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      阿里為什么要讓 AI 辦事

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      AI從副駕駛坐到了主駕駛位

      文/劉宇翔

      編輯/王芳潔

      自AI的“iphone時刻”不過三年,我發現咱們的AI Chatbot,已經有了內卷的苗頭。

      我是在打開小孩學校的教育信息化網站時,捕捉到了這一點。側邊欄羅列的AI軟件入口,大概有十來個。坦白說,我不清楚它們之間究竟有多大區別,反正都能回答“曹操是哪個朝代的人”,都會解二元一次方程。

      這不就是內卷嗎?當下,幾乎所有AI軟件對C端的價值都集中在問答,讓Bot和人類chat。但也只是chat。同質化競爭已經在所難免,我似乎看到了機器人之間也要卷起來了。

      至少在1月15日之前,行業里并沒有成功另辟蹊徑的案例。

      但在那天,當外賣騎手提著奶茶魚貫而入,走進千問App發布會現場時,我覺得這杯“新年的奶茶”,是阿里跳出Chatbot,在AI辦事場景又一次領跑的標志。

      因為這是千問幫你點的第一杯奶茶。

      不過數分鐘前,演講臺上,阿里千問C端事業群總裁吳嘉拿起手機,輕描淡寫地說了一句:“幫我點40杯霸王茶姬的伯牙絕弦?!睅酌腌姾?,訂單確認,支付完成。

      及至線下交付完成,整個“推薦-下單-支付-履約”的閉環就完成了,從此AI不再只是告訴你“這事該怎么干,你去干一干”的“嘴炮”,而是成為真能幫你辦事的助理,token 也不再只是生成內容,還能調動整個生態體系的資源,實現服務閉環。

      不止是能點奶茶,目前千問已全面接入淘寶、支付寶、淘寶閃購、飛豬、高德等阿里生態業務,在全球首次實現點外賣、買東西、訂機票等AI購物功能,上線超400項“一句話辦事”能力。

      這些400件事,事事不大,但在我看來,辦成每一件,都意味著阿里AI往正確的道路上又跳了一格。

      01

      要做什么— AI超級入口

      為什么說在AI to C場景里,純聊天的范式已經基本到頭了呢?說到底還是因為商業模式問題。

      當一條街上所有店都賣水之后,水就不值錢了,這個故事大家都耳熟能詳,也在過去二十年里,不斷在消費互聯網產業里重復。

      今天中國所有的chatbot都是免費的,但廠商在背后投入的算力和運營成本不僅不免費,還貴得要死,它們必然需要跑通商業模式。那么羊毛究竟出在誰身上呢?

      關于這個問題,很多人幾乎會把答案脫口而出,出在豬身上,那就做廣告唄。這種肌肉記憶是今天AI行業面臨的卡點。一旦AI回答的問題不以高質量為金標準,而是誰出錢多誰說了算,那AI馬上走進下坡路。

      從千問的實踐來看,在從chatbot到Agent辦事,AI能做的事還有很多,商業化空間依然巨大。AI替用戶購物、點外賣,定酒店,不僅能通過產品創新滿足用戶需求,還將進一步讓阿里生態煥發生機。千問App有望成為整個生態的超級入口。

      對于用戶來說,這兩種商業模式帶來的體驗是完全不同的,讓我來舉個例子。

      2013 年,我第一次去四姑娘山徒步、登山時,對需要什么樣的裝備一無所知,時間緊任務重,成都的商場導購隨便推薦了件三合一沖鋒衣給我,大概這牌子提成比較高,結果那件只適合在平原地區旅游的沖鋒衣,在雪山上悶了我一身汗。

      昨天,我試著問千問App,“我下周準備去四姑娘山徒步,需要哪些裝備?”千問便能結合天氣、高原環境等因素,協同商品庫給出了一份涵蓋天氣、裝備清單、購買推薦和注意事項的整體建議,不但有從頭到腳的戶外服飾,甚至還給出了頭燈、能量膠這些普通用戶很難注意到的裝備。

