文章核心观点 - 中美AI大模型领域正上演“后发赶超”的新叙事，谷歌与阿里巴巴是典型案例 [2][3][4] - 两家公司均采用“全栈AI”布局策略，覆盖从芯片、云计算、大模型到应用端的全产业链，但具体路径存在开源与闭源等关键分野 [4][5][6] - 阿里巴巴的千问APP通过激进的开源策略、依托庞大生态构建商业闭环，走出了一条具有中国特色的C端应用爆发之路 [4][12][22][23] 全栈AI战略共识 - 全栈布局被视为最具反脆弱特性、最能穿越周期的模式，涵盖AI芯片、云计算、大模型、超级应用全链条 [6] - 与纯模型公司相比，全栈模式能规避技术领先地位不确定和变现模式不可持续的风险 [6] - 阿里巴巴计划三年AI投入3800亿，其布局分为底层芯片算力、中间大模型层、前端应用层三层结构 [7] - 在落地节奏上，两家公司均采取“先磨刀，后砍柴”的策略，不急于推出不成熟的C端应用，谋求长期领导地位 [8][10] 阿里巴巴的AI布局与进展 - 底层算力方面，阿里云位居全球第四、亚洲第一，自研芯片性能已可与英伟达H20相媲美 [7] - 大模型层方面，Qwen系列已成为全球性能最强、应用最广泛的开源大模型，全球下载量超6亿次 [7] - 应用层方面，千问APP公测首周下载量突破千万次，速度快于ChatGPT当年耗时三个月的纪录 [4] - 应用形态包括原生AI APP和插件形态的AI应用，用于重构夸克、钉钉、淘宝等存量业务 [7] 开源与闭源的关键路径分野 - 谷歌采取妥协路线，闭源的Gemini与开源的Gemma双轨并行，闭源利于维护技术霸权 [12] - 阿里巴巴坚持激进的Qwen开源路线，优势在于低门槛、高兼容、普惠性，利于构建开发者生态 [12] - 开源模式使阿里实现了构建庞大开发者生态和借助全球反馈快速迭代模型的双重目标 [12][14] - Qwen开源模型下载量已反超Meta旗下的Llama，并获得英伟达CEO黄仁勋等权威人士的公开背书 [13][14] C端应用生态与商业模式差异 - 谷歌AI应用核心是强化“信息获取”优势，其AI Overviews搜索功能月活用户达20亿 [17] - 千问APP作为阿里AI C端入口，可串联电商、支付、出行、外卖等阿里生态内高频刚需场景 [18] - 相比OpenAI需与外部平台合作的外循环模式，阿里的AI内循环生态整合路径更短、效率更高 [18] - AI最广泛的价值在于应用场景，月活TOP 50的AI应用中，In-App形态的插件应用占到31个，遥遥领先 [19] AI终局展望与市场影响 - AI大模型的终局形态是“有用”，关键在于构建能完成用户任务、创造增量价值的“商业闭环” [15][16][19] - 阿里设想大模型为下一代操作系统，未来千问将作为神经网络串联所有业务，形成“AI Agent即服务”的内循环网络 [22] - 全栈闭环模式具备更高价值弹性，能通过赋能存量业务变现，并以业务现金流反哺AI技术投入 [23] - 资本市场对此模式表示认可，阿里市值近一年已翻倍，伯克希尔哈撒韦在Q3首次建仓谷歌母公司，持仓市值达43亿美元 [23]

