千問誕生后，負責人吳嘉首次回應15個關鍵問題

文｜鄧詠儀

編輯｜蘇建勛

1月15日，阿里西溪總部園區內，人山人海。

DeepSeek時刻一年之后，大模型的風向已然改變。數日前，智譜創始人唐杰在和Qwen技術負責人林俊旸、騰訊姚順雨等同臺論道時就明確表示：在DeepSeek之后，Chat的戰爭已經結束，接下來是Agent的戰爭。

阿里就在打這場明牌的仗。

2025年11月，千問上線之初，阿里就曾對外描繪過這個圖景：一個AI助手，接入淘寶、高德、閃購、支付寶等產品，從Chat發展到真正可用的工具，完成更高難度的任務。

急行軍中的阿里，如今急需一場新戰場的勝利。

千問是繼淘寶閃購、高德掃街榜之后，阿里集團層面的又一次大規模協同作戰。在發布會前，阿里就已經展開了聲勢頗大的宣傳陣勢：射燈把千問的巨大Logo，投影到杭州西溪園區的總部大樓上。

阿里提前官宣了千問的成績單：兩個月，千問C端產品月活破億。

千問的新版本6.0，可以說是一次“山洪爆發式”的更新：一口氣接入了閃購、淘寶、飛豬、支付寶等產品，上新了超過400項新功能。

如今，通用AI助手已然成為大廠的游戲——元寶憑借DeepSeek一飛沖天，發力足夠早的字節豆包，如今在市場一騎絕塵，日活已經穩定破億。

在阿里切換AI To C抓手的當口，阿里集團副總裁、千問C端事業群總裁吳嘉，第一次明確了“夸克”和“千問”的定位：夸克是AI瀏覽器，是AI搜索；千問是AI助理，他更像是一個人。

“對話框會演變，AI瀏覽器、AI搜索也不會消失，無論是夸克還是千問，只是面對用戶不同的服務界面。”他解釋，如今的AI助手市場仍處在相當早期，DAU數字上是8000萬還是1億，差別不大。

千問團隊也向我們表示：“我們C端月活躍用戶增長超過了我們的預期，大家都很關心千問到底投入了多少錢，其實，千問花的錢遠比競爭對手要少。”

對千問而言，再復刻可愛、親民、走陪伴路線的助手，已經不是最優解。千問選擇的是另一條路：連接阿里龐大的線下生態，可以購物、辦事。而且，還要做得足夠專業。

目前，Agent功能需要通過千問端內的“任務助理”按鈕調用，仍采取邀請制，此后將會陸續全量上線。

在授權支付寶、飛豬、高德等權限后，點擊任務助理，就能開始給Agent派任務：

比如，想要一杯奶茶，確認需求后千問能直接下單（在你確認支付動作后，送到指定地點）。《智能涌現》體驗了數個場景，千問已經做得足夠絲滑，平均一個任務在1-2分鐘內就可以給出結果。但依然有不穩定，卡頓等情況，不少時候需要人類接管。

△來源：千問

千問的另一大主打場景是辦公、教育、政務等場景，著重在提效上。

比如，面對近百張格式不一的電子發票，只需一句”幫我生成年度報銷臺賬”，千問就能自動識別關鍵信息，生成結構清晰的表格；

△來源：千問

《智能涌現》體感上覺得最爽的功能，是一鍵辦護照：用戶不需要在不同部門網站間奔波，只需和千問說一句”杭州戶口怎么辦護照”，千問就可以連接支付寶，完成政策解讀、材料清單梳理，并直接跳轉到辦理入口。

△來源：千問

千問如今的探索，也走在前所未有的一條路上。

在海外，無論是谷歌的Gemini、OpenAI的ChatGPT，還是Anthropic的Claude，這些模型巨頭都沒有購物、支付、出行等線下業務。它們的做法是和亞馬遜、Paypal、Uber等廠商打通接口，直接調用服務。

相較之下，國內的移動互聯網生態更加獨立，也更加封閉。阿里、騰訊、字節等巨頭體系內都有豐富多元的業務，而阿里手持的王牌在于：電商、閃購、地圖、支付——這些高頻剛需場景，全在自己手里。

