“聰明”難以保障有效留存。它必須利用自己閉環(huán)的消費生態(tài)，為那個尚在云端的“大腦”硬生生砸出一個落腳點。

不可忽視的，還有阿里于除夕當晚發(fā)布的Qwen3.5-Plus，這款面向開源生態(tài)的模型主打“以小搏大”，總參數(shù)3970億，激活僅170億。

阿里直面AI競爭的形態(tài)愈發(fā)清晰，一邊是應(yīng)用側(cè)的千問，將高頻生活服務(wù)接入AI，用補貼推動用戶完成消費遷移；一邊是模型側(cè)能力向集團內(nèi)外鋪開，爭取更大的生態(tài)，樹立品牌心智。

淘寶二次發(fā)育

平臺經(jīng)濟中，供需里更稀缺的那一方，才是ROI更高的投入方向。

對于工具屬性突出，天然弱粘性的AI應(yīng)用而言，用戶今天用你，明天也能換成另一個，轉(zhuǎn)換成本幾乎為零。同質(zhì)化的圖文生成能力明顯過剩，用戶側(cè)的服務(wù)自然開始精細化。

元寶以“派”突出社交陪伴，豆包攜Seedance2.0掀起AI創(chuàng)作熱潮，百度將AI內(nèi)化進搜索生態(tài)，阿里的選擇同樣貼近自身生態(tài)——押注消費與生活服務(wù)，讓用戶在最繁復(fù)的生活場景里感到“更省事”，并且這種省事是可重復(fù)、可預(yù)期的。

用戶的一句“千問幫我”，背后應(yīng)該發(fā)生的是一套明確的動作：多輪對話將需求問清楚，再在供給里挑到最合適的組合，最后把履約交付完成。

對用戶來說，這條鏈路越短、越確定，消費行為遷移越容易；反過來，只要一次體驗里需要反復(fù)補參數(shù)、來回跳轉(zhuǎn)、出了問題找不到出口，AI就會迅速退回“偶爾用用的工具”。

因此，千問在把原本分散在不同App里的消費決策重新收攏的基礎(chǔ)上，還需要一個具備足夠穿透力、容易發(fā)生、也容易被比較的消費形式。

一代人有一代人要搶的“雞蛋”。

去年外賣大戰(zhàn)珠玉在前，奶茶憑借低門檻、輕決策、易交付的特點，順利成為阿里投石問路的“石頭”。奶茶店門口的橫幅時刻提醒用戶，千問不是一個抽象的AI概念，而是一個可以落到現(xiàn)實消費里的服務(wù)入口。

正如日前千問C端事業(yè)群總裁吳嘉在一次公開對話中提到的，“第一波，是能力驗證；第二波，我們真正把阿里巴巴全生態(tài)放進來了?！?/p>

早期阿里云承接電商雙11高并發(fā)需求至今，阿里便以在規(guī)模化壓力下保持穩(wěn)定為“傳統(tǒng)藝能”。然而在2月6日免單活動開啟后，免單的誘惑刺激社交裂變，還是一度導(dǎo)致千問相關(guān)服務(wù)短暫宕機。

表面上看，這證明O2O時代的舊地圖似乎也能找到新大陸。另一方面，這也可以被視作整個大淘寶消費生態(tài)，經(jīng)歷外賣大戰(zhàn)洗禮后的二次發(fā)育。

自去年末餓了么品牌升級為“淘寶閃購”至今，阿里多次向外釋放將不惜代價做淘寶閃購的信號，千問的春節(jié)攻勢也以淘寶閃購下的茶飲作為尖刀。

在去年淘寶已經(jīng)隱約“統(tǒng)一”整個阿里消費生態(tài)的情況下，千問恰好是一個貼合時代敘事的新前臺。更準確地說，它把阿里過去依賴搜推蓄水的流量池，改造成一根更靠前、更主動的“導(dǎo)流管”。

用戶只需要把需求交給千問，AI將需求拆解成可執(zhí)行的任務(wù)，再把任務(wù)分發(fā)給合適的履約系統(tǒng)。對阿里而言，這一步的價值并不止于給AI找落腳點，更帶著電商增長見頂后的防御色彩——只有占據(jù)了決策鏈條中更靠前的位置，才能充分發(fā)揮消費生態(tài)閉環(huán)的主動權(quán)。

從這個角度看，30億不僅是千問的拉新費，更是大淘寶生態(tài)的留存“成本”。

走出“新手村”

AI涉及的決策成本越高，越需要為結(jié)果負責(zé)。2月6日免單開啟后，千問接入生活服務(wù)并不是一蹴而就，而是大致沿著一條清晰的梯度展開。

按前述投石問路的邏輯，這些業(yè)務(wù)需要能讓用戶在短時間內(nèi)判斷省沒省事，平臺也能在高頻反饋里迅速迭代。

截至目前，千問接入了餐食外賣、零食百貨、電影以及酒旅票務(wù)服務(wù)，覆蓋了淘寶閃購、盒馬、大麥與飛豬四條業(yè)務(wù)線。

除餐食外賣外，例如電影票、機票等票務(wù)，本質(zhì)上是高度標準化的“數(shù)字憑證”。AI只需提取時間、地點、人數(shù)等參數(shù)即可完成閉環(huán)，幾乎不存在損耗，正適合“練兵”；酒旅的組合消費相對復(fù)雜，但其背后同樣是一套相對標準的庫存調(diào)度體系，反倒能突出AI在組合決策上的效率價值。

事實上，阿里現(xiàn)階段也不放心把一切都交給AI。我們測試過，即便是單價不到50元的電影票，千問也只會列舉出符合用戶需求的選項卡片，最終的成交決策仍是由用戶完成，且退改被高亮顯示在選項卡的最上方。

