霸榜過后，千問回答了那個(gè)問題嗎？

文 ｜ 闌夕

千問上線半個(gè)月了，它要回答的問題沒有變過：

在AI助手已經(jīng)琳瑯滿目的今天，大家為什么要去用千問？

確實(shí)，ChatBot這種產(chǎn)品形式?jīng)]什么網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，用戶的遷移成本并不算高，但在AI助手已經(jīng)成為大廠標(biāo)配之后，千問還是需要找到它的后發(fā)優(yōu)勢。

而以千問的定位——會聊天，能辦事——來看，千問打進(jìn)市場的時(shí)間差，可能是「剛剛好」。

「剛剛好」的意思，指的是基座模型的發(fā)展水平和信任AI的用戶心智處于正在雙向奔赴的高光時(shí)刻。

比如千問評價(jià)最高的一項(xiàng)能力，是辦公替代，在對話里就能精確控制一份PPT的生成和編輯，并將文件轉(zhuǎn)化成各種場景需要的格式，這對很多手機(jī)用戶來說是絕對的剛需。

針對有特殊格式要求的文檔，千問還能智能識別內(nèi)容類型，「生成即排版」，排版能力覆蓋近千所高校官方格式、120多種公文模板、71類近萬份合同模板。

要知道，中國的80后和90后，可能是唯一「懂得怎么用電腦」的一代人，上一輩生不逢時(shí)就不說了，下一輩因?yàn)槌砷L軌跡和移動互聯(lián)網(wǎng)完全重疊，以致于年輕人也對PC環(huán)境尤為陌生。

所以用千問來做PPT并直接交付給上級，成了這波增長里意料之外的亮點(diǎn)，但我要說反倒不是這個(gè)在AI助手里內(nèi)嵌一個(gè)Office的想法，而是大模型應(yīng)用可能已經(jīng)走到了「Next Level」：

比的是誰能更快且多的將軟件OTT化。

細(xì)說之前，不妨先來回憶一下2025年的大模型行業(yè)，在產(chǎn)品層發(fā)生了哪些重大轉(zhuǎn)折：

• DeepSeek的橫空出世，打破了美國四大AI公司（OpenAI、Anthropic、Google、xAI）的「制空權(quán)」，并打響了開源包圍閉源的反擊戰(zhàn)；

• 以Manus為先行者的大量初創(chuàng)公司，開始發(fā)力調(diào)用而非開發(fā)模型的Agent市場，不再重復(fù)造輪子，轉(zhuǎn)而嘗試為AI接入手腳，接管用戶的設(shè)備使用權(quán)，脫離聊天框的約束；

• 在Scaling Laws瀕臨失效后，OpenAI成功掀起「萬物皆可吉卜力化」的風(fēng)潮，以多模態(tài)能力再次讓ChatGPT取得領(lǐng)先，主流大模型進(jìn)入全尺寸時(shí)代；

• Google憑借雄厚的家底和醒悟的效率，再次回到牌桌當(dāng)莊，不但破壞了「Sota輪流坐」的規(guī)矩，還以全家桶的產(chǎn)品組合，一邊走別人的路，一邊讓別人無路可走；

要知道，這種跌宕起伏的劇本，其實(shí)是在不到12個(gè)月里輪番上演的，恍惚之間，真有「天上一日，人間一年」的錯(cuò)覺，緊湊尺度下的技術(shù)變革，就是如此暴力。

不過，細(xì)想這四次轉(zhuǎn)折，其實(shí)都留了缺憾：

開源模型的經(jīng)濟(jì)回報(bào)及其預(yù)期嚴(yán)重不足，在創(chuàng)造的產(chǎn)值層面，中美之間的經(jīng)濟(jì)差距遠(yuǎn)高于技術(shù)差距；

Agent的實(shí)際體驗(yàn)不太樂觀，即便每一步都能達(dá)到90%的成功率，五步加權(quán)下來的成功率就只有不到50%，這會無限放大復(fù)雜任務(wù)的完成難度；

全尺寸主要起到清場作用，進(jìn)一步淘汰掉了訓(xùn)練資源不足的對手，但對第一梯隊(duì)沒有太大影響；

Google的收割更是違背了這個(gè)行業(yè)的「祖訓(xùn)」，畢竟大家當(dāng)初都是因?yàn)椴幌肟吹紾oogle贏得一切才合伙起事的??

