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阿里正把自己装进赛博两全

2026-01-19 07:25:38
泉源:

猫眼影戏

作者:

坂本龙一

手机审查

  猫眼影戏记者 李刘保 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3

出品|虎嗅商业消耗组

作者|苗正卿

题图|视觉中国

阿里杭州西溪园区  ,C区C4楼  ,三层、四层。

四层止境的大号聚会室  ,在已往五六个月被内部戏称为“作战室”。阿里巴巴副总裁、千问事业群总裁吴嘉的“战时办公室”设立于此。吴嘉D们(虎嗅注:D  ,阿里语境下直属下级)的工位围绕在作战室外几十平的区域内。

在已往四个多月里  ,这里成为了整个阿里AI to C的站前指挥所。9月以来  ,自这里提倡了两场硬仗:

·9月  ,阿里集结内部精锐工程师汇聚于此  ,开发针对C端市场的AI APP产品。11月17日  ,阿里宣布了针对C端AI市场的APP “千问”  ,直接杀入DeepSeek、字节豆包、腾讯元宝在已往两年酣战的“小我私家AI Chatbot类助手”市场

·12月中旬  ,在杀入C端市场1个月后  ,千问从高德最先  ,陆续接入阿里焦点营业生态  ,推出“生涯助手”。在不到40天的时间里  ,淘宝、高德、闪购、飞猪的数据、营业 ?檠杆佟扒度搿鼻蔄PP。1月15日  ,千问正式宣布接入阿里生态、含400项AI效劳功效的升级版本

这两场硬仗对阿里的意义是主要的  ,它回覆了两个根天性问题:

1.阿里究竟要不要做C端AI市 ?

2.阿里究竟想怎么做 ?

而第二个问题是整个棋局上的要害:它不但包括了阿里的解题思绪  ,也意味着我们可以更清晰地看到未来若干年阿里的基本脉络  ,并基于这些脉络合理推演出阿里可能投入的资源、爆发的交火、需要培育或新长出的能力……这关于研究阿里是至关主要的命题。

在12月到1月  ,我和多位阿里AI C端营业相关人士  ,包括吴嘉自己举行交流  ,梳理他们的想法后  ,我以为阿里“究竟想怎么做”可以归结为三句话:

·施展出通义大模子的模子能力

·施展出阿里整体生态的生态优势

·基于这两大战略优势  ,精准聚焦C端用户的AI办公(学习)及生涯两大类场景  ,优先提高用户体验与口碑

或者可以总结为一句话:阿里想把AI to C这件事  ,拉到自己善于的“生态战”、“模子战”两个战场之中完成战略聚歼。

值得注重的是  ,在阿里之前  ,大厂在C端AI市场主要泛起出三类用户增添方法:

第一类是字节模式  ,通过自有生态的流量优势  ,迅速完成C端用户的心智占领  ,在产品自己基于自建模子针对用户需求快速迭代功效  ,进化为“娱乐+适用”的万能型产品。

第二类是腾讯模式  ,通过自有的社交生态和内容生态实现用户裂变  ,产品侧不局限于自家模子

第三类是美团模式  ,它并不是一个广义上的“C端产品”  ,但聚焦于美团的焦点营业场景提供C端AI决议效劳  ,产品侧基于自研模子  ,但并不特殊提供更多办公及娱乐功效

阿里的解题思绪着实和字节的思绪有相似逻辑:很显然这两个大厂都意识到需要“把自己的优点施展到极致”  ,打一场基于各自生态和基因属性的周全战争  ,而不是纯粹打一场“产品之争”。差别在于  ,字节眼中的护城河是“产品+流量”。而阿里眼中的焦点武器是“模子+生态”。

但磨练是一连且严酷的。

从内部视角看  ,若是想打赢这场C端AI硬仗  ,阿里需要一连确保在模子能力上处于优势身位;在此基础上  ,阿里需要把生态优势施展在AI C端场景中  ,但这意味着产品和协同多个维度的运营效率需要迅速提高。值得注重的是  ,千问所接入的营业  ,也包括了闪购这样“处于战场炮火焦点、酣战中的营业”  ,这意味着内部协作难度不低。

而从外部  ,DeepSeek即将宣布新模子  ,这可能引发一大波用户回流(回流DeepSeek)且进一步让整个市场规模震荡扩张;而字节、腾讯在AI C端市场的火力有一连扩大趋势;于细分市场  ,一些场景Agent工具、APP也正在爆炸式泛起  ,2026很可能成为真正意义上的AI应用大爆发元年。

这意味着  ,阿内里临的内部张力、外部压力会一连保存。

虎嗅独家获悉  ,阻止现在  ,千问团队并未被牢靠的OKR约束住。团队被给予较大的无邪空间  ,但用户留存、用户体验知足度等维度  ,被视为要害评估维度。

预计在未来一年  ,千问的焦点目的  ,是要通过用户知足度提高确保用户留存  ,并基于更高频的用户使用频次给整个生态带来新用户、新交互。(即真正饰演起AI流量入口战术角色)

阿里究竟想怎么出招 ?

