文｜表外表里 赫晋一 张冉冉 杨晓庆

这个春节，消费者第一次体验AI点外卖，AI真正走进普通人的生活。2月6日，千问春节请客活动破圈刷屏,取得“上线9小时，订单量破千万”的战绩。

这是“AI纪元年”，也是中美AI应用路线的一次鲜明分野。

当前，北美的AI应用处于会员高速增长的付费变现期，在充沛算力支持下，向着通用智能体靠近；东大的探索则另辟蹊径，尽管算力有限，仍借助千问大模型、DeepSeek的开源普惠，演进至AI+制造、农业、生活服务等千行百业。

一个创造“超级大脑”，另一个追求“打通虚实”，前者充满科幻感和颠覆性，后者却更具现实意义与渗透力。

“千问送外卖”或许听起来没那么高大上，此刻也不如北美智能体和AI视频那样商业化吸金，但它却开辟了AI大规模与真实物理世界交互的新篇章。

真正的变革，可能就从最接地气处萌芽。

一、AI再造“衣食住行”体验，会率先发生在东大

眼下，六旬老汉都懂得跟千问、豆包聊天，05后社交媒体充斥着AI照片，程序员为黄仁勋一句“编程只是打字，已经不值钱了”而道心破碎……我们似乎已活在AI时代。

然而回到衣食住行等生活场景，真正能听懂人话、办成人事的AI，仍寥寥无几。

根据a16z，2025年AI市场的收入，高度集中在ChatGPT、Gemini、Claude和Midjourney等ToC对话应用与ToB效率工具上，具备“行动力”的AI Agent（能够跨应用完成自动点单、订票等操作）仅占5%。

供给如此贫瘠，对面却是庞大而饥渴的市场。

“半小时点不出外卖”“买件T恤纠结3天”……这些选择困难，源于我们身处一个信息过载的世界：在海量选项中筛选目标、分辨真伪、计算优惠，且日复一日，在各个领域，重复着类似的查询、比价和决策循环。

繁重的筛选成本、信任成本，正不断榨干当代人的精力，以致于“懒人经济”市场规模连年增长，迈入万亿蓝海。而AI作为先进生产力，可以把人从琐碎中拯救出来。

如果以决策频率（多久一次）和决策风险（选错的代价）来划分，人生选择大致有三类：买房、结婚是“低频重大决策”，写作、剪视频属于“创作性决策”，而购物、出行是“日常重复性决策”，后者是最适配AI改造的领域。

毕竟点外卖和网购，不像结婚那样牵扯复杂的感情，它们有固定模式、充足数据支撑，一次选错人生不会完蛋，做好了却能让幸福感直线上升。

正如这次千问点外卖活动，用户说出需求，选定AI推荐的商品、点击支付，一杯奶茶就点好了，只需坐等配送上门。全程没有App跳转、比价，决策被压缩成一次对话的工夫。

AI还能够读懂模糊、复杂的指令，比如让千问“给70岁的奶奶买春节礼物，她喜欢喝茶和打麻将，但血压偏高，预算500元”，系统会快速推荐对应礼盒和商品链接。

尽管目前电商购物还不能像点外卖那样一键选购下单，但这只是时间问题——千问将接入淘宝、高德、飞猪、支付宝等阿里生态服务，要做一句话能导航、订机票、查社保的“全能助手”。长期互动后，AI还能形成个性化记忆，进一步做到千人千面的精准推荐。

未来，消费者将从“筛选者”变为“审阅者”，找回被浪费的时间。以日常工作为参考，英国一份调研显示，AI助手每天能让用户处理常规任务的时间缩短约26分钟，相当于每年多放两周假。

可见，AI“接管生活”，有着强烈现实需求和广阔前景。因此不止阿里，谷歌也推出了Project Mariner代理功能，让AI在餐饮、美容等场景中，根据指令自动完成搜索、预订。

但谷歌的路并不好走。去年7月，谷歌突然遭到“大金主”亚马逊的背刺——先是被亚马逊告知，要退出广告竞价，哪怕这么做会导致美国60%、英国55%的曝光份额“一夜清零”；随后，亚马逊又更新网站代码，“拉黑”谷歌AI购物助手，使其无法抓取产品页面。

电商巨头的匆忙割席，背后是AI加速落地，平台利益博弈：一旦AI大模型主导购物搜索，亚马逊的购物入口地位，可能会被谷歌AI大模型抢走。

阿里比谷歌幸运的地方，在于千问可以接入“自家兄弟”，不同应用互相无缝导流，甚至一起做大蛋糕，如让因选择困难放弃下单的人、不熟悉线上消费的人，方便快捷地交易。

比起以搜索为主业的谷歌，电商起家的阿里，已覆盖电商、本地生活、即时零售、酒旅出行、文娱等领域，AI大模型自带“消费基因”，且可以调用海量真实供给、完成闭环履约。

最重要的是，阿里生在了互联网高度发达、基础设施完善的中国：这里有11亿互联网用户，大家早已习惯餐饮外卖、出行酒旅全部线上解决，愿意尝试新事物，对AI支付也不排斥。

