好股盛
“多个业务线被打通，千问被推向承载阿里生态能力的统一前端。”
作者丨席星
编辑丨覃倩雯
“一口气点 40 杯霸王茶姬的伯牙绝弦。”
“接入支付宝签证、户口、公积金等 50 余项政务服务。”
“变成每位老师的 AI 助教。”
1 月 15 日，在千问产品发布会上，千问正式宣布全面接入淘宝、支付宝、淘宝、飞猪、高德等阿里生态业务，一口气上线点外卖、买东西、订机票等 400 多项新功能，AI 从聊天迈入办事时代。
如果只把这次千问更新理解为“又多接了几个阿里系的 App”，可能低估了它的意义。阿里千问 C 端事业群总裁吴嘉在开场中表示：“千问是第一个真正能帮你办事的 AI。”
这次更新的功能横跨生活、工作和教育，在现场分别由三个产品经理一一讲解。看似分散，但背后指向同一个变化——千问正在由“聊天助手”转向“办事助理”。用吴嘉的话说，AI 要从副驾驶走向主驾驶。
更为重要的是，在接入的外卖、电商等场景中，千问第一次触碰了“交易”。在阿里体系内，任何产品一旦触碰到交易，就意味这不再是实验产品，而是进入了真正的业务验证期。
千问的这次更新，或将成为模型应用商业化落地的新范式。
01
量到位之后，阿里才开始”谈入口”
回看过去一年，C 端 AI 应用的主流形态，几乎都停留在“对话框里解决问题”。千问的变化，是从“给建议”走向“给结果”。
当用户提出消费需求后，千问会直接调用阿里体系内的能力：地址信息来自淘宝闪购，商品与商家推荐来自本地供给，支付与履约来自支付宝，整个流程完整留在阿里生态内。
在雷峰网 1 月 9 日的实测中，千问已经可以在平台内完成从接收需求到选购再到付款的全流程。比如点一杯咖啡，平台会优先推荐附近商家，并支持向左滑动筛选品类，还有“千问爆红包”给予补贴。以雷峰网所在区域为例，一杯星巴克的抹茶可可星冰乐，最终实付 18.5 元。
放在行业层面，千问正在从 AI 助手变成 AI 交易入口，这也是国内模型应用第一次真正承担这一角色。
在海外，这条路径已经被落实和验证过。
2025 年 9 月，ChatGPT 推出 “Instant Checkout（即时结账）” 功能，用户可以直接在聊天窗口完成购物。OpenAI 则会抽取 1%-3% 的交易佣金。按其规划，仅免费用户带来的商业抽成，在 2026—2030 年间就可能达到 1100 亿美元。
今年 1 月 11 日，沃尔玛与谷歌宣布，将商品整合进 Gemini，谷歌同时发布通用商业协议（UCP），让用户无需离开 AI 对话框，就能完成浏览与购买。
现在好股盛，轮到阿里把这一步落在国内。相比于 ChatGPT 和 Gemini 还要去跟电商平台谈合作，阿里因为生态优势显得更为丝滑。
在阿里的体系内，任何产品如果要承接高德、淘宝、飞猪这类成熟应用，首先要证明自己“值得被协同”。换言之，要是没有足够的用户规模，就没有资格成为入口试验田。
吴嘉在发布会现场表示，千问上线两个月，C 端月度活跃用户突破 1 亿，核心用户群体以学生和白领为主。
据第三方监测数据显示，11 月中旬之前，千问前身通义 App 的日下载量长期徘徊在 1 万次左右，随着集团级资源倾斜，下载量迅速拉升至 15 万次以上，并持续到月底。第三方认为，千问下载量暴涨的原因主要在于阿里集团对新产品的大力推广和用户的尝鲜心理。
在行业内部，甚至一度传出“千问留存超过豆包”的说法。尽管这一数据未能被进一步验证，但至少可以确认的是：在强投放与集中曝光阶段，千问并未出现明显的产品失速问题。大规模投放叠加阿里的品牌效应，让千问在极短时间内完成了用户覆盖。
但与字节不同，阿里并未选择顺势把“增长故事”继续讲下去。从投放节奏来看，千问的买量明显偏短期，春节等关键窗口并未延续大规模拉新动作。
这也解释了阿里在投放策略上的选择——相比春晚这样覆盖全民、同时消费行为很难改变的场景，千问选择跟B站合作，重点投放B站这类用户画像更精准的平台。
发布会还揭示了一个重要数据——千问用户主动询问商品推荐月环比增长300%。这一数据证明了千问正在被当作决策辅助工具而非单纯的信息查询工具使用，是成为入口的重要条件。
千问在数据上的成绩并不算差，甚至一度相当亮眼。但接下来要验证的是，用户规模能否转化为持续增长的基本盘，以及由尝鲜驱动的主动使用能否沉淀为稳定、可复用的交易路径。
02
为什么是阿里，最先“举家”托举千问？
AI 接入消费场景，并不是一个新命题。一加、荣耀的新机上市都展示过系统 AI 点奶茶的功能，小美也接入了美团的外卖、旅游、酒店预订等核心业务。
但阿里是最先系统性落地的一家，核心原因在于交易是阿里的原生能力，而不是外挂能力。即使是小美，支付这一环节也是外挂到微信、支付宝或者银行卡等外部支付方式。