理解了上述種種，就能理解為什么我說千問的進(jìn)場時(shí)機(jī)，微妙得「剛剛好」了。

背靠下決心「畢其功于一役」的阿里，千問手握無限彈藥的開火權(quán)，可以和Google一樣承受長期戰(zhàn)略的壓力，甚至連自造芯片都和Google靠著TPU打掉英偉達(dá)財(cái)報(bào)如出一轍。

更重要的是，將Agent內(nèi)化到AI助手的射程里，用相對務(wù)實(shí)的短路徑吃掉軟件服務(wù)的增值業(yè)務(wù)，比起一步登天的造勢和落空，可行性要高太多了。

事實(shí)上，用AI工具來幫助用戶做PPT，并不是要完全替人完成所有，而是幫他們省去大量的低效率時(shí)間。

數(shù)據(jù)顯示，全國有2.6億的PPT使用人群，高頻用戶平均每天要花2個(gè)多小時(shí)在PPT上，但在這2個(gè)小時(shí)里，真正用在想法創(chuàng)作的時(shí)間其實(shí)很少，大部分時(shí)間都耗在了找模板、調(diào)結(jié)構(gòu)、改樣式這些工作上。

站在生產(chǎn)力的角度來說，這是相當(dāng)嚴(yán)重卻又得不到解決的浪費(fèi)，即便有了AI之后，工具與工具之間的割裂，又會新增頻繁的切換成本，越用越累。

所以千問能做PPT的價(jià)值，也在于一站式的交付成品，除了輔助用戶激發(fā)思想，還能「順手」把工作完成，把領(lǐng)導(dǎo)權(quán)交到普通人的手上，讓掌握技能這件事情不再成為障礙。

之所以寫PPT這個(gè)能力過于突出，是因?yàn)樗谀撤N程度上是辦公鏈路里最為內(nèi)耗的環(huán)節(jié)，由此為切入點(diǎn)，千問試圖把每個(gè)人的工作質(zhì)量都提上幾個(gè)檔位，讓他們專注于重視個(gè)人能力的表現(xiàn)，這反而真正把用戶從形式主義泥沼里解放了出來，回歸人本主義的理念。

這才是AI該做的事情，不是嗎？

可以預(yù)見的是，模型的內(nèi)化能力只會越來越強(qiáng)，以前人們還在驚嘆無所不知的Chat，如今只會Chat的AI助手就已經(jīng)落伍了，它所替代的，也不應(yīng)該只有搜索框，萬億級的生產(chǎn)力工具都在迎來一次巨變。

比如那些「只會說卻不能動」的傳統(tǒng)AI助手，在很多時(shí)候只能起到一個(gè)外界大腦的作用，用戶需要不斷的生成和搬運(yùn)文本，回到辦公軟件去做交付。

但在千問這種集成化的下一代AI助手里，軟件本身只是被調(diào)用的工具之一，用戶的交流主體，永遠(yuǎn)是模型，當(dāng)模型擁有指哪打哪的辦事效率，用戶是不是真的需要安裝軟件，也就并不重要了。

這就是OTT化的意思，軟件不存在了——或者說，操作軟件成了模型能力的延伸。

「軟件吞噬一切」曾是開啟互聯(lián)網(wǎng)繁榮的標(biāo)志性金句，當(dāng)時(shí)的場面就是依靠足夠低廉的邊際成本，軟件作為一種產(chǎn)品化的服務(wù)模式OTT掉了工業(yè)化的項(xiàng)目制，時(shí)過境遷，AI成為了新的生產(chǎn)力，又開始OTT掉陳舊僵硬的軟件生態(tài)，就很輪回。

何況千問必然還會將阿里擅長的在線購物場景、生活消費(fèi)場景全都集成進(jìn)來，下一代大模型的主場，正在無限接近上限智能+精確行動的套餐。

就像Nano Banana Pro之所以再次刷爆社交媒體，就是因?yàn)樗孟癫恢皇且粋€(gè)強(qiáng)大的文生圖模型，因?yàn)橛辛薌emini 3的「搭手」，Nano Banana Pro的制圖過程融入了思維鏈，這讓它能一步到位的生成文字密集的信息圖，并理解意圖表達(dá)。

這就是會辦事的AI，所能突破的邊界。

我經(jīng)常會把時(shí)隔十年左右的兩幅畫面，放在一起對比：

一個(gè)是十年前，美團(tuán)的創(chuàng)始人王興說開完會需要有人整理會議記錄，需要用到visio來畫流程圖，王興問年輕的同事會不會用visio，而她毫不猶豫的說「我可以學(xué)」，事后王興表示，「這四個(gè)簡單的字里有無窮的力量。」

另一個(gè)今年，在開發(fā)者扎堆的群里，有人分享了GitHub上的一個(gè)新項(xiàng)目，認(rèn)為可能有助于大家的工作，此時(shí)有人接茬，說了這么一句話——「OK，我讓Claude去學(xué)」——在我看來，這句話里的力量感同樣震撼。

都說AI削弱了人類的主體性，但辨別真正的主體性，更加重要。

除非有人認(rèn)為在PPT里像素級對齊線條才是他的存在意義，否則就不可能把吩咐AI代勞視為主體性的喪失，而千問選擇的市場，也不在于那日均不到十分鐘的聊天機(jī)會。

真正有價(jià)值的，是即插即用的、All In One的信息處理入口，是需要辦事就想到打開千問的自然心智。

最后分享一個(gè)非常形象的圖示——也是基于思維鏈和文生圖的組合生成的AI作品——用來錨定在這個(gè)巨變的時(shí)代，我們當(dāng)前處在的位置，以及即將撞上的未來。