阿里需要思考的，反而是如何承接汹涌的需求。可以看到，其构建了从底层算力，到顶层应用的端到端技术栈：平头哥自研芯片，为AI推理提供高性能、低成本的算力；阿里云提供可靠的云基础设施，支撑海量并发交互与数据处理；千问大模型作为“大脑”，持续在语言理解与任务规划上迭代进化。

这既是在编织一张AI时代的消费响应网，也是为接下来的“产业变革”打下地基。

二、从消费变革，带动商家、平台生态和产业链“共同进步”

自零售迈入数字时代起，每一次交互模式的重大变革，都伴随着流量红利的重新洗牌。

如今，由阿里、谷歌掀起的AI办事、购物浪潮，同样带来了一场破坏性创新。

在Shopify上建站的中国商家，开启后台UCP功能，商品就能直达谷歌AI搜索与Gemini推荐池。一旦AI捕捉到用户潜在需求，就会自动抓取商品进行推荐，这种流量分配方式的成本，远低于传统竞价广告。

尤其对中小商家而言，过去苦于囊中羞涩，或不懂内容创作，被头部商家挤压，淹没于深不见底的列表之下。如今，“去中心化”的AI推荐只看标准、数据，他们看到了破局的曙光。

接入AI后，商家无需砸钱投流，写好描述，就有机会被AI精准挖掘。

这意味着，竞争焦点从“如何让用户选我”转向了“如何让AI看到我”，但至少AI不认钞能力。退一步说，商家也可以用魔法打败魔法：用AI生成、优化商品标题和详情页，再接入千问。

对大品牌来说，站在AI肩膀上，同样预示着一次新的腾飞。

正如DeepSeek慷慨开源，让岚图汽车等资金紧张、难以自研AI的车企，获得了智能驾驶的入场券。始终坚持走开源路线的千问大模型，也一直是万千消费品牌的商业“增长引擎”。

试想一下，始祖鸟、骆驼等户外品牌，在小程序部署一位“AI穿搭顾问”，当用户问“我要去虎跳峡徒步”时，它能根据目的地天气、地形，智能推荐装备甚至搭配整套造型。这不仅让购物变得高效、有趣，还能打通“灵感直达购买”的新消费路径。

由AI重塑的消费体验，不仅对品牌是革命机遇，对阿里自身也是如此。

当越来越多玩家接入千问，阿里内部将率先掀起一场从算力、云服务到硬件的“需求海啸”，并逐渐外溢，进而带动整个产业链的升级。

用户抢奶茶挤爆千问的一幕，正是复杂消费场景的一次极限压力测试。

当几十上百万用户，同时让千问帮忙点一杯奶茶，AI需要同时进行海量的需求理解、比价、支付等复杂推演，算力消耗指数级增长，哪怕是扛住了多年双十一流量暴击的阿里，也开始感到吃力。

但挫折会鞭策阿里求进，巨大推理需求带来的算力焦虑，将倒逼其不断加码硬件投入，尤其是算力芯片，以保障云服务稳定。

进而，产生类似苹果、Tesla、英伟达，带动硬件产业链升级的效果：英伟达嫌弃CPU响应跟不上，开始自研芯片，才有现在的Grace CPU等高速互连芯片；特斯拉发现通用车载芯片无法实现极致自动驾驶，开始all in FSD芯片、跟供应商共研一体化车身等。

头部玩家的技术攻坚，从来都是产业链跃迁的最大引擎，“跑马拉松”的AI领域更是如此。

具体看阿里，千问完成越多送奶茶、订机票、买电影票等任务，对专用芯片的高能效需求就越高，这或将加速阿里自研AI芯片迭代。此前，有市场消息显示，阿里旗下芯片设计业务平头哥，已在考虑上市。

而千问App提供的“泼天流量”，都会转化为阿里云的“算力订单”，支撑阿里进行更大规模的芯片研发。

为了适配高性能芯片，阿里的“顶级订单”还会倒逼存储、网络通讯等其他硬件性能升级，带动国产HBM内存等技术攻关。当这些硬件公司的研发天花板被抬高时，也意味着中国AI硬件产业集体进步，逐渐摆脱对英伟达产业链的依赖。

一场庞大的底层重塑，正在徐徐展开，不仅是硬件技术，还涉及软件生态。