千问App市场表现 - 公测一周下载量突破1000万次，成为增长最快的AI应用[2] - 上线两天后冲入苹果App Store免费总榜前三，次日即排名第四并超越DeepSeek[2][5] - 用户热度一度导致服务器拥堵，“阿里巴巴千问崩了”话题登上微博热搜[5] 技术基础与模型能力 - 千问App基于全球性能第一的开源模型Qwen3[5] - Qwen系列模型全球累计下载量已突破6亿次，性能跻身全球前三，超越GPT5和Claude Opus 4[7] - 在美国Nof1.ai全球AI投资大赛中，千问以超20%的盈利率夺冠，力压Chat GPT-5、Gemini 2.5 Pro等顶尖模型[5] 商业模式与战略定位 - 公司定位千问App为“会聊天能办事的个人AI助手”，计划与电商、地图、本地生活等业务生态深度整合[12] - 分析师认为未来可能通过订阅制、流量入口等商业模式建立C端盈利闭环[4] - 管理层将千问视为“AI时代未来之战”，是打造C端AI入口的绝佳时机[11] 行业影响与竞争优势 - 千问App的推出被业内视为AI入口之战的“诺曼底登陆”，代表中国AI从技术追赶进入应用引领新阶段[2][11] - 英伟达CEO指出Qwen已占据全球开源模型市场大部分份额并持续增长[11] - 爱彼迎CEO公开表示公司正“大量依赖Qwen”，因其比OpenAI模型更快速出色[11] 未来发展前景 - 业内人士认为公测爆火只是开端，千问App有望成为AI时代的国民级应用[12] - 若使用量级放大，将带动更高的Token调用与持续推理需求，进一步扩张AI算力与基础设施投资[12] - 著名投资人认为更聪明的国产AI出现，这是中国市场真正需要的AI产品[11]

AI开源与闭源路线对比分析 - 开源路线以更低成本激发市场创造力并动摇技术垄断，但需在技术性能与安全性间平衡且缺乏配套客户支持[2] - 闭源路线可快速获取投资回报率，但随时间推移费用逐渐增加，可能导致企业为降低成本转向开源[2] - 开发AI应用的初创公司更适合开源模型，因可完全掌控技术栈且成本可控，避免依赖巨头模型涨价或变更风险[3] 行业应用与监管考量 - 金融科技等受严格监管领域需解释决策过程，开源模型在透明度方面具有优势[4] - 涉及公司竞争优势和机密的场景下，开源模式可通过亲自部署实现更严格保密[4] - 企业需建立自身数据模型和评估框架，以应对不同模型间提示词不一致或模型升级导致的失效问题[4] 技术发展趋势与竞争要素 - 大模型最终会趋于相似，因基于几乎相同数据集训练，垂直应用差异取决于专有数据[5] - 企业应构建“数据飞轮”形成数据闭环，工程能力、数据与独有知识结合将形成竞争优势[5] - 技术迭代加速后企业自训模型成本可能低于百万美元，基础模型价格下降，应用和数据成为获胜关键[8] 中美AI发展路径差异 - 美国走“赢家通吃”路径，用豪赌式投入押注通用人工智能[6] - 中国开源模式走“协同进化”之路，强调平台共建并在理性投入中寻求可持续增长[6] - 中国模型成本更低且更轻量化，易于进入大众市场，而美国更追求技术“完美”[7]

文章核心观点 - 针对市场关于人工智能行业因GPU快速折旧而存在巨大泡沫的担忧，文章提出反驳观点，认为GPU的实际经济使用寿命远长于市场预期，当前云计算厂商的折旧会计处理是合理的 [1][2] GPU折旧会计处理的合理性 - 伯恩斯坦顶级芯片分析师指出，GPU的盈利运行周期约为6年，大多数大型超大规模云计算厂商的折旧会计处理是合理的 [2] - 即便每一代GPU的性价比有显著提升，厂商使用已推出5年的英伟达A100芯片仍能获得可观利润，这意味着5到6年的折旧年限是合理的 [3] GPU的实际使用寿命与经济价值 - 人工智能云计算提供商Lambda的高管表示，GPU的实际使用寿命可延长至7到8年，尽管会计折旧周期通常为6年 [5] - 硬件质保合同通常为期5年，如GPU故障可提供换新服务，从而延长整个GPU集群的使用寿命，早期型号GPU的实际使用年限均远超6年 [5] - 旧款GPU的采购成本更低，综合考量所有成本后，其运行成本往往比新款GPU更具优势 [10] GPU的生命周期迁移与多样化应用 - GPU存在生命周期迁移路径，可从尖端的AI模型训练任务，逐步过渡到要求较低的推理工作负载 [6] - 有数千种不同的高价值AI工作负载可在旧款GPU上顺畅运行，许多已使用多年的GPU仍在积极服役并创造利润 [6] - 免费增值版AI服务可采用在性能较低、价格更便宜的旧硬件上运行的模型进行推理，付费版服务再启用需要新型GPU支持的更强大模型 [7] 开源模型与旧款GPU的协同效应 - 部分AI服务可基于开源模型运行，例如语音转文字服务，这些模型可在旧GPU上运行并创造价值 [8] - 随着越来越多初创企业采用成本更低的开源模型，旧款GPU的使用率可能会进一步提升 [8]

阿里巴巴“千问”App战略发布 - 公司正式宣布“千问”项目，千问APP公测版已于11月17日上线 [5] - 公司将此举视为“AI时代的未来之战”，战略目标是打造未来的AI生活入口 [4][6] - 项目由董事长兼CEO吴泳铭亲自带队，集结了100多名工程师，在杭州总部秘密研发数月 [9] 产品功能与定位 - App定位为“阿里最强大模型官方AI助手”，具备对话问答、智能写作以及多模态全能相机功能 [7] - 核心功能是即将上线的购物Agent，支持在淘宝、天猫等平台用自然语言完成搜索、比价、下单 [10] - 未来计划接入地图、外卖、订票、办公、学习、购物、健康等各类生活场景，增强办事能力 [11] AI To C市场布局与品牌整合 - 此举是公司全力进军AI To C市场，统一AI To C品牌的最新举措 [7] - 公司对体系内To C产品进行归类整合，例如将“通义听悟”的能力整合到“千问”App中，以达到统一应用出口的目的 [15] - 当前AI To C布局包含从千问AI助手到AI眼镜等硬件业务，这些业务线由智能信息事业群总裁吴嘉统管 [11] 模型基础与市场地位 - 在开源领域，Qwen已是全球排名第一的模型系列，截至2024年9月，Qwen系列模型全球下载量突破6亿次，衍生模型超过17万个，在Hugging Face社区2024年全球模型下载量中占比超30% [13] - 公司早在2023年4月就推出原“通义”App，是国内首批推出AI助手应用的大厂，比字节豆包早约4个月，比Kimi早近半年 [13] - 2025年云栖大会“泄洪式发布”了Qwen3-Max、Qwen3-Next及系列模型，进一步拓宽了在开源社区的影响力 [19] 行业趋势与竞争环境 - 行业共识是AI产品获取C端用户更多依赖底层模型能力提升，而非投流和运营，DeepSeek案例显示其模型能力断层领先，在7天内完成1亿用户增长 [17] - 模型能力突破能直接带动商业增长，例如Anthropic推出Claude4.5后，收入从9月初约50亿美元增长至10月中旬接近70亿美元，增幅约40% [17] - 外部竞争激烈，OpenAI新应用层出不穷并开始接入电商，意味着AI To C领域竞争再度提速，模型领先周期缩短，模型本身已成为厂商最大的“产品” [21] 国际化战略与未来展望 - 千问App国际版正在同步研发，希望借助Qwen模型在开发者圈的影响力，与ChatGPT在海外市场直接竞争 [19] - 硅谷出现新趋势，不少企业开始尝试基于Qwen开发AI应用，这成为公司AI国际化的难得机遇 [20] - 大厂AI竞赛的下一个赛点在于模型急速换代的同时，如何更大范围获取用户并迅速建立商业闭环 [21]

