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豆包、元宝在前,阿里凭什么说服用户再下载一个“千问”APP?

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2025年11月17日,阿里千问App上线公测。不到48小时,冲上苹果App Store免费榜第五,用户涌入之猛,一度导致服务瘫痪。

看起来千问势头凶猛,但是AI To C 市场已经存在着两座大山:字节的豆包和腾讯的元宝。今年9 月原生 AI 应用的月活,豆包 1.72 亿、腾讯元宝 3286 万,而“通义”(千问前身)仅306 万。

已经逐渐养成习惯的用户会不会再装一个APP?这个问题关乎千问的未来。

01 互联网“双巨头”魔咒:AI 牌桌容得下第三家吗?

互联网牌桌上的座位,从来都是有限的。

我们复盘一下互联网的发展史,会发现一个残酷的规律:在大多数赛道,最终都只剩下两个巨头在博弈。

支付是微信和支付宝;地图是高德和百度;音乐是QQ音乐和网易云音乐;搜索是百度和搜狗(如今更像是一家独大);长视频是爱奇艺和腾讯视频;外卖是美团和饿了么(淘宝闪购)。

总之,几乎每个赛道最终都会形成 “两强争霸” 的格局,留给第三名的生存空间极为有限。



为什么会是这样?显然这不是偶然原因。

有一种解释是,人类天生就有比较的心理,因此对于单个平台往往不够信任,希望有更多平台进行选择,但是也不太希望复杂决策,倾向于通过路径依赖降低决策成本。换句话说,一个平台太少,三个平台又太多。

为了规避决策疲劳,面对海量平台时,用户会优先选择已形成习惯的常用应用,避免频繁切换带来的认知负担。

而从行业竞争的角度来说,一个平台会形成垄断,用户体验会变差;而三个或更多,则会陷入无休止的内耗和同质化竞争,最终拖垮所有玩家。双寡头格局,既能保持竞争,又能维持利润,是最稳定的商业形态。

所以,AI机器人这条赛道,大概率也逃不过这个宿命。目前豆包、元宝 已占据第一梯队,千问想要突围,必须要改变用户的使用习惯找到到差异化的生存路径。

02 千问破圈尚欠“东风”?

技术层面,千问很强。Qwen 系列模型全球下载量突破 6 亿次,Qwen3-Max 的万亿参数、92% 的复杂指令遵循率,以及 1.2% 以下的知识幻觉率,均达到行业顶尖水平。

但是在2C方面,千问在时间上已经没有优势。

2023年8月,豆包出现的时候,市面上没有太多的大厂竞品,字节用纯粹“大力出奇迹”的流量打法打开市场。你刷抖音,能看到豆包的广告;你用今日头条,它会提醒你试试豆包。这种“病毒式”的铺量,让豆包在极短时间内完成了用户原始积累。

而元宝诞生时其实已经失去了市场先机,但是碰上了DeepSeek这场流量红利,通过集成DeepSeek+无缝融入微信,完成了破圈。

但是千问的诞生比元宝又晚了一年多,时间上的劣势更明显。

千问要想留在牌桌上,要么告诉用户,自己和豆包、元宝相比有什么后两者无法替代的能力,要么是在等待一场新的技术风暴,靠着红利出圈。

目前阿里的打法,其实是前者。它摒弃了纯工具型AI路线,而采用了AI+场景的策略,将AI和阿里自身的业务结合起来,将地图、外卖、订票、办公、学习、购物、健康等各类生活场景接入千问APP,让AI真正的用到业务里。

但是这其实要实现起来也不容易,用户要的是一个真正的能帮用户查地图、订外卖、选商品的AI,而不是只能“耍嘴皮子”的聊天机器人。

如果千问能将这一点做到极致,它或许能开辟出一条新路。

03 “千问”的商业化之问

国外的AI机器人,如ChatGPT、Claude、Gemini,核心商业模式清晰:向用户收费。无论是订阅制、API调用,还是企业定制,本质都是“为智能服务买单”。

但在中国,这条路走得异常艰难。用户习惯了免费,付费意愿极低。于是,国内AI产品不得不另辟蹊径——不是服务用户,而是服务广告主。

千问和具体业务进行结合,避免不了一个疑问——它会不会变为一个新型广告分发平台?换句话说:用户问“哪款扫地机器人好?”,千问是不是优先推荐合作品牌;问“周末去哪玩?”,它会不会自动植入飞猪或高德的合作景区……

一旦广告过度介入,用户体验将迅速劣化。用户会意识到,“这个AI不是帮我,是帮商家卖货”。信任一旦崩塌,再强的技术也留不住人。



所以,目前来看,千问已经具备了技术底气和生态基础,但仍需解决两个关键问题:一是如何将产业端的差异化优势转化为 C 端用户的认知度,找到破圈的 “东风”;二是如何在广告之外,构建更健康、可持续的盈利模式。

不过互联网的牌桌也从来不是一成不变的,当年美团在外卖赛道逆袭饿了么,字节在搜索领域挑战百度,都打破了既有的格局。

千问背后的阿里,曾有过 “团战翻盘” 的经验,如今吴泳铭亲自拍板,抽调上百名核心工程师组建专项团队,整合全集团资源支持千问发展,足见其决心。

如果千问能抓住 AI 与产业融合的趋势,将生态纵深转化为竞争壁垒,或许能打破 “双巨头魔咒”,在 AI 牌桌上赢得属于自己的席位。但这需要时间,更需要摆脱 “技术本位” 的思维,真正站在用户和市场的角度,找到技术落地的最佳姿势。

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