核心观点 - AI商业化落地进入临界点，行业焦点从技术炫技转向构建商业闭环，通过将大模型与交易服务深度结合，实现从“聊天”到“办事”的跨越，以解决流量无法变现的行业痛点 [1][5][6] 行业趋势与背景 - 大模型赛道经历“虚火”，参数竞争和降价潮后，面临无法产生实际交易、难以支撑估值的尴尬，一级市场投资人趋于冷静 [6] - 行业共识是必须将巨大流量转化为真实GMV，这唤醒了互联网巨头对掌控交易入口重要性的“肌肉记忆” [6] - 全球范围内正形成从“聊天”向“办事”跃迁的共识，例如Google Gemini与沃尔玛的合作，以及OpenAI筹备浏览器代理产品，目标都是切入实体经济交易流 [19] 阿里巴巴的战略与产品发布 - 阿里巴巴于1月15日宣布其AI助手“千问”开启“AI办事时代”，核心是打通饿了么、飞猪、淘宝等内部生态，用户可通过一句话指令直接完成下单、预订、购买等闭环交易 [2][3] - 千问在C端月活用户已突破1亿，此次升级旨在展示AI已具备实际办事能力，告别“PPT词汇”阶段 [2][5] - 该模式被形容为“前店后厂”，即由大模型负责理解意图，由阿里服务生态负责执行，从而绕过繁琐的App跳转，直接切入交易核心 [16] - 公司此举旨在利用自身庞大的服务生态和掌控权，率先跑通商业模式，应对流量焦虑 [20] 竞争格局与不同路径 - 字节跳动旗下的“豆包”在日活数据上已成为“国民级AI”，但在让AI“办事”上选择了与阿里不同的“Auto-UI”技术路径 [17] - 豆包手机助手利用视觉模型识别屏幕像素并模拟点击操作，试图让AI成为凌驾于所有App之上的“超级操作系统”，其挑战在于需要突破手机系统对跨应用操作的限制 [17] - 阿里巴巴路径的优势在于对服务端的控制权，内部打通数据接口更稳定，下单成功率高，数据实时同步 [17] - 竞争的核心在于谁能率先培养起用户习惯，从而握住未来十年的入场券 [18] 商业化挑战与未来展望 - 大规模推出、普及并变现AI智能体仍需时间，挑战包括技术上的准确率与稳定性、用户接受度、产业链上下游打通、合作关系建立、经济利益重新分配以及监管考量 [20] - 智能体的演化被分为阶段：首先是打通大厂内部资源，其次是跨平台操作，最后是实现全面用户辅助、决策帮助乃至智能体间协作 [20] - 让AI办事的本质是为了平抑大模型“只烧钱不赚钱”的波动，用服务的普适性和交易的实感来寻求长远发展 [21]