AI 的双重剧本：美国革新工具效率，中国重塑生活范式。
定焦 One（dingjiaoone）原创
作者 | 陈颐
编辑 | 方展博
豆包、元宝、文心们还在沿用 " 发红包 " 的老套路吸引用户时，2 月 6 日，阿里的千问抛下重磅炸弹—— " 春节 30 亿大免单 " 正式上线，所有人打开千问 APP 立刻就能领一张 25 元 " 免单卡 "，用来买奶茶咖啡，1 分钱就能到手。不少人也是喝上了第一杯 "AI 奶茶 "。
30 亿的规模，不仅创下阿里春节活动的历史纪录，也位居今年大厂 AI 大战中的投入榜首。
在玩法上，千问也是目前 AI 大厂中最有新意的，整合了阿里生态的服务能力，用 " 免单 " 的方式请全国人民吃喝玩乐。活动期间，每个人通过邀请朋友，最多能拿到 21 张免单卡，总价值 525 元。理论上，每个用户可以免费喝 84 杯蜜雪冰城。唯一前提是，这笔钱，需要通过千问 App" 用 AI 下单 " 才能拿到。
这一步，就把竞争逻辑彻底改写了。
不同于其他家 " 用红包换下载 "，千问是用 " 请客 " 的方式，直接让把 AI 放到实际的生活场景中干活儿。
这场仗，也只有阿里打得了。一方面，千问接入了超过 400 项功能，覆盖外卖、酒店机票预订、在线购物等生活场景。另一方面，通义千问大模型属于全球第一梯队，能精准理解用户意图、做出合理推荐。组合起来，就相当于既有足够聪明的 "AI 大脑 "，也有深入 " 衣食住行玩 " 全场景的 " 商业手脚 "。
强调 AI 的 " 办事 " 能力，并不只是阿里的专属，美国 AI 圈也不约而同地在强化自家 AI 的 agentic 能力，不过，更多的还是在将 AI 作为一个自动化工具来打造的。中国的 AI，一方面在基础大模型上与美国你追我赶，另一方面也在引领着 AI 在生活应用场景上的落地。
一位长期关注 TMT 的投资人对「定焦 One」分析：千问的 30 亿，能否在 AI 时代复制当年移动支付的奇迹，核心在于 "AI 办事 " 的体验能否超越现有的 App。
如果答案是肯定的，那么 2026 年的春节，会成为一个分水岭——让用户第一次规模化地养成 " 有事找 AI" 的习惯。这个春节过后，中国的 "AI 大战 " 将暴力普及 "AI 购物 " 乃至 "AI 生活消费 " 的使用习惯，就像移动互联网时代中国的应用能力一样，一跃成为 AI 应用领域的超级强国。
红包买 " 下载 "，
免单换 " 习惯 "
千问的第一波 " 请客 "，选择了奶茶。
这个选择很有讲究。作为当代年轻人的 " 社交货币 "，奶茶有三个天然优势：高频、刚需、决策成本低。25 元的免单金额，也精准地覆盖了多数奶茶的平均价格，让用户的试错成本几乎为零。
更关键的是，点一杯奶茶，用户需要走完选店、选品、下单、支付、取货的一整套流程。这就像游戏里精心设计的 " 新手村任务 "，方式虽然简单，但可以 " 带着 " 玩家完成一次全新的体验。
这也是它比直接发 25 元现金红包更高明的地方。
一位互联网产品经理对「定焦 One」总结了红包和免单的本质区别：传统的红包补贴，用户的动作是被动的，领完红包，和平台的关系几乎就结束了，平台换回的是一个下载量；
而 " 免单 " 玩法中，用户的动作是主动的，需要完成一次完整的 "AI 办事 " 流程。
换句话说，红包买的是 " 流量 "，免单换来的是 " 行为 "。千问不是在为用户的 " 点击 " 付费，而是在为用户的 " 习惯迁移 " 付费。
图源 / 千问 APP 截图
当一个用户已经习惯了用 A 应用点外卖、用 B 应用买电影票，要让他换一个工具，成本远不止一次下载，还包括学习成本、信任成本、路径依赖。千问的 30 亿，就是用来抹平这个成本的。
这套设计，实际上也回答了一个更大的问题：当红包不再万能时，AI 应用该如何留住用户？
过去十年，互联网公司靠 " 春节红包 " 这把万能钥匙，打开了移动支付、社交电商等一扇又一扇大门。但到了 AI 时代，这把钥匙开始失效了。
