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今天的峰值只是未來的日常
文/劉宇翔
編輯/王芳潔
1995年春節,一首名叫《千萬次的問》的歌一經演出,風靡全國,2026年春節,一款名叫千問的應用連續多日霸榜蘋果App store免費榜,而這款個人AI助手不過2025年11月才開始公測。
2月12日,千問發布戰報顯示,僅過去6天,用戶就說了41億次“千問幫我”,這是個什么規模呢?相當于平均每位國人向AI agent發出了3次指令,真的是time and time again了。
31年過去了,我們還在“千萬次的問”。可能唯一不同的是,以前,我們的問題等待答案,現在,我們的問題需要解決方案。千問上那41億次的交互指令,最終變成超過1.2億個訂單閉環,點杯奶茶,買件衣服,或者搶張春運火車票。
說起來,2026年的春運,不只是人類的大型遷徙了,也是智能體的,它們終于從AI宇宙走向了物理世界,全球首次大規模“任務型AI”的商業化驗證籍此完成。
而人類也終于等來了賈維斯。這個2008年《鋼鐵俠》中,能“隨時為您效勞”的AI管家,曾令人心馳神往,卻被認為不過是藝術想象。同樣被認為是想象力大師的還有由AAAI(美國人工智能促進協會)主辦的雜志《AI Magazine》,那年它發布了一張名為《The AI Landscape》的海報,自動駕駛汽車、智能醫療中心、會學習的系統、協作型機器人、能理解人的軟件被放到了生活的每個角落。
誰能想到,16年后,AI真的就像水和電一樣成為了人類的日常,因為它能交付的不只有信息,更有行動。從信息到行動,可以說是人機關系演變史上的一道分水嶺。踏過這道分水嶺,未來十年,AI的競爭就在于能否閉環執行真實世界任務。
而當千問登頂蘋果App Store免費榜第一,QuestMobile 最新數據顯示千問 DAU 已經逼平豆包,也標志著用戶的習慣變遷,在 PC 時代是搜一下,在移動互聯網時代是刷一刷,在AI時代則是“千問幫我辦”。
新的時代來了,這是一場再高估都不為過的范式轉換。
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01
巨變始于 2 月 6 日,那天阿里千問APP正式上線“春節30億請客計劃”(20億奶茶免單+10億現金紅包),坦白說,那天我并沒有能第一時間薅到千問的羊毛,因為涌入的訂單太多,千問卡頓了,而我家樓下的奶茶店,前來提單的小哥也人滿為患。
畢竟是人類歷史上第一次“AI agent”聯動“物理世界”的全方位壓力測試,雖然有種種插曲,但應該都在預期內的,因為這個測試遠比雙 11更為復雜。
千問是這場測試的核心樞紐,它聯動線上后端系統與線下物理世界,它需要聽懂用戶的自然語言需求,還要精準定位用戶位置、匹配周邊合作門店,完成下單,再同步聯動商家接單、騎手配送,AI 在每一個環節都將線上技術與線下實體強綁定,這種“自然交互-token-線下履約”的全閉環,是雙11從未面臨過的復雜挑戰。
據測算,活動上線3小時訂單量突破百萬,5小時飆升至500萬單,9小時直接沖破1000萬單,千問APP瞬時流量峰值達到平時的8倍,每秒查詢率(QPS)從日常的1萬飆升至80萬,遠超服務器理論承載的24萬QPS上限。
用戶的每一次問詢,都會調用起 Agent,點奶茶不過是最簡單的任務。復雜一些的,例如用戶說“幫我搶一張初三回北京的高鐵票”,千問Agent需要理解春節運力緊張的時間窗口,調起12306的余票查詢接口,協同多個備選車次和搶票策略,篩選出幾個方案交由用戶選擇,然后把電子客票推送到用戶的對話列表里,通過支付寶完成支付。
