行业趋势与竞争格局 - 大模型行业的风向已从“Chat的战争”转向“Agent的战争”[1] - 通用AI助手已成为大厂主导的游戏，字节豆包日活已稳定破亿，市场一骑绝尘[4] - 行业仍处早期阶段，DAU是8000万还是1亿差别不大，竞争焦点在于谁能将巨头的庞大业态、资源和能力整合进AI助手[4][11] - 未来AI入口将趋于集中，All in One是趋势，垂直Agent被证明是阶段性产品，市场上最终只会剩下少数几家[52][53] 公司战略与产品定位 - 公司将AI To C的抓手从夸克切换至千问，明确夸克是AI浏览器/搜索，千问是AI助理[4][31] - 千问的发展主线是提升模型的思考与执行能力，以及接入阿里生态[11] - 产品哲学追求“恰当”，而非单纯追求效率或极简，注重用户需求的满意度和交付率[13][16][18] - 选择做高频刚需的需求，结合模型能力和阿里巴巴生态来抽象用户需求[21][22] - 公司采用技术、数据加生态驱动的迭代模式，而非修bug模式[26] 产品表现与功能更新 - 千问C端产品上线两个月，月活跃用户突破1亿[4] - 千问6.0版本是一次大规模更新，接入了闪购、淘宝、飞猪、支付宝等产品，上新超过400项新功能[4] - Agent功能（任务助理）已上线，采取邀请制，平均1-2分钟可完成任务，但仍有卡顿需人工接管[5][6] - 主打办公、教育、政务等提效场景，例如自动处理发票生成报销台账、通过连接支付宝一键办理护照等[7][8] - 计划在未来半年内继续接入阿里生态，扩展办事能力边界，并可能在春节后开放三方合作[12][42] 竞争优势与生态协同 - 公司的核心优势在于手握电商、闪购、地图、支付等高频刚需场景，生态闭环且丰富[10] - 相较于海外巨头需与第三方合作，公司体系内业务协同潜力更大[10] - 千问团队表示其用户增长投入的成本远低于竞争对手[4] - 公司通过组建与各事业群的虚拟团队进行协同，现阶段技术开发工作占比70%[41] - 千问对零售电商业务的影响被视作创造生活服务增量，而非简单存量转移[36] 技术路径与资源分配 - 模型能力的长期发展是核心，短期迭代效率和功能实现上，后训练价值更突出[40] - 千问的模型需求是基模团队迭代目标的子集，应用侧需求会基于基模进行后训练[37] - 公司认为数据在生活场景中特别重要，因中国数据供给有限且变化快，时效性问题突出[39] - 现阶段没有明确的商业化，商品推荐基于价格、送达时间等综合考量，未来会在用户授权下进行个性化推荐[30] - 各事业群间的资源分配（如补贴）和分账机制尚未完全厘清，当前第一目标是用户体验[34][35]