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果。用戶使用互聯(lián)網(wǎng)的習慣正在改變，“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，核心就是找準了AI時代的核心定位——做用戶的超級連接者，順應從“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)絡效應”

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，再疊加實打實的網(wǎng)絡效應，讓用戶真正養(yǎng)成了使用習慣。

互聯(lián)網(wǎng)的本質，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，預算三百，后天入住”，千問會篩選房源、完成預訂，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，叫車成功后同步司機和車輛信息。

這種從需求到結果的無斷點閉環(huán)，才是真正的AI辦事，也是用戶愿意反復使用的核心原因。

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，而是實打實的網(wǎng)絡效應。

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

喊“千問幫我”的用戶越來越多，千問的服務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)絡效應，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，藏在技術和生態(tài)的雙向融合里。

千問的核心優(yōu)勢，無人能復制

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，他們的模型能力確實領先，能讀懂用戶的復雜需求，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網(wǎng)絡，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，要么技術強生態(tài)弱，要么生態(tài)弱技術強，都做不到技術和生態(tài)的雙向融合。

第一類是純技術型的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、票務等資源。

就算能拆解用戶的需求，也沒法對接對應的服務，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)用部分服務資源，但模型能力跟不上，在理解用戶真實需求和精準匹配服務上表現(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”兩個關鍵詞，但識別不出“帶老人”“能停車”的核心需求，匹配的結果自然不符合用戶預期。

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，千問有全球領先的模型能力，這是能讀懂用戶需求的基礎。

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，它都能精準拆解、快速匹配對應的服務。

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、時間偏好這些關鍵信息，精準匹配對應的高鐵票源。

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、飛豬的酒旅機票預訂、高德的出行服務、盒馬的生鮮零售、大麥的票務......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，到對接對應的服務資源，再到完成服務交付，整個流程沒有卡頓，形成了完整的服務閉環(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和商業(yè)領域持續(xù)投入、不斷積累的結果。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，支付寶應運而生；支付問題解決后，物流短板凸顯，菜鳥網(wǎng)絡隨即落地，這些平臺的爆火都是阿里厚積薄發(fā)的結果。

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

先看AI技術的積累，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，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，讓千問的服務能實時響應。

阿里云作為亞太第一的云計算平臺，是千問的基礎云底座。

海量的用戶數(shù)據(jù)處理、服務的云端部署、不同業(yè)務板塊的資源銜接，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，構成了完整的技術閉環(huán)，為千問承接海量用戶需求、做好全場景連接，打下了堅實的技術基礎。

這種全棧式的技術布局，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；酒旅的預訂體系，能實時對接全國的房源，完成秒訂秒確認；出行的叫車體系，能精準匹配司機和乘客，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)用的服務網(wǎng)絡，千問才能直接對接這些資源，從聽懂需求到完成服務交付，整個流程一氣呵成。

對比那些純技術型的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，而是為了讓技術貼近生活、服務普通用戶。

阿里一直說，技術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)略導向。

這種戰(zhàn)略導向，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。

阿里二十年的技術和生態(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)看到了技術落地的正確方向，AI不是用來炫技的，而是用來辦事的。

結語

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、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，貼近生活、服務實體才能發(fā)揮更大價值。