這是一個完整的閉環:意圖識別+工具調度+多系統協同+支付閉環。對用戶來說,只是一句話的功夫,而背后是阿里全棧的聯合作戰,可以說是全球獨此一家的能力。
自從 ChatGPT 引爆 AI 革命以來,過去幾年,雖然模型不斷演進,但全球AI行業的主流產品形態仍是對話機器人,生成內容、代碼,用戶支付的是“會話時長”。OpenAI的訂閱模式、Gemini的API計費,底層邏輯都是按Token收費——用戶為模型吐出的每一個字符付費。
并不是它們沒想過打通物理世界。2025年9月底,ChatGPT推出的“即時結賬”(Instant Checkout),試圖跑通從對話到下單的完整購物閉環。今年1月11日,谷歌與沃爾瑪宣布,計劃將沃爾瑪及山姆會員店的商品整合進谷歌的Gemini。這些嘗試都遭遇到了巨大的地理屏障,那就是生態缺失。
OpenAI是擁有世界首屈一指的模型,但缺乏支付、物流等基礎設施,履約依賴他人,體驗割裂。谷歌雖然擁有強大的操作系統與辦公生態,但其服務更多局限于“屏幕內的數字閉環” ,也沒有現實世界的物理基礎設施,與沃爾瑪的整合難度巨大。而有著龐大倉儲設施和物流網絡的亞馬遜,在大模型技術側卻仍處于追趕狀態,早年間推出的Alexa 智能化程度低,即便升級后的Alexa Plus是基于大語言模型,用戶反饋仍存在響應延遲增加、語音語調怪異等等問題。
就在今天,谷歌才宣布正在增加一種功能,讓消費者可以在gemini購買來自第三方平臺Etsy和Wayfair的商品。
而依托阿里生態的千問,能把產品價值錨點從“對話過程”移到了“任務結果”,實現訂餐、購票、比價、支付、物流查詢,每個指令的末端都通向一個可執行的商業閉環,人們不是為token 付費,而是為結果買單。
這不是技術優勢,是產品邏輯的代差,更是生態的優勢。所以我們才能看到,千問的AI訂單量已經過億,谷歌才剛剛開始跟進測試。
未來,從 ChatGPT 與 Gemini 的此消彼長來看,純對話式AI的用戶會話時長正在緩慢下降,而任務型AI的調用頻次正在增長。畢竟,對話是消耗品,人們對Chatbots 總有倦怠期;任務是剛需品,對Agent只會越用越深。
這才是1.2億單量背后的動力機制:模型越調用,場景越理解;場景越理解,任務完成度越高;任務完成度越高,用戶越敢把更重要的事交給Agent。
這是分水嶺,這意味著人們已經接受了它,成為生活的一部分。
02
此前,本輪 AI 競賽的焦點一直在模型層。參數規模、多模態、上下文長度、推理能力——這些技術指標定義了上半場的競爭版圖。OpenAI、Anthropic、Google、阿里以及其他公司都在這個維度上激烈角逐。
模型能力仍在迭代,但邊際收益遞減。用戶分不清GPT-4.5和GPT-5的區別,就像十年前分不清iPhone 6和iPhone 6s的芯片升級。真正讓用戶感知差異的,是模型能做什么——而不單是模型有多強。自 2025年下半年開始,全球AI行業出現了一個微妙的變化:關于AGI的討論熱度在下降,關于Agent商業化的討論熱度在上升。
前者是理想,后者是生活,或者說前者的實現有賴于后者的支撐。但在探索Agent 商業化的路上,很多時候還是變成了極客DIY 式的游戲。而2026年春節這場 AI 點奶茶,牌局變了。
阿里選擇春節作為Agent大規模商用的驗證場,不是偶然。春節是中國全民參與的最活躍、最復雜的綜合消費場景集合。奶茶是高頻剛需單品,搶票是運力調度,年貨是價格博弈,聚餐是多人決策,觀影是即時選座,每一個任務都包含多個變量、多個約束條件、多個系統接口,是測試 AI能力邊界的最好試金石。
