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            技術先行:阿里千問APP為何跑出更快的C端加速度?

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            技術先行:阿里千問APP為何跑出更快的C端加速度?-鋒巢網

            西谷歌東阿里,AI to C開啟了 “后發趕超”新敘事?

            采寫/陳紀英
            編輯/萬天南

            中美AI大模型領域,不約而同開啟了“后發趕超”的新敘事。

            在AI布局上,谷歌曾被視為“落后分子”——悲觀者認為,谷歌作為上一個時代的王者,AI技術越發達,就越可能加速谷歌搜索廣告模式的衰落。

            因此,當2023年OpenAI旗下的ChatGPT橫空出世時,谷歌內部一度聞之色變。

            直到最近,谷歌發布了Gemini 3——讓驕傲的馬斯克、自信的OpenAI創始人奧特曼,都齊齊點贊,“看起來是個很棒的大模型”。

            技術先行:阿里千問APP為何跑出更快的C端加速度?-鋒巢網

            在中國,阿里也來了一次靈活的反超。

            過去,阿里旗下Qwen系列模型雖然是全球排名第一的開源大模型,但在AI To C領域,阿里并未急于重押,眼看著DeepSeek、字節旗下豆包的用戶規模遙遙領先。

            直到最近,馬云、吳泳銘等集體拍板,阿里必須在AI To C領域,跑出一款殺手級應用。身負重任的千問APP,公測首周下載量就突破了千萬次。

            這個速度直接打破了大模型增長紀錄——此前,ChatGPT從2023年5月上線到千萬下載,耗時了三個月之久。

            阿里谷歌上演趕超戲碼背后,不約而同踐行著全棧路線——從底層的云計算和芯片,到中間層的大模型層,再到應用端To C、To B雙線并線,既做原生應用,也用AI重構存量業務。

            路線雖相似,打法卻有差異,比如阿里Qwen堅持開源,谷歌Gemini 則堅守閉源。

            阿里和谷歌的后發趕超,能否徹底改變中美AI大模型的格局?

            一

            殊途同歸:中美巨頭的“全棧AI”默契

            在最近的財報上,谷歌CEO桑達爾·皮查伊卻有點不合時宜,提及了AI泡沫,“AI泡沫覆滅,誰也跑不掉”。

            桑達爾毫不避諱AI泡沫,是源于他的內在自信————全棧布局是最具反脆弱特性,最能穿越周期的模式。

            相比之下,純模型公司的風險在于,一來,在AI大模型的你追我趕中,沒有哪家公司能保證其永遠領先,一旦其技術能力被開源玩家或者其他對手追平,可能會導致其估值邏輯坍塌,最近,Gemini 3的表現就整體優于ChatGPT,直接沖擊了OpenAI模式;二來,目前來看,AI大模型當下還缺乏可持續的變現模式,其巨額投入能否持續遭遇挑戰。

            殊途同歸,AI大模型上,阿里和谷歌達成了共識——全棧布局才是入場券,二者是大模型牌桌上少數覆蓋AI芯片、云計算、大模型、超級應用全鏈條的“超級玩家”。如果說大模型公司的角色是賣鏟子,那么阿里和谷歌就是既做鏟子、又開金礦,同時還提純、設計黃金產品。

            以阿里為例,計劃三年AI投入3800億,其AI布局可以大致分為三層。

            底層的芯片算力:阿里云位居全球第四、亞洲第一;自年初以來,阿里自研芯片應用于輕量級模型訓練,性能已可與英偉達H20相媲美據悉。此外,阿里還在為全球AI芯片供應及政策變化準備“后備方案”,其正在開發的AI芯片與英偉達兼容,以填補英偉達在中國市場的空白。

            中間的大模型層:阿里Qwen已經成為全球性能最強、應用最廣泛的開源大模型,Qwen系列模型全球下載量超6億次;

            與C端用戶、B端客戶直接接壤的應用層:則可以分為兩塊,一塊是原生AI APP,比如千問,公測一周下載量過千萬;一塊是插件形態的AI應用,改造存量業務,正在被AI重構的夸克、釘釘、淘寶等均是如此。

            與阿里、谷歌不同,OpenAI就是典型的非全棧模式——它要從微軟購買Azure的云計算服務,要從英偉達購買芯片。

            除了全棧路線之外,在落地節奏上,阿里與谷歌也是大同小異——先磨刀,后砍柴,頗具戰略耐心,不急于先人一步,而是立足后發趕超。

            在ChatGPT引爆市場后,谷歌和阿里都沒有急于推出不成熟的C端應用,而是選擇先打磨底層大模型,強化技術根基。一切準備就緒后,在C端發起閃電戰,一舉引爆。

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            這種“后發而先至”的策略,是平臺級公司應對顛覆性技術時的穩妥選擇,旨在謀求長期領導地位,而非短期熱度。

            這種戰略耐心,其實取決于周期判斷——AI原生應用的格局已經趨于穩定,還是處于洗牌期?