原因很简单，AI 产品不同于传统意义上 " 即开即用 " 的工具，它更像一个需要学习和磨合的助理。用户下载了一个 AI 应用，需要学会怎么和它对话，需要知道它能帮自己做什么，更重要的是，在真实生活场景中想得起来用它。这个过程，比 " 点一下领红包 " 复杂得多。
更何况，在经历了过去一年 AI 浪潮的洗礼后，用户早已不是看到 "AI" 两个字就兴奋的小白。如果一个产品只是靠红包吸引眼球，体验下来却 " 不过如此 "，用户切换到下一个产品的成本几乎为零。
但当用户发现，用千问不仅薅羊毛、抢红包，还能切切实实帮我 " 办事 "，省去在不同 App 之间来回切换的麻烦时，新的习惯有可能慢慢养成。
只不过，要让 AI" 办事 "，难度极高。
想想你平时点咖啡的过程，从打开哪个 App、选哪家店，到加不加糖，每一步都是自己决策，App 只是一个执行工具。现在，你只需要说一句 " 我想喝杯咖啡 "，AI 就能理解需求，并代替你完成找店、选品、下单、甚至完成支付等所有后续步骤。任何一个环节出问题，你可能都会退回到熟悉的 App。
所以，这对 AI 的能力是极大的考验，这也是过去一年，绝大多数 AI 应用还停留在 " 陪聊 " 阶段的根本原因。
放眼望去，这场硬仗，似乎也只有阿里能打。
让 AI 说话不难，
难的是把事办成
为什么这么说？
上述投资人总结，让 "AI 办事 "，需要 AI 在极短时间内，完成三件过去由用户亲自完成的事：精准理解一个模糊的意图；在复杂场景中做出最优选择；把结果稳定、顺畅地落地到真实世界。这需要三层能力的协同：
一个聪明的 " 大脑 " ——顶尖的模型能力，理解用户意图，做出合理推荐；
一副连接真实世界的 " 身体 " ——能直接调用电商、支付、出行、本地生活等真实服务；
以及一套高效的 " 神经网络 " ——海量的真实交易数据反馈，让 AI 在每一次服务中不断学习、优化。
经过一年多的 " 百模大战 "，国内第一梯队的大模型都能很好地理解用户的意图。AI 的竞争，也正在从 " 谁更聪明 "，转向 " 谁真正能把事办成 "。差距，在 " 身体 " 和 " 神经网络 " 上。
放眼全球，这恰恰是大多数 AI 玩家的短板。OpenAI 有顶尖模型，但没有自有实体服务生态；谷歌强于搜索与广告，但缺乏电商交易和本地生活履约体系。腾讯强于社交和内容，但交易闭环相对薄弱；字节坐拥流量，交易链路在品类丰富度、供应链深度、物流体验等方面还有待提升；百度以搜索和信息服务见长，生态更偏工具属性。
而阿里在 " 模型 + 生态 + 数据 " 的完整性和协同性上，在国内几乎是独一份的存在。
先看 " 大脑 "。阿里的通义千问大模型家族，技术性能属于全球第一梯队。根据沙利文报告，2025 年上半年，阿里通义大模型在国内企业级市场的日均 Tokens 调用量达 1.81 万亿，市场份额 17.7%，位列第一。这保证了千问在理解、推理与复杂任务拆解上，具备足够坚实的底座。
再来看 " 身体 "，这是阿里最具差异化的优势。
它的商业生态几乎覆盖了中国用户数字生活的所有高频刚需场景。其他厂商或许能通过 API" 连接 " 第三方服务，但在稳定性和流畅度上，显然不如 " 原生 " 生态系统。
比如，当用户对千问说 " 帮我订一张明天最早去上海的机票 "，千问的 " 大脑 " 迅速理解指令，然后调动飞猪的航班数据、高德的路线规划、支付宝的支付能力等，一气呵成完成任务。用户需要做的，只是确认支付。
而 " 神经网络 "，则让这套系统形成了自我强化的能力。
阿里的生态每天产生海量的、真实的用户行为数据，带有真实的用户意图和交易结果，比公开网页语料质量更高，可以用来不断优化模型。
用户用得越多，数据反馈越多，模型就越懂真实世界；而 AI 越好用，用户就越愿意把更多 " 决策主权 " 交给它，形成一个正向循环。