但再造一個AI To C入口，對體系龐雜的阿里來說，難解之處在于：要在技術快速變化之際，理順各個業務間的關系、資源，集中資源辦大事。

換句話說，AI通用助手之爭，已經遠不止卷產品和技術本身，而是在考量誰能把巨頭的龐大業態、資源和能力，真正塞進一個AI助手里。

一位接近阿里高層的人士對《智能涌現》表示：如果誰能把AI To C這場仗打贏、打好，這會是記入阿里歷史的一次關鍵功績。

關于千問上線這60天都做了什么，未來發展有什么計劃，包括《智能涌現》等媒體在會后和千問C端事業群總裁吳嘉進行了交流。

以下為吳嘉的的主要觀點，為閱讀友好，《智能涌現》編輯、整理成了15個核心問題：

談產品

1.現在千問的發展主線是什么？

吳嘉：我們現在還是圍繞提升模型的智力水平來做，也就是思考、執行能力，以及接入阿里生態這兩條主線。

今天發布的是千問6.0的第一個版本。未來半年內，我們會繼續接入阿里豐富的生態，擴展辦事能力的邊界。

大家現在也知道，在生活場景，做到人人滿意還是有難度的。相比之下，辦公和學習場景的標準一致性會好一些，比如K12教育、大學教育、數字化辦公等。

這三部分結合起來，把生活場景做好，絕對是全球領先的產品。

2.做AI助手，在產品哲學上會有沖突嗎？怎么在大模型生成答案和精準推理、完成任務之間，找到平衡點？

吳嘉：我們有一個理念叫“恰當”。我認為AI不應該等同于極簡，這是我們的哲學。

就像傳統互聯網產品，比如做搜索，希望搜索次數多，但次數多不代表滿意；做信息流，可能我們希望刷新次數更多。

但到了AI時代，所有目標都會變成找最快、最便捷、最直接的路徑嗎？其實不太對。

尤其是辦公場景里，有些任務是長鏈路的。比如我寫一份調研報告，不是想讓AI給我寫個初稿，而是希望AI和我共同完成。

我們肯定要給AI主動提供信息。我跟AI說，這三個合不合適，AI看到后說“對，這是你要的”，但你可能又會說“能不能幫我改改？”溝通了很多輪，但沒有解決問題。

生活場景也是這樣，AI和人的溝通必不可少，不能說我跟AI定好以后就不用理了。

現階段的智能，更多體現在提升效率，但更高階的智能，不一定就是完全追求效率，我們最終還是得交付。

AI關鍵在于智能，不是單純效果。AI應該像人一樣思考，提供相對恰當的方案。

我們沒刻意追求人均對話輪次越多越好，最看重的是用戶需求的滿意度和交付率。

AI時代的寬容度遠遠超過傳統時代。傳統時代的接口必須嚴絲合縫，錯了就不行，調用不了。

現在AI沒有那么死板，沒這個東西也沒關系。但肯定得讓淘寶平臺和千問做一些平臺間的對接，這非常重要。

同樣，我們也不需要專門給AI做交互界面，因為AI能看懂人看的界面，有行動力，這才是關鍵。

3.千問怎么衡量做什么，和不做什么？

吳嘉：AI目前還不是萬能的，我們今天還是做高頻剛需的需求，這是很重要的。

我們今天在中國市場處于領先位置。所以在選擇上，我們沒有說哪個都不做。

大家的視角，還是聚焦在做AI產品和傳統產品之間的區別。以前做傳統產品，可能一個東西拆成幾十個項目，比如滿意度多少、功能多少。

現在不一樣了。模型能力已經在那了，90%的場景可能都能達到80%的滿意度。那我們花70%的精力，是花在提升token能力、執行力、規劃能力上。

我們很重要的一點，是從高頻剛需場景出發，結合模型能力和阿里巴巴生態，抽象用戶需求。第一階段，我們看到的是生態的厚度、廣度和影響力都很好。

我們現在是三條線并行推進。第一條是長期主線，就是模型和Agent。

從用戶需求角度來看，我們會把市面上所有產品對這類需求的滿意度作為基準，然后結合這三條線，分層次來理解。

每個季度，我們會有一個模型大版本，這個版本我們會跟通義實驗室一起來做，這是非常重要的。

基于此，我們的Agent能力也會提升，需要做一些后訓練（Post-training）來進行提升，這是第二條線。

第三條是產品線。整體來看，我們今天還是技術數據加生態驅動的模式，而不是一個bad case fix（修bug）的迭代模式，因為現在還在處在AI能力增長的快速階段。