            阿里巴巴集團CEO吳泳銘的答案是后者。今年9月的云棲大會上,他給出了自己的判斷——AI從“學習人”到“模仿人”,終局是“超越人”,當前所處的AGI(通用人工智能)只是起點。

            AI大模型位次的持續動蕩,也驗證了吳泳銘的判斷。今年3月底,DeepSeek的用戶量還遙遙領先。但到了第三季度,豆包和DeepSeek排名逆轉,豆包月活用戶大幅飆升,DeepSeek則大幅滑落,用戶少了5000萬左右。

            如今,千問公測僅僅一周,就突破了千萬下載,也說明,AI To C市場的格局并不穩定,對于好用的應用,用戶依然非常愿意嘗試。

            二

            關鍵分野:開源VS 封閉,生態VS 搜索

            在全棧布局上如出一轍,但是在具體的落地路徑上,阿里和谷歌也存在明顯分野。

            在開源和閉源上,谷歌是妥協路線——閉源的Gemini與開源的Gemma雙軌并行。

            目前,廣受好評的Gemini 3走得就是閉源路線,閉源的邏輯在于,其核心資產,包括訓練數據、算法架構和多模態能力等,不被競爭對手復制,更利于維護技術霸權。

            與谷歌不同,阿里的Qwen模型,以及DeepSeek等,卻堅持激進的開源路線,優勢在于低門檻、高兼容、普惠性、高性價比,有利于構建起繁榮的開發者生態。比如,今年年初,DeepSeek憑借低算力高產出的開源模式,輕松打破了閉源大模型的“燒錢競賽”定式。

            DeepSeek創始人梁文鋒認為:“在顛覆性的技術面前,閉源形成的護城河是短暫的。”吳泳銘也堅信,“開源模型創造的價值和能滲透的場景,會遠遠大于閉源模型。”

            回看阿里,通過Qwen模型的激進開源,實現了兩個目標。一是構建了龐大的開發者生態,沿著“降本算力→開源擴散→場景深耕——生態繁榮”這條路線,預熱了市場,甚至在硅谷掀起了一輪“Qwen恐慌”。

            阿里的Qwen開源模型下載量,如今已經反超Meta旗下的Llama。就連谷歌前CEO施密特也直接預警,在成本和技術可行性雙重壓力下,全球多數國家正在轉向中國開源技術,可能會導致美國失去對AI生態的唯一主導權。

            二是借助全球開發者的使用和反饋,完成了模型的快速迭代,以及事實上的全球“公測”。

            全球企業巨頭、技術大佬,陸續為Qwen站臺。10月29日,英偉達CEO黃仁勛在2025 GTC大會上斷言,阿里通義千問Qwen自2025年以來,已占據開源模型的大部分市場份額,且領先優勢仍在擴大。無獨有偶,AirbnbCEO也點贊Qwen“比OpenAI更好更便宜”,蘋果也打算與Qwen3適配全系芯片。

            這些權威背書,破圈為大眾對千問的好感,使得千問App一經推出就引爆,可以說,阿里打響千問的閃電戰役,正是依賴于Qwen的開源模式,積攢了堅實的技術基礎】良好的口碑勢能。

            千問的第二重“阿里特色”,則是不局限于“聊天”的搜索生態,力圖打造“會辦事”的C端粘性生態。

            AI大模型的終局形態是什么?

            當我把問題拋給了Gemini 3和千問,他們的答案大同小異——有用。

            “不再急于向世界證明自己有多聰明,而是開始琢磨如何讓自己變得更有用更萬能。”——Gemini 3。

            “就像是馬拉松比賽,起跑速度不是關鍵,關鍵是耐力和實力。隨著技術不斷升級,功能越來越強大,越來越有用,總會實現趕超的!”——千問。

            當然,如何做到“有用”,還是要依托于公司固有的業務優勢。

            谷歌AI應用的核心是強化其“信息獲取”的既有優勢,基于Gemini模型的搜索功能AIOverviews月活用戶已達到20億。不過,搜索場景的“問答”是非剛需的——這從DeepSeek的失落中可見一斑,目前其功能還局限于“搜索問答”,導致其Q3月活用戶相比Q1,流失了5000萬。