      是的,它還知道在高海拔徒步需要“洋蔥式穿衣法”,并知道各件裝備的技術性能。哪怕對于新手小白含糊其辭的需求,它都能精確理解。

      這種“場景觸發消費”的模式,顛覆了傳統“商品觸發消費”的邏輯,當然也包括打了廣告的商品觸發消費。在消費場景中充斥著各種營銷信息,噪音巨大。而人類的自然語言又是模糊的,需求往往也是主觀又不明確的。在實際生活場景中,用戶的真實需求是在與人溝通之后,或是有新的輸入之后,才能夠準確被理解。但AI 不是人類,讓AI理解用戶意圖其實是困難的。

      所以,如何訓練模型的理解分辨能力就很關鍵。千問App不僅僅依靠世界知識,更能利用阿里獨特的交易和服務數據來增強模型,它不是被動等待指令,而是能根據海量數據理解用戶的真實需求,不僅能根據用戶的真實需求給出購物建議,更能基于淘天龐大的商品數據庫和評價體系,智能生成具體的商品推薦方案。它還可以一鍵購買,只要用戶一聲令下。

      當然,現實世界中很多問題是比較復雜的,千問APP 的產品經理李延旭注意到,用戶真正卡住的并不是買不到,而是選不出來,只要用戶的需求稍微復雜一點,有預算、有偏好、有使用場景,傳統的搜索和篩選就很容易失效。所以千問和淘寶就從這個問題出發,合作幫助用戶做購物決策,千問在電商場景不是憑感覺推薦,會結合淘寶中大量的真實用戶評價和全網的口碑內容,提煉出真正有用的信息。

      但要做到這個并不容易,因為對于商家乃至平臺來說,“賣得更多”才能產生更多GMV ,但“買得精準”是用戶所需。這需要訓練AI 的人,明確是站在平臺,還是站在用戶角度考慮。這其中的細微差別是,AI 是給平臺用的,是送給用戶的“特洛伊木馬”,還是真的給用戶送去一位專屬于他的助理,

      顯然,阿里選擇選擇了后者,因為以往的實踐已證明,一旦平臺送給客戶木馬,客戶就騎著跑路了。

      02

      為什么能做—最強大腦+超級生態

      實際上,在to C的場景里,讓AI做入口,能辦事,已成行業共識。

      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。谷歌在全國零售聯合會(NRF)大會上,正式發布通用商業協議(UCP),用于為谷歌搜索和Gemini的AI模式提供智能購物能力。美國用戶無需離開AI聊天界面,即可在Gemini的對話框中瀏覽商品并完成購買。

      AI競賽的核心,正從“對話與內容生成”邁向“辦事與執行”的新階段。這一新階段的核心特征是,AI不再僅僅是提供信息和建議的助手,而是能夠理解用戶意圖、調用現實世界服務、并完成閉環交易的“智能代理”(AI Agent)?,F在的關鍵突破在于,AI開始打通從“想法”到“結果”的“最后三公里”。

      科技公司認識到,AI的終極價值在于交付可靠的結果,而不僅僅是生成答案。但當AI 從token 賽博空間進入現實物理世界時,絕大部分科技公司發現,它們離現實物理世界有點遠。

      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。谷歌和微軟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,難觸達線下“最后三公里”。

      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。

      唯有阿里,既有Qwen大模型,又有淘寶、支付寶等實體服務網絡,也早就在補齊“從意圖到執行”的拼圖。這背后是阿里持續投入多年的結果。最新的Qwen3系列模型在全球多項核心評測中表現卓越,為千問處理復雜任務提供了堅實的“大腦”。

      千問底層技術的突破正是辦事能力的基礎。全模態理解能力讓千問能看懂界面、聽懂聲音、讀懂圖文;超長上下文處理能力提升復雜任務交付上限;Coding能力的大幅提升使其能實時構建工具。這些技術讓千問能從“聊天AI”一步到位進化到“辦事AI”。

      阿里巴巴集團CEO吳泳銘去年就明確指出大模型將是下一代操作系統。此前,阿里宣布未來三年將投入超過3800億元用于云和AI基礎設施建設。

      但不止阿里,全世界的科技大廠都重注大模型,資金、人才蜂擁而至,誰都不敢說自己能永遠領先,這更像是金錢與智力的競賽。而比起靠天才的靈光閃現的大模型,現實世界的生態建設則要漫長得多,需要像“老黃?!币话愕母?。

