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      中國(guó)大廠的 AI 戰(zhàn),歸根結(jié)底是阿里 VS 字節(jié)

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      它們都有全棧能力、充足的資金儲(chǔ)備,信奉 “大力出奇跡” 和飽和攻擊。

      文丨祝穎麗

      2025 年 12 月 15 日,螞蟻集團(tuán)將其 AI 健康產(chǎn)品 “AQ” 正式升級(jí)為 “螞蟻阿福”。新版應(yīng)用以健康陪伴為重點(diǎn),產(chǎn)品定位從醫(yī)療延伸至大健康。

      這并不令人意外——自今年 6 月上線以來(lái),“螞蟻阿福” 僅用半年時(shí)間,月活就突破 1500 萬(wàn),躋身國(guó)內(nèi)前五大 AI 應(yīng)用,增長(zhǎng)遠(yuǎn)超內(nèi)部預(yù)期。



      而在稍早前,螞蟻另一款基于百靈大模型的 AI 應(yīng)用 “靈光” 也悄然上線,用戶(hù)規(guī)模 6 天破 200 萬(wàn)。加上此前金融領(lǐng)域的 “螞小財(cái)”,螞蟻集團(tuán)已手握三個(gè) C 端 AI 產(chǎn)品。

      螞蟻?zhàn)?2020 年上市失敗后,曾經(jīng)歷了一段時(shí)間的 “沉寂”。螞蟻集團(tuán)資深副總裁、CMO 陳亮并不避諱那段時(shí)間的邊緣感,甚至自嘲 “站在了燈光照射不到的角落。” 但近期這一系列密集的動(dòng)作和亮眼的數(shù)據(jù),意味著 AI 時(shí)代它正從聚光燈外重回賽場(chǎng)。

      若將視角放大至整個(gè)阿里系,這幾乎是一次在 AI 領(lǐng)域全面的、飽和進(jìn)攻。

      財(cái)報(bào)顯示,過(guò)去四個(gè)季度,阿里在 AI 與云基礎(chǔ)設(shè)施上的資本開(kāi)支高達(dá) 1200 億元。那個(gè)未來(lái)三年投入 3800 億的計(jì)劃,在內(nèi)部甚至被認(rèn)為 “(金額)說(shuō)少了”。

      幾乎與 “靈光” 同步,阿里集團(tuán)也高調(diào)推出 “千問(wèn) App”,兄弟集團(tuán)都邁入了 To C 應(yīng)用的戰(zhàn)場(chǎng)。

      陳亮用飽和式攻擊來(lái)形容這種決心,對(duì)于阿里和螞蟻這樣的公司來(lái)說(shuō),戰(zhàn)局未到分勝負(fù)之時(shí),策略就是用壓倒性的投入,換取更大的確定性。

      螞蟻加入戰(zhàn)局,阿里系牌面變大

      時(shí)間回?fù)艿浇衲瓿酰篋eepSeek 的出現(xiàn)讓很多大廠 “面如死灰” 的同時(shí),也讓另一群人看到了新的機(jī)會(huì)。

      螞蟻集團(tuán)就是其中深受震動(dòng)的一員,因?yàn)?DeepSeek 證明了一件事:模型能力未到上限,這是這場(chǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)最重要的砝碼。這讓很多公司站到了同一條起跑線上:只要能力夠強(qiáng),即便沒(méi)有初始流量,也能做出好產(chǎn)品。應(yīng)用入口的爭(zhēng)奪,遠(yuǎn)未收斂。

      2025 年春節(jié)剛過(guò),螞蟻技術(shù)團(tuán)隊(duì)開(kāi)始加大對(duì)模型的研發(fā)投入;同時(shí),內(nèi)部一支團(tuán)隊(duì)開(kāi)始做 ToC 產(chǎn)品,這便是 “靈光” 的起點(diǎn)。內(nèi)測(cè)兩個(gè)月后,內(nèi)部驚喜地發(fā)現(xiàn)這個(gè)產(chǎn)品 “眉清目秀”:它用數(shù)學(xué)能力解決了美學(xué)問(wèn)題,能直接生成結(jié)構(gòu)化卡片,只需簡(jiǎn)單指令就能生成一個(gè)應(yīng)用,用戶(hù)的使用門(mén)檻直接降低。

      如果說(shuō) “靈光” 是技術(shù)積淀后的自然 “涌現(xiàn)”,那么 “阿福” 則代表了另一條路:進(jìn)入高壁壘的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域。至此,螞蟻形成通用加專(zhuān)業(yè)的應(yīng)用布局。

      陳亮用 “有錢(qián)花、有命花” 來(lái)形容螞蟻在 AI 專(zhuān)業(yè)應(yīng)用上的策略:支付寶和螞小財(cái)解決前者,“阿福” 承接后者。