            而千問APP作為阿里AI C 端入口,可以串聯起阿里生態內一攬子的應用,諸如電商、支付、出行、外賣等,這些功能滲透進大眾生活、工作的高頻場景中,則是大眾剛需,也能讓用戶感知到明確的價值。千問APP正用這些“人間煙火”的功能,轉化為用戶留存的護城河。

            千問APP的這種用戶粘性特色,與ChatGPT的對比則更加明顯。OpenAI因為本身沒有存量的高粘性高流量用戶,所以后者上線的電商業務,是牽手電商平臺Shopify、Etsy落地的,走得是與阿里AI內循環截然不同的外循環模式。

            相比外循環,阿里AI生態內循環的好處在于:一來,意味著阿里可以吃到整個AI產業鏈的紅利;二來,在“任務執行”的商業閉環上,其生態整合的路徑更短,整合效率更高,用戶體驗也會更流暢。

            三

            終局之戰:從“入口”到“閉環”,AI有了中國答案

            依托于全球頂尖的開源模型,以及免費的全模態超級應用模式,千問APP并不打算僅僅局限于中國市場,一公測就瞄準全球,國際版也將在近期同步上線,試圖借力Qwen大模型的海外影響力,直接對標ChatGPT爭奪全球用戶。

            在這場全球AI大決戰中——僅僅局限于問答陪聊的AI超級入口,遠遠不夠,構建一個能隨時完成用戶任務、能持續創造增量價值的“商業閉環”,才是目的地。

            QuestMobile數據顯示,2025年9月,AI 原生App、In-App AI及手機廠商AI助手,用戶規模分別達2.87億、7.06億和5.35億。其中,月活躍用戶規模TOP 50的AI應用中,In-App形態的插件應用占到31個,可謂遙遙領先。

            技術先行:阿里千問APP為何跑出更快的C端加速度?-鋒巢網

            這意味著,AI最廣泛的價值,其實在于應用場景中。這一趨勢下,在“全棧布局+大模型能力+場景融合+生態構建”上,具備綜合優勢的“全能”大廠勝算最高。而阿里和谷歌,正是這樣的“天選”公司。

            在AI的落地上,他們既在打造AI To C的入口如千問,同時也把AI能力內嵌到存量業務(如阿里的淘天和高德,如谷歌的搜索業務)中;與此同時,AI原生和存量業務也可以不分彼此高度協同,比如,在千問中,嵌套進電商、出行等業務,在用戶需要時隨時隨地調用等。

            在阿里打造的AI閉環生態中,AI Agent(智能體)即服務網絡。未來,越來越強大的千問,將作為神經網絡,串聯起阿里集團所有業務,形成一個龐大的“AI Agent即服務”的內循環網絡。于C端用戶而言,可以為其提供無縫、閉環的智能服務,于阿里而言,旗下業務可以通過AI實現無縫聯通,構建一個無屏障的AI內循環生態。

            正如吳泳銘的設想,“大模型是下一代操作系統”:未來所有工具、接口、應用,都將與大模型連接,都將圍繞大模型重構,所有用戶需求和行業應用將會通過大模型相關的工具執行任務。

            比如,作為全球最大的電商平臺,淘天在被AI重構,AI可以直接服務于其每年幾十億次的電商交易,讓供需匹配更高效更精準。與此同時,在千問這一AI入口中,用戶也能在需要時隨時調用淘天購物——如此一來,電商服務可以變得無處不在了。

            這種全棧布局的AI閉環模式,具備更高的價值彈性,以及更強的反脆弱性。

            一來,全棧模式下,AI可以高效變現,改造賦能存量業務,實現降本增效、開源節流。

            二來,存量業務通過AI賦能,增厚的利潤,積攢的豐沛現金流,又能輸血給需要高額技術投入的AI大模型基建上。

            三來,全棧布局的AI內循環模式下,公司可以通吃AI產業鏈上的紅利,可以全面承接AI紅利的持續涌現。

            四來,反應在資本市場上,AI閉環公司往往更被高看。最近一年,阿里市值已經翻倍;而在Q3,巴菲特旗下伯克希爾哈撒韋賣出了蘋果,卻首次建倉谷歌母公司,持倉市值高達43億美元。

            綜上,阿里千問閃電戰告捷,背后既有與谷歌達成的“全棧”共識,同時,又具備鮮明的阿里特色,與谷歌同向不同路,用“開源”換速度,用“免費”換規模,用“生態”換粘性,走出了一條具有中國特色的C端應用爆發之路。

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