豆包、元寶在前，阿里憑什么說服用戶再下載一個“千問”APP？

2025年11月17日，阿里千問App上線公測。不到48小時，沖上蘋果App Store免費榜第五，用戶涌入之猛，一度導致服務癱瘓。

看起來千問勢頭兇猛，但是AI To C 市場已經存在著兩座大山：字節的豆包和騰訊的元寶。今年9 月原生 AI 應用的月活，豆包 1.72 億、騰訊元寶 3286 萬，而“通義”（千問前身）僅306 萬。

已經逐漸養成習慣的用戶會不會再裝一個APP？這個問題關乎千問的未來。

01 互聯網“雙巨頭”魔咒：AI 牌桌容得下第三家嗎？

互聯網牌桌上的座位，從來都是有限的。

我們復盤一下互聯網的發展史，會發現一個殘酷的規律：在大多數賽道，最終都只剩下兩個巨頭在博弈。

支付是微信和支付寶；地圖是高德和百度；音樂是QQ音樂和網易云音樂；搜索是百度和搜狗（如今更像是一家獨大）；長視頻是愛奇藝和騰訊視頻；外賣是美團和餓了么（淘寶閃購）。

總之，幾乎每個賽道最終都會形成 “兩強爭霸” 的格局，留給第三名的生存空間極為有限。

為什么會是這樣？顯然這不是偶然原因。

有一種解釋是，人類天生就有比較的心理，因此對于單個平臺往往不夠信任，希望有更多平臺進行選擇，但是也不太希望復雜決策，傾向于通過路徑依賴降低決策成本。換句話說，一個平臺太少，三個平臺又太多。

為了規避決策疲勞，面對海量平臺時，用戶會優先選擇已形成習慣的常用應用，避免頻繁切換帶來的認知負擔。

而從行業競爭的角度來說，一個平臺會形成壟斷，用戶體驗會變差；而三個或更多，則會陷入無休止的內耗和同質化競爭，最終拖垮所有玩家。雙寡頭格局，既能保持競爭，又能維持利潤，是最穩定的商業形態。

所以，AI機器人這條賽道，大概率也逃不過這個宿命。目前豆包、元寶 已占據第一梯隊，千問想要突圍，必須要改變用戶的使用習慣找到到差異化的生存路徑。

02 千問破圈尚欠“東風”？

技術層面，千問很強。Qwen 系列模型全球下載量突破 6 億次，Qwen3-Max 的萬億參數、92% 的復雜指令遵循率，以及 1.2% 以下的知識幻覺率，均達到行業頂尖水平。

但是在2C方面，千問在時間上已經沒有優勢。

2023年8月，豆包出現的時候，市面上沒有太多的大廠競品，字節用純粹“大力出奇跡”的流量打法打開市場。你刷抖音，能看到豆包的廣告；你用今日頭條，它會提醒你試試豆包。這種“病毒式”的鋪量，讓豆包在極短時間內完成了用戶原始積累。

而元寶誕生時其實已經失去了市場先機，但是碰上了DeepSeek這場流量紅利，通過集成DeepSeek+無縫融入微信，完成了破圈。

但是千問的誕生比元寶又晚了一年多，時間上的劣勢更明顯。

千問要想留在牌桌上，要么告訴用戶，自己和豆包、元寶相比有什么后兩者無法替代的能力，要么是在等待一場新的技術風暴，靠著紅利出圈。

目前阿里的打法，其實是前者。它摒棄了純工具型AI路線，而采用了AI+場景的策略，將AI和阿里自身的業務結合起來，將地圖、外賣、訂票、辦公、學習、購物、健康等各類生活場景接入千問APP，讓AI真正的用到業務里。

但是這其實要實現起來也不容易，用戶要的是一個真正的能幫用戶查地圖、訂外賣、選商品的AI，而不是只能“耍嘴皮子”的聊天機器人。

如果千問能將這一點做到極致，它或許能開辟出一條新路。

03 “千問”的商業化之問

國外的AI機器人，如ChatGPT、Claude、Gemini，核心商業模式清晰：向用戶收費。無論是訂閱制、API調用，還是企業定制，本質都是“為智能服務買單”。

但在中國，這條路走得異常艱難。用戶習慣了免費，付費意愿極低。于是，國內AI產品不得不另辟蹊徑——不是服務用戶，而是服務廣告主。

千問和具體業務進行結合，避免不了一個疑問——它會不會變為一個新型廣告分發平臺？換句話說：用戶問“哪款掃地機器人好？”，千問是不是優先推薦合作品牌；問“周末去哪玩？”，它會不會自動植入飛豬或高德的合作景區……

一旦廣告過度介入，用戶體驗將迅速劣化。用戶會意識到，“這個AI不是幫我，是幫商家賣貨”。信任一旦崩塌，再強的技術也留不住人。

所以，目前來看，千問已經具備了技術底氣和生態基礎，但仍需解決兩個關鍵問題：一是如何將產業端的差異化優勢轉化為 C 端用戶的認知度，找到破圈的 “東風”；二是如何在廣告之外，構建更健康、可持續的盈利模式。

不過互聯網的牌桌也從來不是一成不變的，當年美團在外賣賽道逆襲餓了么，字節在搜索領域挑戰百度，都打破了既有的格局。

千問背后的阿里，曾有過 “團戰翻盤” 的經驗，如今吳泳銘親自拍板，抽調上百名核心工程師組建專項團隊，整合全集團資源支持千問發展，足見其決心。

如果千問能抓住 AI 與產業融合的趨勢，將生態縱深轉化為競爭壁壘，或許能打破 “雙巨頭魔咒”，在 AI 牌桌上贏得屬于自己的席位。但這需要時間，更需要擺脫 “技術本位” 的思維，真正站在用戶和市場的角度，找到技術落地的最佳姿勢。