      在老齡化、長(zhǎng)壽化的中國(guó),專(zhuān)業(yè)健康服務(wù)的供給不足,成了一個(gè)不可回避的問(wèn)題;與此同時(shí),普通人的健康意識(shí)不斷提升。“螞蟻阿福” 的出現(xiàn)恰逢其時(shí),也讓螞蟻發(fā)揮出了過(guò)去在醫(yī)療行業(yè) 11 年積累的優(yōu)勢(shì)——8 億電子醫(yī)保碼用戶(hù)、5000 家合作醫(yī)院、30 萬(wàn)好大夫資源。

      隨著螞蟻加入戰(zhàn)局,阿里系 AI 戰(zhàn)略的整體牌面在變大:

      - 基建層:阿里云市場(chǎng)占有率第一;

      - 模型層:通義千問(wèn)與螞蟻百靈模型共同向智能上限沖刺;

      - 應(yīng)用層:從夸克、釘釘,到千問(wèn)、靈光、阿福,應(yīng)用矩陣開(kāi)始全面發(fā)力。

      外界看來(lái),通義千問(wèn)與靈光同屬通用 AI,難免重合。但一位螞蟻集團(tuán)高層稱(chēng),這種 “賽馬” 本質(zhì)是因?yàn)?AI 競(jìng)爭(zhēng)還在上半場(chǎng),沒(méi)有任何一家公司想太早收斂 AI 應(yīng)用的可能性。

      如今,螞蟻和阿里在 AI 賽場(chǎng)上呈現(xiàn)出一種微妙的關(guān)系:既是都要爭(zhēng)冠軍的選手,又是互相掩護(hù)的 “隊(duì)友”。

      從國(guó)內(nèi)整個(gè) AI 的戰(zhàn)局來(lái)看,局勢(shì)也比較清晰。

      創(chuàng)業(yè)公司(如 Kimi、MiniMax 等)雖然起步早,但在 “飽和戰(zhàn)爭(zhēng)” 中面臨資源瓶頸。大廠不會(huì)孤注一擲,可以為了確定性投入雙倍資源多戰(zhàn)線開(kāi)戰(zhàn),而創(chuàng)業(yè)公司往往需要在有限資源下做出取舍。

      其他大廠也各有挑戰(zhàn):百度依然在搖擺。雖然起步最早,文心一言在 B 端尚有市場(chǎng),但在 C 端應(yīng)用上,產(chǎn)品體驗(yàn)始終未能突破 “搜索思維” 的桎梏。騰訊則顯得過(guò)于從容甚至保守,坐擁微信底座,卻在底層原創(chuàng)和新應(yīng)用推出上顯得猶豫。

      根據(jù)媒體報(bào)道及券商推算,2025 年,百度在 AI 上的資本開(kāi)支計(jì)劃在 300 至 500 億;騰訊則在 700 至 1000 億,都低于阿里。

      真正能讓阿里系感到壓力的,是字節(jié)跳動(dòng)。

      字節(jié)跳動(dòng)的數(shù)據(jù)表現(xiàn)強(qiáng)勢(shì):豆包用戶(hù)規(guī)模龐大,日均 Token 消耗量極高;火山引擎在公有云市場(chǎng)也占據(jù)重要份額。更關(guān)鍵的是,字節(jié)擁有一套成熟的 “App 工廠” 方法論。無(wú)論是豆包、貓箱,還是即夢(mèng) AI、Trae,字節(jié)在產(chǎn)品上能夠快速?gòu)?fù)制、迭代。

      一位阿里高管稱(chēng),“除了阿里以外,字節(jié)是最全面的,有模型能力,有推 App 的成熟經(jīng)驗(yàn),還有巨大的流量基礎(chǔ)。”

      中國(guó)的 AI 戰(zhàn)局,很大程度上演變成了 “阿里系” 與 “字節(jié)系” 的競(jìng)爭(zhēng)。

      兩種路線

      阿里和字節(jié)變成最大對(duì)手,究其根本,還因?yàn)樗麄兪?AI 這個(gè)賽場(chǎng)上唯二 “全棧能力” 都很強(qiáng)的巨頭。不同于騰訊的猶豫、百度的單薄,阿里和字節(jié)在底層算力、自研模型到超級(jí)應(yīng)用上都用力甚猛。

      它們也都擁有充足的資金儲(chǔ)備,信奉 “大力出奇跡” 和飽和攻擊。除了阿里集團(tuán)在 2025 年的 1200 多億,螞蟻集團(tuán)也投入了近 300 億;而據(jù)外媒報(bào)道以及券商的調(diào)研,字節(jié)在 2025 年在 AI 上的投資約為 1600 億。

      然而,在高度相似的野心之下,阿里和字節(jié)也在走兩條不一樣的路。

      阿里重視基建,1200 億資本開(kāi)支大部分變成了數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器和 GPU。他們重金投入底層,意在建立技術(shù)壁壘和生態(tài)影響力。截至 2025 年 11 月,通義千問(wèn)系列開(kāi)源大模型的全球累計(jì)下載量已突破 6 億次,位居全球開(kāi)源大模型首位。