舉個例子，比如我們下一個版本的生活助理，重點會放在個性化上。但把這個需求翻譯下，它會涉及到模型能力的問題。

所以，我們不會說下一個版本，就是把點外賣做得特別好——我們肯定會做，但會先把能夠抽象出來的能力先做好。

另外，還有一些體驗性的功能，比如大家有提到的，能不能把取件碼也顯示在訂單上？這些開放性功能我們也會做。

4.現在千問的商品推薦里，有商業化的考量嗎？

吳嘉：我們現在還沒有商業化，基本上是在價格最優、送達時間最快等因素來綜合考量。

我們目前沒有任何商業客戶。未來，我們會在用戶授權的情況下，把用戶的context帶過來，給用戶同時推幾個方案，大家可以切換。這個過程還需要一段時間，讓模型知道你的偏好。

在中國的很多生活場景里，很多人都會有這種感覺，AI肯定會走向推薦，但不能只局限于這一塊。AI代替傳統推薦算法的機會還是很大的。

5.之前，阿里主推的AI To C入口是夸克，現在是千問。現在還是有不少用戶會有困惑感，你怎么解釋千問和夸克的區別？

吳嘉：夸克是AI瀏覽器，是AI搜索；千問是AI助理，他更像是一個人。

對話框會演變，AI瀏覽器、AI搜索的需求也不會消失，無論是夸克還是千問，只是面對用戶不同的服務界面。

這也是一個用戶習慣的問題，不存在說，AI瀏覽器的用戶就會放棄千問。現在我們看到的是，PC端用戶其實是一半一半，一半人喜歡用千問，另一半喜歡在瀏覽器里打開夸克。

這里面的共同點是，所有的AI功能都是千問提供的能力，我覺得沒必要糾結。

談協作

6.各個事業群之間資源怎么分配？昨天我試了用千問點外賣，看到有紅包補貼，補貼是千問自己出的嗎？如果成交，你們和其他業務怎么分賬？

吳嘉：補貼我們會和其他業務一起出，同時也要看看用戶的一些反饋。

至于怎么分賬，我們現在沒算得那么清楚。現在第一目標是體驗好，讓用戶用起來。

7.怎么評估千問對現有零售或電商業務的影響？一旦用戶通過千問完成訂單，可能就不會打開閃購、打開淘寶。不打開的話，怎么賣廣告？

吳嘉：我們會有共同的業務目標。我們現在還沒看到打開千問就不打開淘寶的情況，這個數據我還沒完全確認。

千問做得越大，我們創造的生活服務增量就越多。未來AI會帶來大量新的生活服務，絕對不只是存量。

因為方便、門檻低，習慣會帶來增量。比如，也不能排除有一部分人，未來會習慣在我這里點外賣，但他也會在傳統平臺點啊。

8.千問App對模型能力的需求、目標，和基模團隊是一樣的嗎？

有觀點認為，模型越聰明不代表辦事能力越強，很多場景其實需要不同層次的智力。比如天氣這種場景，可能就不需要太高的模型智力。

吳嘉：我們的模型需求，是基模團隊迭代目標的一個子集。因為千問模型團隊，服務的是整個阿里巴巴生態里的B端客戶。

當然，對于一些應用側的需求，我們也會對模型做一些后訓練，但這些也是基于千問的基模之上。基本上，我們會把三個月內看到的一些需求提出來，和基模團隊同步。

9.在做通用AI助手這件事上，提升模型能力，還是努力做工程上的優化，從哪個方向去發力，效率會更高？

吳嘉：關鍵的前提是，模型要夠聰明，它需要知道什么問題需要簡單推理，什么問題要復雜處理。

其實我們沒有那么多模型。現在模型數量減少后，首先解決了你說的兩個問題，我們和模型的迭代進程也更清晰了。

現在網上很多人都在討論這個話題：給模型更多數據會不會更好，還是提升模型能力更重要？還有說C端其實不需要那么高的智能的。

但在我看來，中國的AI產品已經過了那個階段。不是說智力低的地方，就用小尺寸的大模型，智力高的地方，就用尺寸大的模型。

現在，數據變得特別重要，尤其是在生活場景里。因為模型訓練是某個時間點的網絡快照，而中國的數據供給有限且變化快，時效性的問題就很突出。

但能力的核心構建，長期來看肯定還是依賴模型能力的發展。

從效率來評估，放眼一年兩年，模型提升絕對還是最關鍵的。如果短期的效率、迭代效率和功能實現上，可能后訓練會更明顯一些，提供的價值也會更突出。

