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      「舉家」托舉千問,阿里在賭什么?

      本文作者: nebula   2026-01-16 10:00
      導語:多個業務線被打通,千問被推向承載阿里生態能力的統一前端。

      “一口氣點 40 杯霸王茶姬的伯牙絕弦。”

      “接入支付寶簽證、戶口、公積金等 50 余項政務服務。”

      “變成每位老師的 AI 助教。”

      1 月 15 日,在千問產品發布會上,千問正式宣布全面接入淘寶、支付寶、淘寶閃購、飛豬、高德等阿里生態業務,一口氣上線點外賣、買東西、訂機票等 400 多項新功能,AI 從聊天邁入辦事時代。

      如果只把這次千問更新理解為“又多接了幾個阿里系的 App”,可能低估了它的意義。阿里千問 C 端事業群總裁吳嘉在開場中表示:“千問是第一個真正能幫你辦事的 AI。”

      這次更新的功能橫跨生活、工作和教育,在現場分別由三個產品經理一一講解。看似分散,但背后指向同一個變化——千問正在由“聊天助手”轉向“辦事助理”。用吳嘉的話說,AI 要從副駕駛走向主駕駛。

      更為重要的是,在接入的外賣、電商等場景中,千問第一次觸碰了“交易”。在阿里體系內,任何產品一旦觸碰到交易,就意味這不再是實驗產品,而是進入了真正的業務驗證期。

      千問的這次更新,或將成為模型應用商業化落地的新范式。

      量到位之后,阿里才開始”談入口”

      回看過去一年,C 端 AI 應用的主流形態,幾乎都停留在“對話框里解決問題”。千問的變化,是從“給建議”走向“給結果”。

      當用戶提出消費需求后,千問會直接調用阿里體系內的能力:地址信息來自淘寶閃購,商品與商家推薦來自本地供給,支付與履約來自支付寶,整個流程完整留在阿里生態內。

      在雷峰網 1 月 9 日的實測中,千問已經可以在平臺內完成從接收需求到選購再到付款的全流程。比如點一杯咖啡,平臺會優先推薦附近商家,并支持向左滑動篩選品類,還有“千問爆紅包”給予補貼。以雷峰網(公眾號:雷峰網)所在區域為例,一杯星巴克的抹茶可可星冰樂,最終實付 18.5 元。

      「舉家」托舉千問,阿里在賭什么?

      放在行業層面,千問正在從 AI 助手變成 AI 交易入口,這也是國內模型應用第一次真正承擔這一角色。

      在海外,這條路徑已經被落實和驗證過。

      2025 年 9 月,ChatGPT 推出 “Instant Checkout(即時結賬)” 功能,用戶可以直接在聊天窗口完成購物。OpenAI 則會抽取 1%-3% 的交易傭金。按其規劃,僅免費用戶帶來的商業抽成,在 2026—2030 年間就可能達到 1100 億美元。

      今年 1 月 11 日,沃爾瑪與谷歌宣布,將商品整合進 Gemini,谷歌同時發布通用商業協議(UCP),讓用戶無需離開 AI 對話框,就能完成瀏覽與購買。

      現在,輪到阿里把這一步落在國內。相比于 ChatGPT 和 Gemini 還要去跟電商平臺談合作,阿里因為生態優勢顯得更為絲滑。

      在阿里的體系內,任何產品如果要承接高德、淘寶、飛豬這類成熟應用,首先要證明自己“值得被協同”。換言之,要是沒有足夠的用戶規模,就沒有資格成為入口試驗田。

      吳嘉在發布會現場表示,千問上線兩個月,C 端月度活躍用戶突破 1 億,核心用戶群體以學生和白領為主。

      據第三方監測數據顯示,11 月中旬之前,千問前身通義 App 的日下載量長期徘徊在 1 萬次左右,隨著集團級資源傾斜,下載量迅速拉升至 15 萬次以上,并持續到月底。第三方認為,千問下載量暴漲的原因主要在于阿里集團對新產品的大力推廣和用戶的嘗鮮心理。

      在行業內部,甚至一度傳出“千問留存超過豆包”的說法。盡管這一數據未能被進一步驗證,但至少可以確認的是:在強投放與集中曝光階段,千問并未出現明顯的產品失速問題。大規模投放疊加阿里的品牌效應,讓千問在極短時間內完成了用戶覆蓋。

      但與字節不同,阿里并未選擇順勢把“增長故事”繼續講下去。從投放節奏來看,千問的買量明顯偏短期,春節等關鍵窗口并未延續大規模拉新動作。

      這也解釋了阿里在投放策略上的選擇——相比春晚這樣覆蓋全民、同時消費行為很難改變的場景,千問選擇跟B站合作,重點投放B站這類用戶畫像更精準的平臺。

      發布會還揭示了一個重要數據——千問用戶主動詢問商品推薦月環比增長300%。這一數據證明了千問正在被當作決策輔助工具而非單純的信息查詢工具使用,是成為入口的重要條件。

      千問在數據上的成績并不算差,甚至一度相當亮眼。但接下來要驗證的是,用戶規模能否轉化為持續增長的基本盤,以及由嘗鮮驅動的主動使用能否沉淀為穩定、可復用的交易路徑。

      為什么是阿里,最先“舉家”托舉千問?