从商品、商家、支付到履约，阿里掌握着整个全链路，组织阻力和接入成本都远低于其它公司。这也使得千问可以采取“渐进性接入”，先从高德这种功能性应用试水，再逐步扩展到外卖、电商等更复杂的场景。
在组织层面，阿里也提前做好了铺垫。
2025 年 12 月底，阿里组建千问事业群，由吴嘉挂帅，将原属阿里云、通义实验室、淘天集团、高德等多部门的C端团队整合至千问事业群，结束此前内部“赛马”状态，明确千问作为 Agent 中枢的定位，成为连接衣食住行的统一入口，而非单点工具。
对比来看，字节和腾讯的选择更为克制。
字节并非做不到。ChatGPT 推出即时结账功能半个月后，豆包就宣布接入抖音商城，但此后进展不明，甚至连商城链接展示也逐步收敛。原因或许在于字节做这件事，交易并不完全留在字节体系内，AI 更像是导流工具，并非闭环执行者。
腾讯还在“追进度”。元宝过去一年在用户规模、大模型能力上都明显落后于第一梯队，迫使腾讯在元宝和 IMA 等模型应用引入 DeepSeek 等外部模型辅助迭代。在内外压力叠加之下，腾讯开始“赶进度”。以姚顺雨的加入为界，在人才引入、组织架构、模型研发上开始逐个发力。（腾讯在模型应用上的进展细节，欢迎添加微信nebula-yee进一步沟通）
所以腾讯目前处于完善基础设施的阶段，模型能力、产品定位尚未稳定，贸然承接成熟交易可能会得不偿失。
相比之下，阿里反而是最适合下注这一把的玩家。可下注只是第一步，还要看效果。如果用户真的开始在千问里下单，原因大概率只有一个——它显著降低了决策成本。
通过千问买东西更便宜、更精准、更丝滑，不用在多个App间来回切换，能基于用户的历史偏好、位置、时间和预算，给出一个八九不离十的选择。
但反过来看，对很多用户而言，点外卖、刷淘宝，本身并不是一个纯效率行为。它包含探索、对比、犹豫，甚至是一种轻度解压和娱乐。早在2019年，马云就提出过一组数据：约1700万人每晚都会逛淘宝，但啥都不买。很多人并不是为了买东西，更多是图个有趣。
如果千问推荐不够精准，或者操作链路没有原生 App 顺滑，那很容易变成一个“多此一举”的中转站。更现实的问题在于，当千问从给建议变成直接下单，责任边界被显著迁移。
一旦推荐结果不符合预期，用户的不满可能会从商家指向千问。这对千问的模型理解能力、风控体系和解释能力，都有着极高的要求。
目前，千问在下单场景中引入了红包和优惠机制。在实际体验中，价格优势确实存在，但这更像是一种用户教育阶段的激励。当补贴收紧后，千问是否能够凭借“更省心”留住用户仍是未知数。
从商业角度来看，一旦成为交易入口，也将面临监管、风控和合规压力。
短期内，千问的升级更多影响的是市场预期，而非即时收入。但从中长期来看，这一步有助于阿里验证模型应用商业化路径，带动产业链发展，利好阿里系合作伙伴。
03
结语
大厂做 AI 大模型，最终要把它放在什么位置？这个问题，过去一年并没有标准答案。
业内有观点认为，承载大模型能力的 C 端模型应用可能未来真的会变成新的入口，但也有另一种观点认为，大模型会被拆解，融入到操作系统、App、服务流程，成为一种“看不见但无处不在”的能力。
按目前发展来看，两条路线都有了清晰的代表。字节正在推进的豆包手机助手更偏向后者，千问此次的更新，则印证了阿里更偏向于前者。
而这一选择也深度受制于各自的成本结构与财务约束，这也是阿里与其它大厂最显著的差异之一。
云计算、算力采购、模型训练与推理资源，都会真实的反映在财务报表中，并在未来几年持续摊销。
理论上，AI 时代应当推高云计算的毛利率，但现实是，阿里云的利润改善并未如预期般明显，反而面临来自火山云等对手的正面竞争。
这也意味着，阿里在 AI 上无法长期承受“10 块钱投入只换 1 块钱收入”的局面。历史上，Meta 与 Facebook 已经为此付出过代价——当 AI 投入无法被清晰证明其商业回报时，资本市场的耐心会迅速消耗。
因此，千问之所以会选择“入口”这个方向也很好理解：能够为阿里系应用带来“效率提升”或“收入增量”，是一条可被解释、可被审计，也更容易被长期接受的变现路径。
也正因如此，千问主动进入交易、政务、教育等高度复杂场景，去验证 AI 是否真的能够承担决策与执行角色。
当庞大的阿里系生态，被折叠进小小的千问中，阿里这一步棋，或将成为模型应用走向商业化闭环的重要观察样本。
本文作者长期关注字节、阿里、腾讯等大厂的 C 端模型应用，感兴趣的用户欢迎添加微信nebula-yee来聊。
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