更重要的是,春節是用戶“任務感”最強的時段。人們打開手機不是為了消遣,是為了解決具體問題。這種高密度、高剛需、高時效的任務流,恰好是Agent從“可用”到“好用”的加速器。
整個春節期間,千問沒有采取傳統互聯網慣用的發錢拉新策略。它的核心鉤子是“免單”,但底層邏輯是訓練。
用戶通過千問完成訂餐、購票、購物等任務,有機會觸發免單獎勵。表面看是讓利,實則是用真實的消費反饋訓練用戶的調用習慣。
每一次免單都是一次正反饋閉環:用戶下達任務,Agent調用工具完成任務,用戶獲得獎勵,信任感加深,下一次更愿意把復雜任務交給Agent。
這不是燒錢換DAU,這是用真實消費行為訓練用戶習慣。免單是入口,Agent調用量才是核心KPI,它反映了 AI在C端的真實滲透深度。
整個周期內,用戶通過千問Agent完成的訂單迅速增長,用戶在春節期間完成了從“試探性使用”到“習慣性調用”的跨越。而這些任務不是憑空捏造的。搶火車票是真實的春運焦慮,年貨比價是真實的消費決策,電影選座是真實的春節娛樂。用戶不是因為好奇才打開千問,是因為有需求要滿足。
這才是Agent商業化驗證的真正含義:AI不是玩具,是工具。
人與動物的區別在于會使用語言和工具,人是社會動物,每天都在物理世界活動,在各個場景中穿梭。
經過二十多年的積累,阿里的電商、本地生活、文娛、出行構成了全球密度最高的消費場景網絡。當用戶打開千問,每個指令末端都有可承接的履約系統。這不是后天嫁接的,是先天嵌入的。用戶不需要跳轉到另一個App完成支付,不需要復制粘貼訂單號去另一個平臺查詢物流。從意圖到履約,全程在Agent閉環內完成。
這次“30億請客計劃”圍繞“AI生活助手”定位設計的全場景活動,其就在于核心規則與規模呈現出“無門檻、全覆蓋、強聯動”的特點,也正是這種設計,直接引爆了全民參與熱情。
唯一打通“模型-生態-支付-履約”全鏈路的千問,形成正向飛輪。據QuestMobile數據顯示,阿里旗下千問憑借“30億免單活動”活動強勢拉新,活動首日日活躍用戶(DAU)達5848萬,較前一日多出超5100萬,增幅達727.7%。
成為“AI 超級入口”的千問不但串聯起阿里的整個生態,還極大提升了生態的使用頻次,形成規模效應,相當于分攤了AI+生態的基礎設施成本,也使得對 AI 的資本投入有了更大的回報空間,每個token 都不再是消耗,而是對應著潛在產出。
對比同期其他玩家的打法,千問的差異更加清晰。字節豆包押注的是流量曝光,通過抖音開屏和短視頻密集投放,試圖用母體的流量紅利喂養AI產品。騰訊元寶依賴的是社交裂變,通過在微信群、朋友圈的紅包導流。
這些打法各有優勢,但任務入口可能是門檻最高、壁壘最深的那一個。用戶時長可以被更沉浸的內容搶走,AI+ 社交關系鏈在另一個 App難以復制,但消費決策的任務入口一旦被某個Agent占據,遷移成本極高。
你把今年的春節搶票任務交給了千問,明年你會換一個Agent重新綁定12306、授權免密支付、重新教它你的偏好車次嗎?
大概率不會。
這就是任務型AI的護城河:它不是靠流量驅動的,是靠信任驅動的。今天的峰值,或許,只是未來的日常。
03
過去三年,全球AI競爭一直沿著美國定義的坐標系展開:OpenAI是原點,Anthropic和Gemini是橫軸上的追隨者,中國公司被劃入另一個象限——追趕者象限。
全球AI競賽的核心是“技術輸出”。誰發布了更強的模型,誰拿了更多的融資,誰占據了更多的開發者生態。OpenAI憑借GPT-4一度遙遙領先,Anthropic用Claude追趕,Google祭出Gemini,阿里的通義在開源領域占據優勢。
那是上半場的邏輯。
但進入2026年,規則變了。投資人不再滿足于模型跑分和開發者數量,他們開始追問一個問題:AI到底怎么實現價值變現?