公司AI战略与产品发布 - 阿里巴巴于11月17日正式宣布“千问”项目并上线千问App公测版，标志着公司全力进军AI to C市场 [2] - 公司核心管理层将“千问”项目视为“AI时代的未来之战”，其战略目标是打造未来的AI生活入口 [2][3] - 千问App基于全球性能第一的开源模型Qwen3，定位为“会聊天能办事的个人AI助手”，并计划与地图、外卖、订票等各类生活场景结合以增强办事能力 [2][5] 产品核心能力与竞争优势 - 千问App具备强大的办事能力，例如可依据一句指令在几秒钟内完成一份研究报告并制作成精美PPT，并在与ChatGPT、Gemini等全球顶级模型的实盘投资大赛中斩获冠军 [4] - 产品凭借免费策略以及与生活场景生态的结合，与按用户每月收费20美元的ChatGPT Plus等产品展开全面竞争 [5] - 面向全球市场的千问App国际版将在近期上线，借助Qwen模型的海外影响力直接争夺海外用户 [2] 技术积累与基础设施 - 公司过去十六年在AI大模型和云计算领域深耕，是中国唯一具备软硬一体、垂直整合能力的全栈AI公司 [7] - 公司自2009年成立阿里云，2017年成立达摩院，2018年启动大模型研发，并在ChatGPT问世前三个月正式发布自研大模型，具备长期技术投入 [9] - 2023年9月公司确立“用户为先、AI驱动”核心战略，今年2月宣布计划投入3800亿元建设AI基础设施 [10] 开源模型生态与市场地位 - 自2023年全面开源以来，阿里Qwen已超越Llama、DeepSeek等模型，成为全球性能最强、应用最广泛的开源大模型，系列模型全球下载量已突破6亿次 [14] - 截至目前，阿里千问Qwen已开源300多款模型，覆盖全模态和全尺寸，衍生模型突破17万个，超越Meta的Llama成为全球第一的开源模型家族 [15] - Qwen在全球开源模型中市占率最高且持续增长，获Airbnb CEO公开称赞其比OpenAI模型更快更好，并正迅速抢占硅谷市场 [17] 市场影响与未来展望 - 公司在AI领域的连续布局引发资本市场价值重估，其股价自年初上涨超过87% [11] - 公司AI战略将通过两大核心路径实施：通义千问坚定开源开放路线打造“AI时代的Android”，以及构建作为“下一代计算机”的超级AI云 [14] - 公司CEO吴泳铭公布了向“超级人工智能”迈进的长期目标，并预计到2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将是现在的10倍 [10]

阿里巴巴AI产品动态 - 11月14日，阿里巴巴千问APP正式上线，该产品是基于Qwen最强模型打造的个人AI助手，全面对标ChatGPT [1] - 11月13日，阿里巴巴已秘密启动"千问"项目，计划在未来几个月对其主要移动AI应用进行全面改造，以更接近OpenAI的ChatGPT [4][5] - 作为改造的一部分，阿里巴巴CEO吴泳铭已从各部门调集超过100名开发人员投入该项目，这是公司今年9月宣布的额外AI基础设施投入的一部分 [4] 阿里巴巴AI技术实力 - 阿里巴巴是国内首批开源自研大模型的科技公司，其通义千问模型已于2023年开源 [4] - 截至目前，公司共开源300多个模型，全球下载量突破6亿次，衍生模型超17万个，超越美国Llama大模型系列，位居全球第一 [4] 美国方面的反应与指控 - 11月14日，《金融时报》报道称，一份白宫国家安全备忘录中引用的情报显示，阿里巴巴为中国军队针对美国目标的"行动"提供技术支持 [1] - 该指控反映出美国对中国云服务、人工智能以及中企相关技术发展的担忧日益加剧 [2] - 美国国会两党议员于今年6月正式提出"无敌对AI法案"，试图禁止联邦机构采购或使用中国开发的AI模型 [6] 相关方回应 - 阿里巴巴驳斥了白宫的指控，称其"完全没有事实根据，纯属荒谬"，并指出其意图是操纵公众认知并污蔑公司 [2] - 中国驻华盛顿大使馆指责美方"完全歪曲事实"，并强调中国政府正在完善法律法规以保护人工智能领域的个人隐私和数据安全 [2] 行业观点与市场影响 - 谷歌公司前CEO埃里克·施密特表示，由于成本问题，大多数国家最终可能会使用中国的AI模型，并指出美国最顶尖的模型是闭源的，而中国最顶尖的模型是开源的 [5] - 海外社交媒体出现"千问恐慌"的讨论，有观点认为世界正选择开放获取而非壁垒，如果硅谷无法找到平衡将失去优势 [6]

公司战略与产品发布 - 阿里巴巴于11月17日正式宣布“千问”项目，千问APP公测版已上线，此举被视为“AI时代的未来之战”，战略目标是打造未来的AI生活入口 [1] - 项目由阿里巴巴董事长兼CEO吴泳铭亲自带队，集结了100多名工程师，在杭州总部秘密研发数月 [3] - 公司计划在未来几个月内为千问增加智能体功能，支持在淘宝、天猫等平台上用自然语言购物 [4] - 千问App未来计划接入地图、外卖、订票、办公、学习、购物、健康等各类生活场景，以具备更强大的办事能力 [5] 品牌整合与市场定位 - 推出“千问”App是阿里全面对标ChatGPT，发力C端应用市场的举措，旨在统一AI To C品牌 [6] - 公司对体系内的To C产品进行归类整合，例如将“通义听悟”的能力整合到“千问”App中，以达到统一应用出口的目的 [7] - 阿里的AI To C布局包含千问AI助手和AI眼镜等硬件业务，这些业务线均由智能信息事业群总裁吴嘉统管 [5] 技术基础与开源影响力 - 在开源领域，Qwen已是全球排名第一的模型系列，截至2024年9月，Qwen系列模型全球下载量已突破6亿次，衍生模型超过17万个，在HuggingFace社区2024年全球模型下载量中占比超30% [6] - 公司从2023年4月推出原“通义”App，是国内首批推出AI助手应用的大厂，比字节的豆包早约4个月，比Kimi早近半年 [6] - 千问App的国际版正在同步研发中，希望借助Qwen模型在开发者圈的影响力，与ChatGPT在海外市场直接竞争 [10] 行业趋势与竞争格局 - 行业共识认为，AI产品获取C端用户更多依赖底层模型能力提升，而非投放和运营，例如DeepSeek在7天内完成1亿用户增长，Anthropic因Claude 4.5编程能力提升，收入从约50亿美元增长到接近70亿美元，增幅约40% [8] - 在DeepSeek带动用户增长后，各大厂加速To C产品的投入和组织整合，如腾讯和百度均进行了产品矩阵的调整 [9] - 2025年AI领域的一大主题是中国的开源模型在性能和价格上进一步缩短与世界顶尖闭源模型的差距，外部竞争激烈，OpenAI等公司新应用层出不穷 [10] - 模型已成为一家厂商最大的“产品”，模型领先周期缩短，大厂竞赛的下一个赛点是如何快速获取用户并建立商业闭环 [11]

美国对阿里巴巴的指控 - 华盛顿指责阿里巴巴为中国军方针对美国境内目标的行动提供技术支持[1] - 报道未说明具体涉及的能力或行动以及美国的回应措施 且承认无法独立核实指控[1] - 阿里巴巴发表强硬声明称断言和影射完全不实 质疑泄露者动机 认为这是意图破坏中美贸易协议的恶意公关行动[1] - 中国驻美大使馆驳斥报道内容 表示中国依法反对并打击一切形式的网络攻击 并指责美方在缺乏有效证据的情况下草率下结论[1] 阿里巴巴AI业务进展 - 阿里巴巴已启动“千问”项目 基于Qwen最强模型打造同名个人AI助手千问APP 