阿里AI战略与千问的定位 - 阿里于2025年11月正式推出面向C端的AI应用“千问”，旨在成为阿里巴巴AI能力在C端市场的超级入口[4] - 2026年1月14日，阿里宣布千问月活跃用户（MAU）已突破1亿，日活跃用户（DAU）稳定在3500万至4000万之间[4][21] - 阿里CEO吴泳铭表示，千问项目意味着阿里巴巴在AI to B与AI to C两个方向齐发力[5] - 2026年1月15日，千问宣布全面接入淘宝、支付宝、高德、飞猪、优酷等阿里生态应用，由生态“组团”为其服务[4] 阿里推动千问的战略动因：数据焦虑与补课 - 尽管拥有庞大业务生态，但阿里的数据在维度、频次和流通性上存在短板，呈现出“内部协同有余、外部循环不足”的困境[5] - 与腾讯微信的社交链、字节抖音的内容流相比，阿里缺乏能占据用户高频、长时场景的超级应用，数据生态更像相对封闭的“孤岛”[5][11][19] - 在AI时代，数据是关键生产力，阿里希望通过千问采集更高价值、多维度的用户数据，用以反哺AI模型训练[5][16] - 大厂纷纷加大对AI C端应用的投入，其动力不仅是争夺流量入口，更是试图抢占未来的数据话语权[5] 阿里核心业务数据表现分析 - **用户规模**：截至2025年11月11日，淘宝月活跃用户（MAU）约9.8亿，日活跃用户（DAU）约为5.08亿，其中约1亿新增DAU来自淘宝闪购[7] - **使用频次**：在淘宝闪购、AI互动等带动下，截至2026年初，淘宝用户平均每月打开App频次显著提升至30-32次，创近五年新高[8] - **使用时长**：2025年9月，淘宝APP月人均使用时长4.4小时，同比增幅9.2%[9]。至2026年初，其DAU口径下的单日用户使用时长已达约80分钟，主要受闪购激发[9][10] - **横向对比**：同期，抖音、微信、小红书、美团的日均使用时长分别约为116分钟、79分钟、69分钟以及18分钟[10] 阿里数据生态的结构性挑战 - **电商交易类数据（淘宝、天猫等）**：商业价值高，但主要指向购物行为，缺乏社交、内容、兴趣等多维度数据，用户画像更多是“消费者画像”[14] - **本地生活类数据（高德、饿了么等）**：更具场景化特征，但分散在不同业务，较难形成统一视图，数据处于割裂状态[14] - **企业服务类数据（钉钉、阿里云等）**：B端价值很高，但与C端数据相对隔离，钉钉积累的数据更多停留在工作场景[14][15] - **文娱内容类数据（优酷、大麦等）**：反映用户娱乐偏好，但在阿里内部未与其他业务形成有效协同，且业务相对边缘[15] - **医疗健康数据（蚂蚁“阿福”）**：被视为补足数据短板的重要一环，医疗数据在覆盖“完整的人”维度上价值更高。阿福用户数在2026年1月15日已翻倍至3000万[15][16] 千问作为“数据容器”的价值与挑战 - **数据价值**：对话式AI天然具备数据沉淀优势，每次交互产生的文本、行为、偏好数据有助于理解“完整的人”，其高频、长时特点可弥补阿里在用户停留时间上的短板[20] - **生态整合**：通过接入阿里全生态，千问可触达所有生态用户并在不同场景采集数据，为打破数据孤岛提供可能性[20] - **竞争态势**：竞争对手进展迅速，豆包下载量及DAU均已破亿，文心助手MAU已破2亿，元宝于2025年9月进入国内AI原生应用DAU前三名[20] - **核心挑战**：市场能容纳几个头部C端AI应用尚不明朗；模型领先窗口期短（约1个季度），难以形成应用层优势；阿里缺乏对标微信的社交平台或可比肩抖音的内容平台作为数据根基[22] 阿里资本支出与估值叙事 - **自由现金流**：截至2026年1月20日，阿里巴巴最近十二个月（LTM）自由现金流仅为3.71亿美元，处于2016年以来历史最低位，远低于2021年峰值时的约290亿美元[24] - **市现比**：阿里巴巴的“市现比”维持在99.3倍的空前高位[24] - **资本支出趋势**：2024年，阿里巴巴资本支出同比下降，与谷歌、亚马逊在2023年的“时点”相似。