AI 搅动互联网格局

2025年11月中旬，阿里杭州总部格外忙碌。11月17日，千问app正式公测，首周下载量迅速突破了1000万。而在公测的23天之后，月活跃用户数突破了3000万。差不多一个月后，最新的WAN 2.6视频生成模型也上线了，支持更完整的叙事和多镜头自动切换。这些市场反馈预示着AI正成为搅动整个互联网格局的巨大变量，这是一场重构入口的战争。本视频将探讨阿里如何打响这场重塑互联网的操作系统生态战。

互联网交互变迁史

回顾互联网30年的进化史，商业帝国的兴衰更替本质上是一部交互方式的断代史。每一次输入输出逻辑的重写，都会引发一场新的变局。

Wintel 联盟与鼠标时代

上世纪90年代，微软和Intel组成的Wintel联盟赢得了战争。他们的胜利建立在Click（鼠标点击）之上。图形用户界面将晦涩的代码变成了可视化图标，掌握了鼠标去向，就掌握了通往数字世界的收税权。

移动互联网与触控时代

十几年前，苹果和谷歌开启了移动互联网的黄金时代。这次的胜负手变成了Touch（手指触控）多点触控技术，让屏幕成为身体的延伸。App Store和微信的对话框取代了浏览器，成为新的流量黑洞。

AI 时代：意图消灭界面

而现在，我们正站在第三次迭代更替的边缘。这一次革命的力度可能远超前两次，因为自然语言意图正在试图消灭图形界面本身。如果说以前的互联网是将人类数字化，试图让人适应机器逻辑；那么AI时代的互联网则是将机器拟人化，让机器理解人的意图。

数字生活低效痛点

这种变革的紧迫感并非来自技术本身，而是源于我们仍然臃肿和低效的数字生活。试想一个典型的生活场景：你计划春节期间带全家去哈尔滨看冰灯，顺便买几双防滑保暖的雪地靴。

繁琐的传统互联网操作

在今天的互联网上，这意味着一次漫长的手指劳动。第一步，打开社交软件（如小红书、抖音）搜索哈尔滨穿搭攻略，分辨信息真伪。第二步，打开OTA软件（如携程或飞书）查阅机票酒店。第三步，打开电商App（如淘宝或京东）搜索雪地靴，面对复杂的促销规则筛选。第四步，切回社交App验证鞋子口碑。最后回到电商平台下单。

效率瓶颈与AI的颠覆

行业数据残酷地揭示了这种低效。亚马逊曾统计，完成一个典型的复杂消费决策，用户平均需点击14次，跳转至少三个App。这14次点击是用户的流失点，也是旧巨头的利润点（广告、竞价排名）。直到OpenAI和GPT的出现，它们试图将这繁琐的14次点击折叠进一个简单的对话框里，让用户说出意图，AI负责搞定其余。

互联网入口之争

这不仅仅是效率提升，更是一场互联网入口的争夺战。在全球科技巨头看来，未来谁掌握了这个对话框，谁就掌握了分发世界的权利。如果在AI时代失去对对话框的控制，庞大的帝国、供应链、用户数据都可能沦为底层管道。谷歌和阿里都在押注相似的逻辑来打响这场反击战。

生态巨头的全栈反击

在资本市场对AI原生应用的狂热追捧后，随着谷歌携王者归来，其“全家桶”展现出前所未有的威力。C端产品的终局可能仍属于生态巨头，因为真正的AI入口能力需要全站全模态的能力，既要有感官，也要有垂直整合能力。

谷歌的全模态与生态落地

谷歌曾一度被GPT打得措手不及，但随着Gemini的崛起，它正在找回节奏。其强项在于全模态优势：不仅能聊天，还能通过YouTube看懂视频，通过Google Lens看懂万物。更可怕的是其生态落地能力，将AI植入Android和Chrome浏览器。例如，手机上搜索修自行车时，OpenAI可能只给文字建议，但植入了Gemini的Android系统能直接导航到修车店，甚至帮你预约，这是OpenAI做不到的，是生态的胜利。

阿里构建全站生态链

而在大洋彼岸，阿里走的是最像谷歌的路径，构建了一套非常全面的全站生态链。

算力即石油：阿里基础设施投入

在AI时代，算力（计算能力，AI运行的基础资源）就是石油。根据高盛研报，阿里正推进一项高达3800亿人民币的AI基础设施建设计划。这包括自研的倚天CPU、含光NPU（神经网络处理单元，专用于AI计算的硬件），以及通用推理芯片。配合阿里云的集群，阿里构建了一套严密的全站生态链。

商业模式的降维打击

这带来的最大优势是商业模式的降维打击。对于OpenAI这样的纯模型公司，每一次用户提问都是算力消耗，构成高昂的运营成本，需要向英伟达和微软支付溢价。GPT不得不探索商业化路径或限制使用。而谷歌和阿里这样拥有硬件生态的公司，通过自研芯片与云架构的深度协同，能将计算和MOE（混合专家模型，一种AI模型架构）的效能压缩到极致，成本控制远超对手。