10.千問C端事業群，怎么和阿里各個事業群如何對接、協同資源？

吳嘉：在AI時代，其實我們不會專門為了接某一個服務做特別多獨立的事情。 各個事業群只要把自己的工具能力，在千問里對接下就行了。

在這個過程中，我們會需要功能上調試。現在我們的做法是，跟集團所有二方（各個事業群）組成一個共同的虛擬團隊，來完成這件事。

現在我們還在開發階段，技術上的工作確實還占70%，因為要把產品做出來。但從今天開始，大家點外賣也可以用紅包，就已經進入運營階段了。

我們會有一個全方位的目標。現階段我們對數字目標沒那么在意，在意的是：第一，用戶滿意度，第二，我們是否用了創新的方式和體驗。這兩點會是未來半年我們的主要目標。

我們也不會僅僅局限于阿里生態，千問可能會在春節后開放三方的合作。國際和國內其實有很多公司，他們用AI的方法和進程都不太一樣，我們也會對應有不同的打法。

談競爭

11.現在AI通用助手競爭還是很激烈，你們的用戶增長策略是什么，怎么讓更多用戶用到千問？

吳嘉：AI助手將來會是一個非常大規模的產品。

我們從今年下半年開始，突然加速切換到千問APP，邏輯很簡單，我們覺得整體來看，今天的AI產品還處在發展的初級階段。

所以，我們覺得AI產品的發展水平非常關鍵。你當然可以用各種方法把規模做大，但用戶體驗不一定跟得上。就像選一個智力水平更高的人，還是智力水平更低的人，你會選哪個？

只要智能水平夠高，用戶體驗做好，發揮好阿里生態的優勢，至少過了自己這一關，產品做得不錯，要充分發揮模型和我們的產品能力，我覺得不會出現“不投流增長就停了”的情況。

12.目前AI入口，特別是面向C端的這個入口，你覺得處在什么發展階段？

吳嘉：你可以看到，很多大廠都在做面向C端的AI產品，在這個階段，做風格不同的AI助手還是比較容易的。

但從2025年上半年開始，情況就不一樣了。因為我們現在在線上做大量測試，實際上很多不同用戶用的是不同App版本。

但是，真正到了個性化、擬人化助理的階段，很多公司就不會再做AI了，市面上只會剩下幾家，產品也會越來越像了。

真正能把模型水平做上去，并且在資源和生態上投入的公司，才會繼續存在。

13.產品越來越像怎么理解？

吳嘉：我是說產品形態看起來像，都是AI助手，但一聊起來你馬上就能發現差別，不是那種千篇一律的感覺。因為各家都有自己非常獨特的資源。比如阿里有阿里的生態。

而且，當你和這個AI有共同的記憶時，它就知道你的偏好，你也了解它的風格。能服務不同的人，用不同方式滿足他們，從而服務更多人。

14.現在國內市場已經出現日活穩定超1億的產品，你們怎么看？

吳嘉：那跟你給它導多少流量有關，AI不像傳統互聯網那樣，有強網絡效應。 其實在傳統互聯網里，8000萬和一個億的區別也不是特別大。

我有一個觀點：在智能時代，產品的關鍵是有沒有通過智能門檻，在AGI上的表現怎么樣？比如，它是不是真的能像人一樣去服務、去執行？能不能在數字世界里保持很高的準確率和滿意度？這才是關鍵。這更多是AI模型能力的訓練范式和一系列工作。

所以對阿里來說，我們會非常專注，投入巨大的精力提升模型能力。

15.AI應用的月活或者日活得達到多大規模，才算是一個真正爆炸性的、國民級產品？

吳嘉：規模這個事情，其實現在全球范圍內沒太多人討論。你看OpenAI有發布會，專門講市場規模的嗎？

隨著技術發展，通用Agent的競爭力還是非常強的。

首先，我不覺得未來會有那么多大的入口型AI。垂直Agent越來越被證明是階段性的產品。就像小程序和微信的關系一樣。商家和淘寶的關系也是如此，獨立作為入口的Agent不會有那么多。

從需求角度看，All in One確實是個趨勢，未來確實不需要那么多分散的入口。

封面來源｜企業官網

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本文來自微信公眾號“智能涌現”，作者：鄧詠儀，36氪經授權發布。