截至 1 月 15 日，千问已经接入了超过 400 项 "AI 办事 " 功能，C 端月活突破 1 亿。这个 "1 亿 " 的含金量，不在于数字本身，更在于它代表了 1 亿次从 " 聊天 " 到 " 办事 " 的跨越。每一个完成真实交易的用户，都是对阿里 "AI+ 交易 " 模式的一次验证，其价值远高于一个只问问题的 " 游客型 " 用户。
这条路虽然最难走，但也最符合阿里的基因和商业直觉。
AI 大战的终局，
是终结 APP 逻辑
如果把阿里这条 " 办事 " 的路径，放到全球坐标系里，会发现一个更值得思考的现象：中美 AI，正在走向不同的路。
美国的 AI 主攻工作场景，核心是降本提效。2 月初，Anthropic 推出 Claude Cowork，一款能直接操作电脑、代替用户完成软件操作的 AI 工具。消息一出，美股 SaaS 公司如 Salesforce、Adobe、SAP 等股价大幅下跌。投资者担心，这类工具可能会抢占传统软件的使用场景和收入来源。它的逻辑本质上是让 AI 替代那些复杂、昂贵的专业软件。
中国的 AI 则在 " 进入生活 "，为用户提供便利。千问这样的应用，正在把模型能力嵌入外卖、出行、购物等日常场景。用户无需切换多个 App，就能通过一句话完成一系列复杂操作。
这背后，是中国独特的互联网基础设施，包括全球最大的互联网用户基数、最成熟的移动支付体系、最丰富的线上线下融合消费场景。这些生态优势，让中国 AI 应用可以同时打通决策、执行和支付闭环，是美国 AI 公司难以复制的。
因此，以千问为代表的中国 AI 应用，实际上在探索一条连 OpenAI 都羡慕，却又难以复制的道路——让 AI 从 " 聊天框 " 里走出来，走进人们的衣食住行。这条路足以成为新的商业操作系统底座。
图源 / 千问官方微博
再回到国内，纵观这场 AI 春节战事，腾讯、百度、字节同样重金入局，但每一家，打的仍然是自己最熟悉的一张牌。
字节的豆包，打法最简单直接：流量闪电战。春晚这个中国互联网史上最大的流量放大器，曾先后造就了微信支付的崛起和抖音的逆袭。豆包赌的是规模效应，只要用户基数足够大，哪怕大多数人只是短暂停留，也能筛选出一批高频使用的核心用户。
腾讯的元宝，打出了 " 社交防御牌 "。10 亿现金红包，加上在微信群聊中内测的 " 元宝派 " 功能，腾讯想复刻 2014 年微信红包的辉煌，将 AI 植入社交关系链中，在最强势的场景里完成防守与渗透，守住自己的基本盘。
百度的文心，打法比较 " 务实 "。它没有另起炉灶，而是将 5 亿红包投给百度 App 的用户，加速从 " 搜索 " 到 " 问 AI" 的用户习惯转化。
看到这里，你会发现，这三家的本质，还是 "流量思维" 的延续。
而阿里，选择了一条最 " 重 " 的路，直接构建 "AI+ 交易 " 的闭环。这意味着需要打通支付、物流、客服等大量后台系统，风险最高，执行最难。上述投资人指出，判断 AI 入口真正价值的核心指标，不在于会话量，而在于从 " 决策 " 到 " 执行 " 闭环的完成度与频次。
那么，这场超过 50 亿豪赌的成败，最终该如何检验？
短期看的是用户留存量，日活（DAU）回落幅度是第一个检验标准。春节期间，各家的用户量都会因为红包和免单冲上一个高峰，但节后第一周，当补贴力度减弱，用户会用脚投票。
中期看的是，是否形成复用。比如，用户是否会在非补贴场景下，再次使用 AI 点奶茶、查行程？这才是决定胜负的关键。
长期看的是，习惯是否被改写。当用户开始默认 " 有事先问 AI"，而不是 " 先想打开哪个 App"，才算是这场战争的终局。
最终的赢家，未必是模型参数最多的那一个，但一定是那个能用 AI 把最多、最核心的生活服务串联起来的生态。
从这个角度看，千问的 30 亿投入，换来的不仅是自己的市场份额，更可能是一个 " 新时代的开端 "。
* 题图由 AI 生成。
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