這么一來，消費業(yè)務(wù)層面上，淘寶購物、高德的團購與打車至今仍未被接入千問的邏輯也就清晰了。

前者涉及億級SKU的長尾篩選與復(fù)雜的售后物流，后者則是強實時、強線下變量的深水區(qū)。解釋、核銷、糾紛等任何一個環(huán)節(jié)的抖動，都將顯著影響千問的使用體驗。

阿里將這兩類最具商業(yè)價值的場景留作“壓軸”，因為其需要等千問在前面的場景里把交付穩(wěn)定性與售后出口磨到足夠可靠，才能挑戰(zhàn)更復(fù)雜的任務(wù)。

應(yīng)用側(cè)用生活服務(wù)練兵的同時，模型底層能力方面，阿里也交出了帶有阿里色彩的答卷。在除夕當晚，千問發(fā)布了Qwen3.5-Plus。這款面向開源生態(tài)的模型，更像是一場面向開發(fā)者與生態(tài)的外部戰(zhàn)役。

通過MoE（混合專家模型）架構(gòu)，其可以在實際激活參數(shù)僅為170億的情況下，把更大規(guī)模模型的能力“拆分”成一組組可按需調(diào)用的專家網(wǎng)絡(luò)。

打個比方，過去的大參數(shù)模型，在面對需求時會發(fā)動所有“腦細胞”工作，算力成本高企，響應(yīng)遲緩。MoE架構(gòu)則是在3970億個“腦細胞”里，每次只調(diào)用170億個精英，在能力不減的前提下保障效率與響應(yīng)。

它的對外敘事是“以小搏大”，用更低的推理成本對齊更高的效果。從技術(shù)路徑看，這一架構(gòu)強調(diào)在效果與成本之間尋找更可持續(xù)的平衡。

架構(gòu)外，Qwen3.5-Plus強調(diào)在文本與視覺等多模態(tài)數(shù)據(jù)上的混合訓(xùn)練，從而強化了更原生的多模態(tài)理解能力。

應(yīng)用與模型兩條鏈路彼此咬合：業(yè)務(wù)場景的復(fù)雜性在“壓榨”系統(tǒng)的極限；開源模型則意在生態(tài)地位，吸引開發(fā)者部署實踐，謀求持續(xù)迭代的養(yǎng)分。

春節(jié)期間，用戶在千問平臺通過“一句話下單”功能完成了近2億次操作；Qwen3.5-Plus也憑借每百萬Token低至0.8元的API價格，在全球開發(fā)者群體中收獲不小的聲量。

這種“身軀”與“大腦”同步迭代的模式，讓阿里在這場春節(jié)大戰(zhàn)中呈現(xiàn)出一種獨特的韌性。

沒有畢其功于一役

早在2月7日，也就是千問免單活動開放的第二天，QuestMobile便發(fā)布最新數(shù)據(jù)，稱千問的日活達7352萬，已經(jīng)逼近豆包等日活數(shù)據(jù)7871萬。春節(jié)期間，千問還多次登頂App Store免費榜第一名。

阿里擅長集團作戰(zhàn)，也在春節(jié)這個消費密集場景做過數(shù)次集團層面的飽和攻擊。在此基礎(chǔ)上，阿里在組織上有一體化的AI戰(zhàn)略做統(tǒng)籌，業(yè)務(wù)上則有淘寶閃購的協(xié)同基礎(chǔ)，方才斬獲了這般跨越式的戰(zhàn)果。

前方有豆包，后方起步相對慢的元寶也在奮起直追。當免單、請客的橫幅開始褪色，留給阿里的挑戰(zhàn)依舊嚴峻——春節(jié)很可能只是一場漫長拉鋸戰(zhàn)的開幕。

回溯過去10年的互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)爭，任何一個消費習(xí)慣的養(yǎng)成都經(jīng)歷了一段不短的過程。從嘗試到確定的肌肉記憶，中間隔著無數(shù)次微小的交付與補貼水面之下的系統(tǒng)級優(yōu)化，移動支付如此，網(wǎng)約車如此，即時零售如此，AI同樣如此。

甚至可以說，AI相較移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，技術(shù)和成本曲線都更為陡峭。技術(shù)自不必說，成本方面，相比過去以讓利為主要成本構(gòu)成，如今的AI入口既要發(fā)紅包，還要為每一次交互背后的更復(fù)雜的推理調(diào)用、算力與電力買單。

紅包是顯性成本，推理調(diào)用是水面下的隱性成本；前者更易被感知，后者才是拼組織與工程的大頭。就像淘寶閃購需要在沖高單量后優(yōu)化UE一般，AI入口建設(shè)同樣是一個成本的結(jié)構(gòu)性問題。

2月25日，繼除夕開源Qwen3.5-Plus后，阿里又開源了三款中等規(guī)模Qwen3.5系列模型，可直接在消費級顯卡部署。

如此一來，千問把推理成本打下去的MoE架構(gòu)，昭示了阿里中心化AI的演進方向——把算力成本、延遲、失敗率等指標，納入同一本經(jīng)營賬目，以TCO（總擁有成本）為主線，構(gòu)建長期戰(zhàn)、持久戰(zhàn)的韌性。

1月29日，平頭哥官網(wǎng)上線一款名為“真武810E”的高端AI芯片，由通義實驗室、阿里云和平頭哥組成的“通云哥”全棧布局，將持續(xù)向應(yīng)用層釋放算力紅利。在AI入口的長賽程中，這種“帶干糧打仗”的成本對沖能力頗為稀缺。

把習(xí)慣做成規(guī)模，把規(guī)模做成可持續(xù)的成本結(jié)構(gòu)，這套迭代邏輯相當清晰。

雙線齊發(fā)的阿里，已經(jīng)為接下來的全面戰(zhàn)爭做好了準備。

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