      如果問,為什么到目前為止,只有阿里把這事辦的像模像樣?我想核心還是在于積累了20多年的生態家底,很簡單,AI想購物,也得先翻貨架,貨架在淘寶;AI想辦事,也得到“辦事大廳”,大廳在支付寶。

      客觀而言,目前市場上同時具備豐富生態的AI廠商極度稀缺,這就導致自己的AI想辦成事,還得先翻別人家的圍墻,現成的例子是之前某廠商推出的AI手機,本質上就實現取道手機操作系統,想法很巧,但結果不盡人意。

      借用別人的“身體”,終究會引發排斥反應。唯有原生的“最強大腦”與原生的“超級生態”,才是最匹配的。

      03

      做自己就好—阿里生態的莫比烏斯環

      其實不僅最強大腦需要商業生態,后者也同樣需要前者。

      首先,讓我們來還原一個經典場景,春節家庭旅行。因為產品豐富,用戶在阿里生態就能跑完全鏈路,首先在夸克里搜索,自己整理總結攻略,然后再到飛豬上搜索、預定機票、酒店,然后再切到淘寶購物頻道,去買旅行用品。

      整個過程就像一條帶子上,你無法徑直走到帶子的反面,你需要翻越。除非——這條帶子以兩面、兩端同時連接的范式,形成了莫比烏斯環。

      對于阿里生態來說,千問的價值,其實就是提供了這種連接范式,從而讓商業價值實現無垠的流通和循環。

      比如現在,我們再去做春節旅行計劃,可以直接讓千問App幫助規劃春節旅行計劃。比如多輪對話后,當你輸入“幫我定春節期間到三亞的往返機票,四大一小,三亞停留四天,出發時間是2月18日或者19日?!鼻柲軌蛘{用飛豬服務,綜合分析春運票價走勢,給出不同策略的航班方案。

      需要預定酒店,在理解你的需求是“住在亞龍灣,靠海、五星、含早、有兒童游樂設施”之后,千問也能迅速從飛豬數據庫中篩選出多家準確匹配的酒店,滿足靠海需求,同時特別關注“適合帶娃”要求,推薦出親子口碑好、遛娃體驗成熟的酒店、有兒童餐的海洋主題餐廳。用戶點擊卡片即可預定,并通過支付寶“AI付”完成支付。

      這個國內最完整的生態體系,因為AI再一次整合起來。其實從去年閃購以來,阿里生態聚合的趨勢越來越明顯,合力打仗的決心愈加明確,每個能力都不再是孤零零的“小島”,它們經由千問這個橋梁網絡連接成一片大陸,用戶去哪都四通八達。

      生態助力了AI,AI也助力了生態。AI與生態的關系是雙向賦能。一方面,生態為AI提供落地場景和數據養料;另一方面,AI為生態注入活力,提升用戶體驗和效率。

      最強大腦與最強生態雙向助力,整個阿里生態都將受益,甚至不止于此。正如前文,所有AI在回答人類的提問時,也要回答靠什么可持續、無痛感商業化閉環的靈魂之問。

      摩根大通的研報認為,互聯網商業模式正從“流量變現”切換到“服務變現”,從“為無效點擊收費”轉向“為成交結果收費”,這無疑是商業模式的重構,對依賴廣告收入的科技公司來說,是釜底抽薪,這也是谷歌、亞馬遜前些年在AI 上猶豫不決的原因,也是Open AI造血不足,不得不依賴循環交易繼續巨額融資的根源。

      相比之下,阿里有著龐大服務體系,而千問讓阿里拿到了一張在AI時代的“船票”。它無需重構,只需把服務做好。

      最終收益的還是消費者。有裝下阿里生態的千問,用戶就無需在APP間切換,即可完成生活所需。吳嘉甚至預測,“未來在大部分場景,其實只用一個千問 APP 就夠了。”



      此時此刻,你只需對千問App 說“幫我點杯奶茶”,千問便調用淘寶閃購服務,定位附近商家,推薦商品,完成支付,騎手送達,token與人都服務于你一人。

      我手里就有這么一杯。

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