千問的價值,恰恰在于它回答了這個追問。在下半場,誰能構建可執行、可擴展的任務型Agent生態,誰先跑通閉環,或許可持續、無痛感的商業化,誰將獲得勝利。
那么,下半場的原點就不是模型參數規模,是任務閉環能力。橫軸是消費場景的廣度,縱軸是履約系統的深度。
美國巨頭在橫軸上并不占優——它們沒有一體化的消費服務賬戶體系,沒有跨場景的履約基礎設施。OpenAI 管模型,亞馬遜管購物,OpenTable管訂餐,Uber管出行,PayPal管支付——每個環節有獨立的巨頭,但沒有一個實體把它們全部打通。
這是千問的生態紅利,它接入的淘寶天貓、支付寶、閃購、飛豬、高德等阿里生態業務,也是阿里在過去二十年積累的獨特資產。AI在擁有超強大腦之后,長出了能夠觸達真實世界的手和腳,在生活中實實在在地替用戶“干活”。
相比之下,全球主流AI產品仍在艱難探索商業化路徑。算力成本呈指數級增長,訂閱模式遭遇用戶增長天花板,API調用模式面臨價格戰壓力。它們的共同困境是:用戶愿意為對話付費,但不太愿意持續為對話付費——除非對話能完成實際任務。
這正是千問春節數據的戰略意義。阿里用一場實戰測試驗證了,AI可以在C端消費場景中跑通“模型-生態-支付-履約”全鏈路。這不是實驗室Demo,是真實世界的大規模運行。
新的行業需要新的KPI。上半場大家比的是模型榜單得分、API調用量、開發者生態規模;下半場應該比的是Agent調用頻次、任務完成率、交易閉環滲透率。
因為API調用量只能說明有多少開發者在試用你的模型,Agent調用量、訂單量才能反映AI在C端真實場景的滲透深度。前者是供給側的繁榮,后者是需求側的覺醒。
但人們的需求是無窮無盡的,僅靠阿里的生態是很難全部滿足,因此,除了接入阿里生態,阿里已經在討論接入第三方的產品,會在春節后商量出接入方式,此前,千問C端事業群的負責人吳嘉就表示,“方向上我們肯定是會開放的,已經有很多的第三方想進入。”
字節豆包和騰訊元寶當然不會坐視千問獨享任務型AI市場。豆包正在加速接入抖音電商和本地生活,元寶會加速融入微信乃至整個騰訊生態。它們欠缺的是千問那樣的多場景一體化賬戶體系,但各有流量和場景的局部優勢。
雖然千問直接切入高頻消費決策節點,卡位更硬,但真正的戰役才剛剛開始。
國內科技大廠早已鏖戰多年,自然是不怵戰火,越打反而會增加消費者福利,這屬于帕累托改進了。
可以清晰看到的是,全球AI競爭不再由美國單邊定義坐標。中國公司用一種完全不同于硅谷的路徑,跑通了大規模任務型AI的商業化驗證。這個結果與大模型的迭代同樣重要,甚至某種程度上更為重要,畢竟,AI 單靠融資輸血是難以為繼的。
全球AI公司仍在爭論AGI何時到來,阿里已用6天1.2億訂單證明,通往AGI的路上,可持續的Agent商業化路徑是什么樣的。通義模型在全球開源界的影響力和千問的春節數據,也標志著中國AI從“技術輸出”轉向“價值交付”,重新定義全球AI競爭坐標系。
千問的41億次交互指令、1.2億個訂單不會停留在這個春節。它只是一個開端,一個信號,一種預演。當數以億計的用戶開始習慣對AI說“幫我”,而不是問“怎么查”,一個新的時代已經來了。
你知道的,改變并不總像歌里唱的哀婉,當你依然是你,而我卻不再是我,一個新的范式會開啟一個春天。
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