全站整合的优势

全站是互联网公司的特点，谷歌从一开始就往全站方向走，已有20多年历史。全站的特点是上下游整合，以实现研发效率最大化。例如，近20年前谷歌就自己做路由器和服务器。

阿里：用成本递减逻辑对抗固定成本

这好比一家超级医院：简单查询由成本极低的全科医生（小模型）快速解决；疑难杂症才调用昂贵的专家（如千问Max大模型）。这种快慢思考分离（AI处理机制，区分简单和复杂任务）机制，配合硬件红利，能极大压缩平均推理成本。本质上，阿里是用成本递减的逻辑去打竞争对手编辑成本固定的软肋。这也是千问敢于打出免费无限用的旗号，这是技术红利带来的定价权。

千问App：对标ChatGPT，聚焦工作流

在生态的上层是模型与应用层。12月3日最新版本中，千问app彻底撕掉了试水标签，其功能矩阵直接对标ChatGPT，并更重视在工作流中的落地应用。阿里意识到光靠聊天留不住用户，必须成为一个无所不能的超级瑞士军刀，实现工作流的折叠。

视觉与视频模型集成

首先是视觉与视频模型。千问接入了千问Imagine满血版和WAN 2.6视频模型。用户可生成与人物ID高度一致的连环画，或制作音画同步短视频。过去这可能需要分别使用Midjourney和Sora，并忍受复杂的提示词工程。现在，阿里将它们整合进免费App，让普通用户一键生成商业级海报和视频。

AI赋能教育场景

其次是教育场景。新上线的千问3.0 Learning模型拥有5亿级独家资料库，它试图理解教材、考试逻辑甚至学生心理，成为AI导师。这直接切入中国家庭最焦虑、最愿意付费的教育场景。它不仅能给出答案，还能拆解知识点，这种“懂学生”的能力可能是通用模型难以比拟的。

AI重塑办公场景

第三是办公场景。阿里试图用AI重塑Office。以基金分析师为例，旧工作流需要打开浏览器查资料（可能5个标签页）、在公司财报、维基百科、学术网站间跳转，复制到Word整理，再打开PPT做演示文稿，找图片素材，最后校对。而基于千问的AI工作流，只需输入详细提示词，几分钟后千问即可交付文档和PPT文件，甚至支持格式互转。用户不再是操作软件的人，而是下达命令的指挥官。

千问的开源社区表现

在技术圈，千问在全球开源社区表现不错。在Hugging Face等社区，千问系列模型保持着较高的活跃度和下载量，成为开源领域的主要竞争者之一。这种技术实力获得了行业头部玩家认可，黄元军曾提及千问在推动全球开源生态中的作用。

技术底座支撑C端战略

硅谷科技公司也表示业务探索中采用了千问模型。千问在海外被广泛提及，不仅华人开发者，主流开发者也在使用。这种在开源与开发者社区累积的技术底座，为阿里的C端战略提供了支撑。千问的推出，是阿里将其大模型技术产品化封装的结果。

生态护城河：实体服务

阿里这样的生态性选手，还有另一大护城河：其庞大的实体服务生态。目前的千问已具备连接生态接口的能力，虽然尚未完全自动化闭环，但阿里的终局是实现意图的闭环。

未来畅想：AI驱动的闭环履约

畅想未来场景：用户拍一张体检报告，千问VR视觉模型工作，调用夸克的医疗知识库解读出“血脂偏高”，接着根据身体状况推荐一周低嘌呤食谱。用户同意后，自动调用盒马或淘宝接口，将食材加入购物车并安排物流送达。在此过程中，AI不仅感知信息，还进行决策并最终在物理世界完成履约。这种全链路能力是纯模型公司无法企及的，它们有大脑但缺乏物理世界的行动能力。而阿里既有大脑，又有手脚。

电商战场：Push vs. Pull的博弈

如果说全栈能力是地基，电商就是大厦最核心的商业战场。AI的介入正引发一场关于Push（推荐）与Pull（搜索）的博弈。Push模型（如抖音）是用户被动发现，AI生成内容对其是利好。Pull模型（如谷歌、亚马逊、淘宝）是用户主动搜索。

AI Agent颠覆Pull模式

AI Agent的出现正在颠覆Pull模式。它插在消费者和平台之间，成为新的用户意图载体，即新的AI Layer（AI层）。当用户在对话框询问“我想买一个充电宝，要容量大，能带上飞机，最好自带线”，AI会直接理解意图，过滤广告，推荐最适合的几款。传统搜索动作消失，取而代之的是AI Agent的理解和行动。

平台失去广告机会

对于传统电商平台，这意味着它们失去了展示广告的机会。AI截获了用户意图，也截留了广告费。在硅谷，这场攻防战已白热化，可视为“空军”（纯模型公司）与“陆军”（生态平台）的对决。