已往数月  ,准备许久的生态战争终于进入“联相助战”环节。

从高德、淘宝、支付宝等兄弟BU紧迫抽调来的100多个员工  ,拎着箱子加入了位于C4的千问项目室。整个历程  ,和9月份千问团队建设时高度相似:暂时、迅速、项目化。以支付宝为例  ,在72小时里  ,十几个支付宝同砚完成了“获得通知、入驻办公”的整个历程。

虎嗅独家获悉  ,这次升级  ,现实上包括三个场景:办公、学习、生涯。在千问团队内部  ,办公和学习被视为有共性底层逻辑的场景  ,学习被视为另一种形式的“办公”;而生涯被视为和办公有着较大差别的场景。

接入阿里生态  ,主要是针对生涯场景做升级。所有的接入营业  ,是同时推动的  ,这些从营业板块抽调来的员工  ,配合千问团队、通义团队  ,组成“虚拟小组”去解决每一个单独营业板块接入历程中的整合问题。

吴嘉告诉我  ,他们思索问题的焦点逻辑是两条主线  ,一条是模子的智力水平  ,一条是阿里生态。未来半年团队的焦点妄想是沿着这两条主线  ,继续扩展效劳能力的界线  ,然后把融合度和协同做深。

虎嗅获悉  ,千问的审核维度并非月活或者“爆发GMV”  ,最焦点的目的是用户知足度。这内里有三个维度  ,首先是“交付完成度”和“交付知足度”  ,团队会视察办公或生涯场景  ,用户基于千问产出的交付品是否“被下载”或者“被接纳”;与此同时  ,团队还会引入人工评估  ,对千问的产出和用户知足度举行人工视察与测评;别的  ,他们也会参考用户的留存等指标  ,去综合评估产品的情形。

在接入焦点营业板块历程中  ,千问团队更注重基础共性能力(模子侧)的提高  ,他们并不会接纳“case by case”的模式去开发功效。吴嘉以为  ,团队的一个基本逻辑是“以AI为焦点去思索问题”而非像古板互联网产品头脑一样  ,一直增添场景 ?。

阿里的逻辑是  ,在第一阶段  ,让千问迅速接入足够多的营业板块  ,让用户把千问作为一个阿里生态与通义模子的“交织节点”。在这一阶段内  ,阿里并不会太过关注用户通过千问给生态营业带去几多流量、GMV  ,而会关注用户在千问自己的留存和使用体验。

在这一阶段之后  ,阿里会期待用户通过千问给生态营业带去增量。增量包括了用户增量、生态营业消耗频次增量以及用户总使用时长增量。不难看出  ,焦点维度着实基于“用户”自己。在这背后的一个深层逻辑是:阿里以为  ,当更多用户、更长使用时间/频次泛起后  ,GMV等谋划指标会泛起自然上涨。

两个潜在的挑战蕴含其中:

·这套逻辑的走通  ,基于用户体验的一连升高。而这意味着千问需要在办公和生涯两个场景  ,一连给用户带来体感增益

·基于千问的AI入口和AI效劳  ,用户能够泛起使用和消耗的增量意愿。这内里深层的磨练在于  ,影响用户的决议。

简言之  ,千问不但是一个AI流量入口之争  ,实质上更是“决议”之争——一旦用户形成了基于千问行程办公、生涯等场景的决议习惯  ,那么接下来的使用时长、消耗都是因利乘便。

两个隐藏的优势  ,可能随着时间推移被放大。首先  ,办公和生涯两种用户行为  ,会在千问端形成一种更饱满的“用户面目”  ,基于此千问可以建设对用户更清晰的认知;其次  ,随着阿里在云基础设施投入加大、通义大模子能力提高  ,千问自己的算力效率保存上涨空间。但这二者都需要一个要害前置:需要更多用户能够更高频、更长时间用起千问来。