随着2025年在AI领域资本支出进一步放量，公司可能有机会完成“谷歌式逆袭”[28] - **行业背景**：2025年全球AI资本支出规模超过4000亿美元，多家机构预测2026年将超过6000亿美元[26] - **股价表现**：过去一年（截至2026年1月22日），阿里巴巴股价上涨101.50%，表现远好于谷歌（66.87%）、亚马逊（2.38%）和微软（4.41%）[29]

阿里AI战略与千问定位 - 阿里于2025年11月正式推出面向C端的AI应用“千问”，旨在成为公司AI能力的超级入口，并全面接入淘宝、支付宝、高德、菜鸟等核心生态应用[1] - 2026年1月14日，阿里宣布千问月活跃用户已突破1亿，日活跃用户稳定在3500万至4000万之间[1][19] - 公司CEO吴泳铭表示，千问的启动意味着阿里巴巴在AI to B和AI to C两个方向同时发力[2] 数据生态现状与挑战 - 阿里数据生态呈现“内部协同有余、外部循环不足”的特点，业务数据多为垂直场景数据，缺乏跨场景、多维度的融合，难以形成完整的用户画像[2][14][17] - 公司数据按业务类型可分为四类：电商交易类（如淘宝、1688）、本地生活类（如高德、饿了么）、企业服务类（如钉钉、阿里云）以及文娱内容类（如优酷、大麦），各类数据之间存在割裂[12] - 与腾讯微信的社交链和字节抖音的内容流相比，阿里缺乏能占据用户高频、长时场景的超级应用，导致在社交、内容、兴趣等维度的数据积累存在短板[2][9][20] 核心业务用户数据表现 - 截至2025年11月11日，淘宝月活跃用户约9.8亿，日活跃用户约为5.08亿，其中约1亿新增日活跃用户来自淘宝闪购[4] - 在电商领域，淘宝日活跃用户已显著超越拼多多（后者2025年11月日活跃用户约为4.14亿）[4] - 截至2026年初，在闪购、AI互动等带动下，淘宝用户平均每月打开App频次显著提升至30-32次，创近五年新高[5] - 2025年9月，淘宝App月人均使用时长为4.4小时，同比增长9.2%；至2026年初，其日活跃用户口径下的单日用户使用时长已达约80分钟[6] - 同期，抖音、微信、小红书、美团的日均使用时长分别约为116分钟、79分钟、69分钟和18分钟[7] 战略投入：淘宝闪购 - 阿里集团在2026年将坚定加大对淘宝闪购的投入，首要目标是夺取即时零售市场份额绝对第一[8] - 市场对闪购的高投入策略态度出现分化，公司股价随相关投入与亏损信息的披露出现显著波动[8] - 闪购业务有效拉动了淘宝的用户使用时长，是阿里应对数据价值困境的重要举措之一[7] 其他关键AI产品进展 - 蚂蚁集团旗下AI医疗健康产品“阿福”进展迅速，2026年1月15日用户数已翻倍至3000万[14] - 医疗数据在覆盖“完整的人”的维度上价值更高，且在用户粘性方面具备优势，是补足阿里数据短板的重要一环[14] - 竞争对手方面，豆包下载量及日活跃用户均已破亿，文心助手月活跃用户已破2亿，元宝在2025年2-3月实现超20倍增长[18] 资本支出与估值叙事 - 截至2026年1月20日，阿里巴巴最近十二个月自由现金流仅为3.71亿美元，处于2016年以来历史最低位，但其市现率仍维持在99.3倍的高位[22] - 2025年全球AI资本支出规模超过4000亿美元，多家机构预测2026年相关支出将超过6000亿美元[24] - 阿里巴巴2024年的资本支出同比下降，与谷歌、亚马逊在2023年的“转折点”相似；随着2025年在AI领域资本支出的放量，公司可能有机会完成类似谷歌的逆袭[27] - 过去一年，阿里巴巴股价表现（上涨101.50%）远好于谷歌（上涨66.87%）、亚马逊（上涨2.38%）和微软（上涨4.41%）[28]