      阿里和螞蟻的高層有一個(gè)共識(shí):大模型是 “最粗的腿”,是下一代的操作系統(tǒng)。這種信仰延伸到了 C 端策略——應(yīng)用是模型能力的外化,千問(wèn)和靈光都基于此而推出。

      字節(jié)系也在意模型上限,但他們的做法不是參數(shù)第一,而是 “用量第一”。豆包大模型 30 萬(wàn)億的 Token 調(diào)用量,策略是在實(shí)際應(yīng)用中打磨模型。

      字節(jié)是用 “產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)基建”,它先用 C 端應(yīng)用吸引用戶(hù),產(chǎn)生數(shù)據(jù),再反哺模型訓(xùn)練和體驗(yàn)優(yōu)化,以此構(gòu)建 “飛輪效應(yīng)”。QuestMobile 數(shù)據(jù)顯示,截至 2025 年 11 月,豆包日活用戶(hù)達(dá) 5670 萬(wàn),已是中國(guó)用戶(hù)活躍最高的 AI 應(yīng)用。

      在尋找用戶(hù)場(chǎng)景時(shí),兩者也是不一樣的思路。

      阿里系的 AI 應(yīng)用,主要從生活場(chǎng)景切入:通義 App 更名為 “千問(wèn)”,計(jì)劃接入地圖、外賣(mài)、訂票、辦公、購(gòu)物;“阿福” 致力于解決專(zhuān)業(yè)健康服務(wù)供給不足的問(wèn)題,螞小財(cái)致力于降低金融專(zhuān)業(yè)服務(wù)門(mén)檻——都是類(lèi)似的出發(fā)點(diǎn):通過(guò)解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題,提供價(jià)值。

      字節(jié)的應(yīng)用更聚焦在內(nèi)容生成和通用助手,通過(guò)豆包(對(duì)話)、貓箱(社交陪伴)、星繪(AI 相機(jī))等幾十款產(chǎn)品,將 “App 工廠” 模式復(fù)制到了 AI 時(shí)代。

      阿里和字節(jié)總體也代表了對(duì) AI 的兩種期待:超級(jí)助手(工具屬性)和超級(jí)伴侶(通用助手)。

      不過(guò),隨著雙方要爭(zhēng)奪 “AI 時(shí)代的超級(jí)入口”,這兩種屬性也并非不可逾越。

      “螞蟻阿福” 最近的升級(jí),正試圖從工具上升到陪伴;而字節(jié)的豆包,除了聊天,也集成了拍照解題、生成海報(bào)等功能。

      長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)

      哪條路更正確,走得更快,現(xiàn)在下結(jié)論還為時(shí)過(guò)早。

      如果我們將時(shí)間軸拉得足夠長(zhǎng),兩種路線可能都是必要的探索。因?yàn)?AI 是一場(chǎng)還看不到終點(diǎn)線的游戲。

      哪怕大模型在數(shù)學(xué)競(jìng)賽中遠(yuǎn)超人類(lèi),哪怕視頻生成真假難辨,但站在產(chǎn)業(yè)周期的維度,一切依然處在混沌的初期。現(xiàn)在的 AI 應(yīng)用就像互聯(lián)網(wǎng)早期的 “電子郵箱”——確實(shí)改變了信息的傳遞方式,但真正的殺手級(jí)產(chǎn)品長(zhǎng)什么樣,沒(méi)人知道。

      對(duì)于阿里和字節(jié)這樣的大廠,當(dāng)下唯一的策略就是:飽和投入,哪怕其中不可避免有一些浪費(fèi)。

      但挑戰(zhàn)依然巨大。當(dāng) AI 試圖扎根具體行業(yè),行業(yè)發(fā)展的天花板甚至不在技術(shù)。

      螞蟻健康事業(yè)群總裁張俊杰說(shuō),在醫(yī)療健康行業(yè),AI 的標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)孤島的打通、人機(jī)互動(dòng)的邊界等等,都需要建立行業(yè)基準(zhǔn),其復(fù)雜度不亞于重構(gòu)一套體系。

      而在 AI 社交和內(nèi)容領(lǐng)域,當(dāng)數(shù)萬(wàn)年輕人習(xí)慣向 AI 傾訴,甚至與之建立深度親密關(guān)系時(shí),真實(shí)的社交何去何從?

      這些都已經(jīng)超出了商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的范疇,需要全社會(huì)共同探索。

      這場(chǎng) AI 競(jìng)賽中,一切才剛剛開(kāi)始。對(duì)于置身其中的巨頭而言,在一切不確定性面前,最樸素的生存法則只有一個(gè):始終留在牌桌上。

      題圖來(lái)源:《極速風(fēng)流》

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