虎嗅展望  ,未来5个月时间可能会变得异常要害。由于时代跨越了阿里财年节点  ,并濒临618大促  ,高层及生态营业部分关于千问的期待值会一连升高。而5个月时间  ,足以验证早期千问用户真实的使用效率和效益  ,并能够起源看出“千问——生态营业”之间循环链路的运转情形。

针对阿里AI to C叙事、千问的底层逻辑  ,以及究竟在未来三到五个月做什么;⑿峤诤桶⒗锇桶透弊懿谩⑶适乱等鹤懿梦饧巍⑶什匪纠碚欧热司傩辛私涣  ,下附交流实录  ,有删减:

虎嗅:资源和时间是有限的  ,但千问团队做的事情许多。我想知道你们选择做与不做的逻辑是什么 ?确定要做的事情里  ,它的权重、主次顺序的排列逻辑是怎样的 ?

吴嘉:我们有两个基本逻辑  ,首先我们要做高频刚需的需求;其次我们聚焦今天AI可以交付的工具。我们以为  ,今天各人关于AI to C这件事  ,AI的能力规模是有一个认知的  ,AI并不是无所不可。

做AI产品和做古板产品  ,是有实质区别的。做古板的产品  ,你可以把它剖析为几十个项目。但AI产品的逻辑差别  ,它实质是AI能力  ,也就是模子能力。我们花了70%甚至80%的精神在优化模子能力。

以是我们在做抽离。我们会研究大宗的需求和场景  ,然后思索怎么基于模子共性的能力  ,去解决共性的问题。这些抽离出的、可以用模子解决的共性问题  ,着实是要害。

我们抽离的问题  ,最终会演变为模子迭代的偏向  ,然后会坚持去做升级。虽然会有一些特殊细分的、特殊专门的场景或者需求  ,可能是眼下人或者模子搞未必的  ,那我们可以先等一下  ,优先解决那些共性的、可以抽离的共性问题。

虎嗅:我看到你们这次主要是针对办公、学习、生涯三个场景去做升级  ,这个大项目整体的起点是什么时间 ?

张帆:办公是我们很早就明确的时机  ,学习着实在我们的视角里是办公的另一种体现形式。这内里的要害维度是交付  ,我们思索办公这件事着实就是围绕交付的场景去思索的。加上夸克自己有许多相关的手艺积累、产品明确的积累。生涯这件事  ,我们要正视阿里在生态结构上的优势  ,尤其是我们生态的富厚度、完整度  ,包括一些生态机制。但并不是说  ,由于阿里有这些生态  ,我们就必需做这些。

我以为从行业视角看  ,到了一个要害的时机。2025年行业关于chatbot类产品的明确已经越发趋向于“助手”  ,2026年这个转变趋势会更为显着。2025年许多Agent产品受限于模子能力  ,用户使用后的体验阈值有限  ,但随着模子能力进化  ,2026年到了一个大规模使用或进化的契机。

虎嗅:模子能力之外  ,我看到生态能力是你们提及的另一个要害点。眼下这个阶段  ,千问所泛起的是其背后生态的广度、厚度  ,接下来可能会保存细腻化深耕运营的环节  ,就会有用率、协一律等挑战。我想请你讲一下  ,后续怎么去使用好生态优势  ,未来3~5个月较量务实的思绪是什么 ?

吴嘉:我们是三条线。第一条线  ,就是主线  ,也叫恒久线  ,这内里最主要的是模子能力  ,这是基础。第二条线是用户需求  ,我们会从市面上更普遍的信息、更多的产品去洞察用户的需求  ,然后做出用户需求知足度的排序。这两条线连系  ,就会成为我们的一个主脉络  ,我们会分条理叠加新的升级、功效  ,基本上每个季度都会有一个显着的大升级版本  ,这个升级主要是模子能力的升级  ,是我们和通义实验室一起在做。

然后在此之外  ,我们尚有Agent能力提升这条线  ,就是我们要一直凭证场景、需求去增添一些后续内容。以是我们整体上  ,是一个手艺与生态双轮驱动的模式  ,而不是只看场景做产品迭代的模式。

我们现在处于能力快速增添的阶段  ,但我们思索问题的方法并不是说“下个版本我要重点把外卖做好”  ,我们会去做这个场景  ,但我们思索问题的方法是模子的基础能力。这些基础能力  ,才是更要害的基座。

我总结一下  ,我们并不希望自己的模式是“case case by case来做”。这不是古板互联网的玩法  ,不是说我今天做个外卖明天做个其他场景  ,而是要提升模子能力、提升模子在整体生涯领域的能力。

虎嗅:从外部视角看  ,着实千问可以有两种差别的认知逻辑。一种是  ,它是阿里大生态自己的AI流量入口;一种是  ,它是一个AI产品  ,但依托于一个重大的阿里生态。这两种视角可能会带来对这个产品差别的认知  ,你们内部是怎么思索这件事的 ?