大会概况 - 2025全球数字经济大会由北京市人民政府、国家互联网信息办公室、国家数据局、新华通讯社、联合国开发计划署共同主办，于2025年7月2日至5日在北京举行 [1] - 大会以"建设数字友好城市"为主题，设置开幕式、主论坛、专题论坛、成果发布会等特色活动 [1] - 数据价值论坛作为大会重要活动之一，汇聚300多位来自国家部委、央企国企、上市公司、头部企业、科研院所的代表 [1][2] 论坛核心议题 - 论坛主题为"数智生态创享未来"，聚焦数据价值在数字经济中的新动能、新生态、新范式 [1][2] - 设置领导致辞、主题演讲、圆桌交流、项目发布四个环节，深入探讨数据价值挖掘、释放、转化的实践路径 [2] - 圆桌交流环节围绕"数据人才"展开，6位院校专家论述数据人才对激活数据要素潜能的关键作用 [2] 重要项目发布 - "数价链"全国一体化数据价格信息服务平台正式上线，由北京、上海、深圳、贵阳四大交易所和深圳安证集团联合发起 [2] - 启动"中国能化现货估价指数(CECSAI)"项目，推动中国大宗商品可持续高质量发展 [2] - 成立"数据价值产学研共同体"，集聚优质资源形成生态系统合力 [2] - 北京经济管理职业学院获授"产学研基地"牌匾，并参与发起《丝路-京联数字人才产教融合跨区域联盟》 [3] 行业影响 - 论坛成果对建立数据交易价格互认互通、推进全国一体化数据市场建设具有示范意义 [2] - 数据价值作为新质生产力的核心动能，将持续赋能千行百业并推动数字经济高质量发展 [3]

软件行业融资与分类 - 2021年是软件行业估值高点和资本追捧顶峰 将软件公司分为2021年融资成功与未融资两类 [2] - 2021年华创资本软件投资组合融资额超过此前九年总和 此后行业融资环境持续紧缩 [5] - 2021年融资成功公司面临团队扩张后收缩的管理挑战 而未融资公司持续处于降本增效状态 [6][7] AI对软件行业影响 - AI浪潮提升数据价值 但更深远影响在于改变企业软件交互方式与产品形态 [2] - 2023年后市场融资集中于AI领域 非AI项目融资难度显著增加 [10][11] - 未来所有企业软件都将被AI改造 但行业Know-how和工程复杂性仍是核心护城河 [15][45] 软件产品形态变革 - AI将软件从静态功能转变为动态智能服务 通过自然语言交互降低使用门槛 [18][22] - 下一代软件可能呈现为碎片化功能模块 通过对话界面按需调用 [24] - 软件需保持human-in-the-loop设计 确保结果可解释性和用户可控性 [26][28] 基础软件发展趋势 - 数据库重要性提升 企业更倾向存储原始数据以备AI开发利用 [30][31] - 数据库接口设计需从面向开发者转向面向AI Agent SQL仍是最佳数据交互语言 [32][33] - 数据基础设施呈现归一化趋势 打破数据孤岛以支持AI高效访问 [36][37] 企业数据价值 - 企业独有数据价值显著提升 成为核心竞争壁垒 [45][46] - 数据打通在企业内部加速 但企业间数据壁垒可能加强 [47] - 有效利用企业独有数据需要专业软件工具支持 [45]