空军的野心与软肋

OpenAI和ity（可能指代谷歌或其他AI）不再满足于陪聊，正试图通过购物研究功能空降到交易环节。ity推出了Comment Browser，OpenAI也在测试类似产品，野心是成为新浏览器、用户第一站。但空军有致命软肋：缺乏地面部队（库存、物流、支付、客服），必须依赖合作伙伴（如沃尔玛）完成履约。这可能成为其商业闭环的“阿喀琉斯之踵”，无法控制最终交付体验。

亚马逊的“柯达时刻”

面对空军轰炸，亚马逊陷入“柯达时刻”。其高达680亿美元的广告业务主要来自搜索结果页的赞助商品。一个完美的AI助手可能直接选定唯一商品，用户无需翻页，广告收入将瞬间蒸发。因此，亚马逊一方面推出AI助手防御，但又不敢让其太好用；另一方面筑墙，拒绝或起诉对亚马逊接口的调用，保护站内数据。

沃尔玛的开放策略

沃尔玛则采取完全不同的策略，向AI公司敞开怀抱。Walmart and GPT are teaming up... 作为一个实体零售商，沃尔玛没有亚马逊那么重的广告包袱，它看到的是机会，选择开放数据，甚至让用户直接调用沃尔玛服务。关键在于，沃尔玛开放的是物理世界的实时库存、履约状态和门店位置。OpenAI的大模型无法得知具体门店的实时库存。沃尔玛的算盘是：既然做不了最聪明的AI，就做所有AI背后最可靠的超级履约中心。

阿里：Token转化为Taker的第三条路

面对同样的变局，阿里既不甘心做亚马逊式的防守者，也不愿做沃尔玛式的纯供应商。它试图通过千问app走出第三条路。Gartner分析师Alex Yao将此策略概括为“将token（AI交互单位/算力消耗）转化为taker（消费者/用户）”。传统GMV（商品交易总额）=流量x转化率。当AI截流流量，平台似乎必死无疑。但阿里赌的是AI能带来转化率的质变。

新的商业模式：服务费与撮合效率

在新AI模式下，虽然流量看起来跌了90%（没有无效点击），但AI精准理解需求，直接推荐最合适商品，转化率可能提升至30%。GMV可能不变，但收入模式从赚广告费转向收取token带来的服务费，维持总收入甚至增长。通过AI提升撮合效率，可能远大于原有广告模式，这是一种更健康、可持续的商业模式。

新型广告形式：原生知识

此外，赞助商档案（Sponsored listings）可能成为新的广告形式，即原生知识。当用户询问如何挑选滑雪板时，AI提供的专业指南中可能自然包含合作品牌的购买链接。

入口与履约：AI时代的商业核心

此时此刻，用更强更有用的模型吸引用户是重中之重。AI掌握了入口，就能慢慢实现后端的履约。阿里显然想拿下AI这个入口。

从AdTech到AgentTech

当AI重构入口，商业模式的迭代跃迁不可避免。我们正从广告技术时代迈向Agent智能体技术时代。过去商家做SEO（搜索引擎优化），试图讨好算法。未来商家要做GEO（生成式引擎优化），目标是进入AI的推荐名单。

数字声誉成为竞争本质

这要求商家数据更加结构化、真实，符合AI的评价标准。AI会阅读海量评论判断商品好坏。未来的商业竞争将回归本质——数字声誉。产品质量不行、服务不好，无论刷多少单，在AI看过海量差评后都不会被推荐。这将倒逼供应链升级，是良币驱逐劣币的过程。

伦理与信任的挑战

新世界也充满风险，最大挑战是伦理与信任。当AI既是私人助理又背靠商业生态，如何保证建议客观？这是管家还是推销员的问题？如果AI总是优先推荐广告或高溢价商品，用户会很快失去信任。这引发了对平台中立性的探讨。

信任：AI时代最昂贵的货币

未来可能出现第三方AI审计机构，或引用区块链技术记录AI决策链路，确保透明可追溯。在AI时代，信任将是新入口最昂贵的货币。巨头必须在商业利益和用户代理人角色间找到微妙平衡点。

终局：大脑与手脚并存的全能巨头

AI正经历一场从链接信息到链接服务的变革。OpenAI最先掀了桌子，让我们看到新世界可能性，但历史告诉我们，先驱未必是赢家。最终收割这场比赛的，很可能是谷歌或阿里这样既有大脑（最强模型），又有手脚（全栈生态）的全能巨头。用户不仅需要能聊天的AI，更需要能帮你把热腾腾的饭菜、合适的鞋子送到家门口的AI。

多生态格局的可能性

“Winner takes all”是互联网模式的常态。AI以后是否会出现多生态格局，目前仍难判断。有可能是GPT一家独通吃，也有可能是不同生态之间有区隔，应用需要适配或跨生态。

阿里：通往下一个十年的入场券

对阿里而言，千问不仅是一个App，它是通往下一个十年的入场券。这场战争才刚刚开始。