吴嘉:我们的思绪是  ,既然是AI产品  ,就必需以AI为焦点。在千问里  ,所有做事情、做产品的逻辑都是这个。我们要从模子能力、AI视角去出发看问题  ,而不是纯粹地思索产品界面、UI的AI感。AI为焦点的视角  ,会决议我们对流程的梳理、对模子使用要领的梳理、对模子的训练要领。我们今天所有人面临的都是AI手艺厘革带来的产品厘革  ,今天AI时代  ,它的厘革不但是UI界面的厘革  ,而是逻辑的厘革。

这也涉及到产品的哲学。我们内部讨论  ,以为有一个词很主要  ,叫“适当”。AI不应该即是极简  ,这是我们的哲学。我们以为AI这件事  ,最要害的不是效率  ,而是智能。今天许多Agent或者AI产品  ,是在解决效率问题  ,但更高阶的智能  ,它应该像人一样或者比人更智能地思索  ,它能够“适当”地去运用智能。

回到实质  ,我以为就是一直提高模子能力  ,基于此提高AI的智能  ,然后在用户差别的需求上去提升知足度。

提问:好比外卖或者电商这样的场景。一旦用户用千问完成了这个订单  ,可能就不会翻开闪购或者淘宝了  ,那不翻开的话主APP的广告模式会不会受到影响 ?

吴嘉:我们现在没有看到说  ,翻开了千问就不翻开淘宝了。我以为我们能够创立增量  ,由于利便和使用门槛低  ,以是用户会形成习惯  ,习惯会带来增量。

我以为一个更实质的问题  ,并不是说在千问与生态内APP间取舍  ,而是说千问的用户有没有给生态带来更高的消耗频率、更长的使用时长 ?我们和生态内兄弟部分会有一个配合的目的。

没有人会守着旧工具稳固  ,在AI浪潮泛起后  ,不可说不作为硬生生看着生态内营业被另外的AI给做了  ,这肯定不是我们希望看到的趋势。我们肯定是希望靠阿里自己的手艺、产品去完成牵引。但许多事情  ,现在是初期、早期  ,好比说千问带来的用户增量与生态内营业的商业分成  ,坦率说这些事情不是纯粹靠设计出来的  ,而是需要随着手艺生长  ,自然而然出来一些谜底。

虎嗅:我看这次千问接入淘宝电商营业时  ,选择了3C这个品类  ,这是为什么 ?

张帆:这涉及到商品相关的知识结构数据  ,就是怎么让模子更好地明确这个商品。并不是说让模子知道它是个投影仪、这是个除螨仪就够了。模子需要知道商品更详细的信息  ,以及剖析出推荐某个产品的深条理缘故原由  ,它需要一个完整的知识逻辑。

用户的需求表达着实是自然表达  ,好比会说想找一个白天能看的投影仪。但关于模子而言  ,明确这句话需要深入明确商品、用户行为习惯、以及使用场景等多种信息。它可能真正的要害点  ,是这个产品的“流明”(虎嗅注:光通亮的国际标准计量单位)。以是我们需要和淘宝一起相助  ,去资助模子更好地明确商品。相对而言3C产品的信息更富厚  ,模子明确起来更容易。

虎嗅:你怎么看待AI to C市场之前几年爆发的“灌流量”征象  ,许多AI to C产品靠这个模式出圈了  ,你以为这个打法现在尚有用么 ?

吴嘉:和古板互联网时代纷歧样  ,古板互联网靠灌流量可以带来增添。但AI产品  ,实质上拼的是模子能力。各人不可凭证移动互联网时代的流量逻辑去思索AI时代的产品。它实质上不是一个流量逻辑的事情。

本文来自虎嗅  ,原文链接:https://www.huxiu.com/article/4826804.html?f=wyxwapp

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责编:罗浩头

审核:金野博

责编:希瑟·比尔

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