全面对标ChatGPT[3] - 以阿里千问为代表的中国AI大模型凭借开源开放策略不断实现技术突破并迅速占领市场份额[5] - 英伟达CEO黄仁勋指出 自2025年以来阿里巴巴的通义千问系列开源模型已占据全球开源模型市场的大部分份额且领先优势持续扩大[5] - 阿里千问模型的进展倒逼OpenAI公司开源了GPT-OSS[6] 阿里巴巴AI模型的全球影响 - 全球共享住宿巨头爱彼迎CEO表示公司大量依赖千问 与OpenAI相比千问“更好更便宜”[6] - Qwen的全球下载量突破6亿次 衍生模型超过17万个 两大核心指标超过Meta的Llama模型系列[6] - 阿里Qwen成为全球AI开源冠军 被美国AI专家称为“硅谷就是建立在Qwen之上”[6] - “更好更便宜”的阿里千问在硅谷科技圈掀起“千问恐慌”[6] AI行业竞争格局 - 美国最大的AI模型是闭源且收费的 而中国最大的AI模型是开源且免费的 专家警告全球大多数国家可能会转用中国AI技术[5] - 中美在人工智能领域拥有互补优势 美国在基础研究和原创算法方面领先 中国在应用场景、数据规模和工程化能力上具有优势[7] - 千问Qwen、DeepSeek等中国大模型的开源为全球开发者降低技术门槛 促进了AI技术的普惠发展[7] - 中国AI崛起对美国科技巨头构成挑战 例如DeepSeek以“一轮训练费用仅650万美元”让英伟达股价暴跌17%[6]

中美AI产业战略对比 - 美国AI企业普遍采用闭源、收费的商业模式，以维持市场地位和利润空间[3] - 中国AI企业选择开源、免费的路径，通过建立生态来占领市场和定义标准[7][9] - 美国闭源策略导致高昂的使用成本，例如API调用费用可达每月数千美元，限制了全球推广[5][6] 中国开源模型的全球影响力 - 中国开源模型在全球开发者社区中日益受欢迎，性能强大且免费[7] - 阿里通义千问Qwen在Hugging Face的累计下载量已于今年10月超越Meta的Llama，成为全球最受欢迎的开源大模型[9] - 国际企业如日本的众多公司以及美国Windsurf（被OpenAI以30亿美元收购）均采用中国模型如Qwen和智谱GLM进行开发[9] 美国AI产业面临的挑战 - 美国各州出台约50套新AI法规，例如加州的《前沿人工智能透明法案》，要求高算力模型提交透明报告，违规罚款可达全球年收入的1%，增加了运营成本[10] - 高昂的能源成本制约发展，英伟达H100或Blackwell GPU集群单次大模型微调耗电可抵一座中型城市一周用量[12] - 闭源策略和监管内耗使美国企业失去全球开发者支持，竞争优势逐渐消失[12][18] 中国AI产业的优势与进展 - 中国拥有充足的电力供应，多地政府对超大规模数据中心提供补贴，使边际电力成本趋近于零[12] - 中国AI企业展示出高效的开发能力，例如DeepSeek实验室的模型以低成本媲美顶尖性能，Kimi K2 Thinking模型开发成本仅460万美元且跑分超越GPT-5，智谱GLM-4.6在Code Arena榜单与GPT-5并列第一[14] - 从政府补贴到企业投入，形成完整的产业生态和良性循环[15][16] 行业领袖的警告与市场现实 - 谷歌前CEO埃里克·施密特指出“奇怪的悖论”，即美国模型闭源收费而中国模型开源免费，并预测大多数国家可能使用中国AI模型[1] - 英伟达CEO黄仁勋警告中国将赢得AI竞赛，并指出中国已能自主制造大量AI芯片，美国芯片限制政策反而加速了中国自主研发[18] - 美国芯片厂商在华市场份额从95%降至0%，对整个美国AI产业链造成冲击[18]