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      為布局C端市場,阿里給千問做了一對“酒窩”

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      為布局C端市場,阿里讓千問長出了一對“酒窩”。

      阿里長出了一對“酒窩”

      4月22日,經過一段時間的預熱后,阿里巴巴的“新武器”千問小酒窩終于來到了我們面前。

      具體而言,小酒窩是千問新開發(fā)的“千問AI統(tǒng)一數字人形象” “生態(tài)級AI助手”。從起名邏輯上看,阿里選擇小酒窩這個名字的原因也很簡單,那就是它的虛擬形象在微笑時,臉頰上會有兩個酒窩。這樣不僅會增加產品記憶點,也能在無形中拉近數字人和用戶的距離、提升產品IP的傳唱度。



      作為生態(tài)級AI助手,阿里表示小酒窩和傳統(tǒng)“聊天機器人”的最大差異,就是擁有了行動能力。就像之前爆火的OpenClaw一樣,借助阿里完善的產品生態(tài),用戶只需要在對話框中下達任務,AI就可以主動實現“需求理解-交易支付-履約交付”的全鏈路執(zhí)行。

      正如此前阿里花大力氣,將千問接入到淘寶閃購、高德、支付寶甚至大麥等業(yè)務模塊中一樣。隨著生態(tài)的完善、用戶使用習慣的培養(yǎng),小酒窩也有望靠著效率優(yōu)勢,成為阿里系AI在廣大C端用戶面前的交流窗口。

      不過僅從目前來看,小酒窩的實際體驗效果仍有待市場驗證。畢竟全鏈路執(zhí)行任務,對AI的理解能力、識別準確度、復雜場景應變能力都提出了更高要求的考驗。如何在滿足用戶個性化需求的同時,盡可能規(guī)避操作失誤帶來的支付、訂單風險,也是阿里在復雜場景面前必須面對的問題。



      但不可否認的是。

      小酒窩的登場是阿里大模型能力落地C端生態(tài)的一次重要探索,且它的出現,也為廣大友商在“B2C” “AI產品化、商業(yè)化”等領域提供了新的思路。

      AI競爭進入白熱化階段

      QuestMobile的數據顯示,截止到2026年3月,我國AI原生APP的月活用戶規(guī)模已高達4.4億。

      就產品排名來看,位居前三的分別是豆包、千問、DeepSeek,其用戶規(guī)模分別為3.45億、1.66億、1.27億。另有一季度平均活躍度數據指出,這三大AI產品的平均活躍度分別為33.5%、17.1%、21%,其用戶粘性可見一斑。



      在數據層面,截止到2025年12月,我國的網民總規(guī)模為11.25億人。聯系到2026年一季度4.4億的AI用戶規(guī)模,我們也不難發(fā)現在經歷了“紅包大戰(zhàn)” “龍蝦浪潮” “token變?yōu)樵~元”等大事件后,AI在C端用戶眼里已經不再是“極客專屬”,而是直接走進了約40%網民的手機里,融入了他們的日常生活。

      值得一提的是,只要對各家產品的增量用戶畫像進行細分,我們就會發(fā)現3月份,60、70后用戶占比增加了2.8%,且三線及以下城市的用戶占比增加了2.4%。另就使用頻率而言,豆包、DeepSeek、千問在一季度的表現為人均54.8次/月、41.7次/月、19.8次/月。

      站到企業(yè)和用戶的角度分析。

      為什么千問在月人均使用次數上,沒有勝過豆包和DeepSeek?

      拋開抖音對豆包推廣的助力、DeepSeek深度思考功能在用戶視角里的先入為主。回望千問的發(fā)展歷史,我們會發(fā)現它始終給人一種“B端感”或者“極客感”。在那個生成式AI對話體驗高度趨同的市場版本,真正讓千問系列模型出圈的是開源、是工作流應用、是圖像編輯體驗。



      這些功能很酷,而且千問的相關項目評分也很高。但對普通C端用戶來說,這些應用場景和日常需求的貼合度并不高,多數普通用戶打開AI只是想解答生活疑問、整理日常信息、甚至是吐個槽。倘若他們沒有深度使用專業(yè)功能、自定義工作流的需求,自然也就很難形成高頻的使用習慣。

      這種偏向專業(yè)領域的產品定位,一方面讓千問(早期版本)在大眾用戶心智中的認知沒有完全打開;另一方面,它也為后來的阿里產品聯動、催生生活Agent概念埋下了伏筆。

      未來屬于數據持有者

      回到阿里推出小酒窩這件事上來。

      除已經提到的,可以借此拉近千問模型和用戶之間的距離,夯實自身產品在C端的喚醒頻率外。C端用戶曝光率、使用率的升級,往往還意味著模型廠商自身產品迭代的效率升級。

      圖靈獎得主理查德·薩頓曾說過這樣一段話:大多數機器學習的目的,是把人類已有的知識轉移到一個靜態(tài)、沒有自主學習能力的AI上。但隨著人類數據即將被學習殆盡,我們就會發(fā)現AI無法生成新知識,也無法進行持續(xù)學習。

      那么如果想要讓AI繼續(xù)進化,我們就需要不斷地向它喂養(yǎng)新數據。



      不過,新的數據要從哪來呢?

      對廠商而言,通過用戶的對話、任務數據來反哺AI迭代,顯然是最實用的方案之一。所以我們才會看到Meta開始抓取員工的鍵鼠數據,以此提升模型的工作效率;眾多廠商發(fā)布即開源,以此來提升自家模型的token消耗量、API調用量。

      帶入到阿里身上,我們會發(fā)現他們曾宣布要在云和AI硬件基礎設施上投入3800億元,隨著算力升級提上日程、模型商業(yè)化建設逐漸明朗,如何快速獲取新數據用以確保模型的長期進化,便是阿里要考慮的頭號問題之一。

      而小酒窩的出現,便是這一環(huán)節(jié)的有效補充。

      通過C端用戶的日常交互,阿里可以源源不斷地獲取真實場景下的用戶需求、對話語料以及不同任務的反饋數據。這些來自真實用戶的一手資料,要遠比實驗室深處的資源包更貼合現實使用需求。

      所以對阿里來說,小酒窩不僅是一個面向C端的AI產品、形象,更是千問持續(xù)進化的“加油站”。它真正的意義在于為模型的長期迭代提供數據基礎,讓模型在實際交互中不斷補齊自身的能力短板、適配用戶習慣。

      參考:

      華爾街見聞:千問小酒窩亮相,阿里千問APP月活已沖到TOP2

      每日經濟新聞:近四成中國網民手機裝AI,豆包月活逼近3.5億,元寶跌出前三,Kimi、智譜為何“掉隊”?|2026年一季度AI應用價值榜

      金融界:QuestMobile:一季度豆包、千問、DeepSeek月活分別為3.4億、1.7億、1.3億,用戶增量開始向“銀發(fā)+下沉”雙向延伸

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