      AI 接入消費場景,并不是一個新命題。一加、榮耀的新機上市都展示過系統 AI 點奶茶的功能,小美也接入了美團的外賣、旅游、酒店預訂等核心業務。

      但阿里是最先系統性落地的一家,核心原因在于交易是阿里的原生能力,而不是外掛能力。即使是小美,支付這一環節也是外掛到微信、支付寶或者銀行卡等外部支付方式。

      從商品、商家、支付到履約,阿里掌握著整個全鏈路,組織阻力和接入成本都遠低于其它公司。這也使得千問可以采取“漸進性接入”,先從高德這種功能性應用試水,再逐步擴展到外賣、電商等更復雜的場景。

      在組織層面,阿里也提前做好了鋪墊。

      2025 年 12 月底,阿里組建千問事業群,由吳嘉掛帥,將原屬阿里云、通義實驗室、淘天集團、高德等多部門的C端團隊整合至千問事業群,結束此前內部“賽馬”狀態,明確千問作為 Agent 中樞的定位,成為連接衣食住行的統一入口,而非單點工具。

      對比來看,字節和騰訊的選擇更為克制。

      字節并非做不到。ChatGPT 推出即時結賬功能半個月后,豆包就宣布接入抖音商城,但此后進展不明,甚至連商城鏈接展示也逐步收斂。原因或許在于字節做這件事,交易并不完全留在字節體系內,AI 更像是導流工具,并非閉環執行者。

      騰訊還在“追進度”。元寶過去一年在用戶規模、大模型能力上都明顯落后于第一梯隊,迫使騰訊在元寶和 IMA 等模型應用引入 DeepSeek 等外部模型輔助迭代。在內外壓力疊加之下,騰訊開始“趕進度”。以姚順雨的加入為界,在人才引入、組織架構、模型研發上開始逐個發力。(騰訊在模型應用上的進展細節,歡迎添加微信 nebula-yee 進一步溝通)

      所以騰訊目前處于完善基礎設施的階段,模型能力、產品定位尚未穩定,貿然承接成熟交易可能會得不償失。

      相比之下,阿里反而是最適合下注這一把的玩家。可下注只是第一步,還要看效果。如果用戶真的開始在千問里下單,原因大概率只有一個——它顯著降低了決策成本。

      通過千問買東西更便宜、更精準、更絲滑,不用在多個App間來回切換,能基于用戶的歷史偏好、位置、時間和預算,給出一個八九不離十的選擇。

      但反過來看,對很多用戶而言,點外賣、刷淘寶,本身并不是一個純效率行為。它包含探索、對比、猶豫,甚至是一種輕度解壓和娛樂。早在2019年,馬云就提出過一組數據:約1700萬人每晚都會逛淘寶,但啥都不買。很多人并不是為了買東西,更多是圖個有趣。

      如果千問推薦不夠精準,或者操作鏈路沒有原生 App 順滑,那很容易變成一個“多此一舉”的中轉站。更現實的問題在于,當千問從給建議變成直接下單,責任邊界被顯著遷移。

      一旦推薦結果不符合預期,用戶的不滿可能會從商家指向千問。這對千問的模型理解能力、風控體系和解釋能力,都有著極高的要求。

      目前,千問在下單場景中引入了紅包和優惠機制。在實際體驗中,價格優勢確實存在,但這更像是一種用戶教育階段的激勵。當補貼收緊后,千問是否能夠憑借“更省心”留住用戶仍是未知數。

      從商業角度來看,一旦成為交易入口,也將面臨監管、風控和合規壓力。

      短期內,千問的升級更多影響的是市場預期,而非即時收入。但從中長期來看,這一步有助于阿里驗證模型應用商業化路徑,帶動產業鏈發展,利好阿里系合作伙伴。

      結語

      大廠做 AI 大模型,最終要把它放在什么位置?這個問題,過去一年并沒有標準答案。

      業內有觀點認為,承載大模型能力的 C 端模型應用可能未來真的會變成新的入口,但也有另一種觀點認為,大模型會被拆解,融入到操作系統、App、服務流程,成為一種“看不見但無處不在”的能力。

      按目前發展來看,兩條路線都有了清晰的代表。字節正在推進的豆包手機助手更偏向后者,千問此次的更新,則印證了阿里更偏向于前者。

      而這一選擇也深度受制于各自的成本結構與財務約束,這也是阿里與其它大廠最顯著的差異之一。

      云計算、算力采購、模型訓練與推理資源,都會真實的反映在財務報表中,并在未來幾年持續攤銷。

      理論上,AI 時代應當推高云計算的毛利率,但現實是,阿里云的利潤改善并未如預期般明顯,反而面臨來自火山云等對手的正面競爭。

      這也意味著,阿里在 AI 上無法長期承受“10 塊錢投入只換 1 塊錢收入”的局面。歷史上,Meta 與 Facebook 已經為此付出過代價——當 AI 投入無法被清晰證明其商業回報時,資本市場的耐心會迅速消耗。

      因此,千問之所以會選擇“入口”這個方向也很好理解:能夠為阿里系應用帶來“效率提升”或“收入增量”,是一條可被解釋、可被審計,也更容易被長期接受的變現路徑。

      也正因如此,千問主動進入交易、政務、教育等高度復雜場景,去驗證 AI 是否真的能夠承擔決策與執行角色。

      當龐大的阿里系生態,被折疊進小小的千問中,阿里這一步棋,或將成為模型應用走向商業化閉環的重要觀察樣本。

      本文作者長期關注字節、阿里、騰訊等大廠的 C 端模型應用,感興趣的用戶歡迎添加微信 nebula-yee 來聊。

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