文章核心观点 - 当前中国互联网大厂（阿里、字节跳动、腾讯）的竞争焦点已从十年前的移动支付转向“AI超级入口”的争夺，各家正围绕春节等重要节点展开新一轮的AI产品推广与战略卡位 [1][2] - 阿里与字节跳动在AI产品和市场推广上采取积极、高调的进攻策略，而腾讯则相对稳健低调，专注于内部组织调整与生态建设，三家公司展现出不同的AI发展路径与紧迫感 [3][6][7] - AI入口的竞争关键在于用户的实际使用与留存，而非单纯规模，颠覆性的技术变革为市场参与者提供了以时间换空间的机会 [12] 明牌与暗战：春节前的AI竞速 - **阿里巴巴**：其AI应用“千问”自2023年11月公测后，在两个月内月活达到1亿，并于2024年1月15日升级，全面接入淘宝、支付宝、高德等阿里生态，上线400多项新功能，旨在春节前卡位智能体入口 [3] 其另一产品线“夸克”则从软件向硬件延伸，如AI浏览器和AI眼镜，以抢占更多入口 [4] - **字节跳动**：旗下AI产品“豆包”日均活用户数已突破1亿，并通过“软件定义硬件”策略扩张生态，如准备出货约10万台豆包智能眼镜，并研发AI耳机 [4] 公司已官宣旗下火山引擎成为2026年春晚独家AI云合作伙伴，豆包将配合上线多种互动玩法 [5] 据报道，公司计划2026年资本支出达1600亿元，其中约半数用于采购先进半导体以开发AI [5] - **腾讯**：近期动作集中于组织与人事调整，如前OpenAI研究员姚顺雨加入并负责AI Infra部，以强化模型与基建的一体化管理 [6] 产品层面，公司开源了混元世界模型1.5，并通过微信小程序激励计划巩固AI应用生态，但市场反响相对平淡 [6] 三家公司的AI战略路径分野 - **阿里巴巴的路径**：采取“大干快干、多线并行”策略，源于电商基本盘面临的竞争危机，公司确定以用户为先、AI驱动为核心，计划未来三到五年将AI技术融入所有业务 [7] 战略上同时在AI to B（做全栈AI服务商）和AI to C（打造AI超级原生应用）两个方向发力，依托其云技术能力和丰富的C端消费生态提供落地场景 [7] - **字节跳动的路径**：延续其在移动互联网时代的“App工厂”方法论，以超级App（如抖音）为流量母舰，实现新应用的低成本冷启动和生态融合 [8] 作为非上市公司，能更灵活地进行大规模长期投资，已成为中国最大的AI硬件买家之一及英伟达在华大客户 [8] 公司通过将AI深度融入豆包、抖音、飞书、火山引擎等核心业务，形成“C端体验优化+B端效率提升”的双轮驱动格局，每个场景均有明确的前端技术落地路径 [8][9][10] - **腾讯的路径**：惯有风格是求稳，在市场路径清晰后再全力冲刺 [10] 在大模型浪潮中反应相对滞后，直至2023年9月才上线混元大模型 [10] 2024年曾大力推广“元宝”应用，投流规模约14亿元，使其月活一度接近4000万并登顶免费榜，但热度未能持续 [10] 公司当前AI押注重点是“微信智能体”，旨在借助AI帮助用户在微信生态内完成事务，并探索AI与微信搜索、生态服务的融合 [11] 公司认为其AI助手类产品仍处于非常早期阶段 [11] 行业竞争格局与未来看点 - 当前阿里和字节跳动已通过独立产品（千问、豆包）明确了AI落地抓手与商业闭环，而腾讯虽坐拥微信生态，但仍缺乏一款能与之匹敌的核心AI产品，面临战略抉择 [12] - AI入口的争夺日趋激烈，但竞争核心已从用户规模转向用户的实际使用与留存，AI技术带来的颠覆性变革需要时间验证，这也为后来者提供了机会 [12] - 2026年春晚将成为重要的AI技术展示与用户获取场景，字节跳动已深度参与，市场关注是否会重现类似十年前微信红包的“偷袭”效应 [2][5]

公司核心业务动态 - 科大讯飞于1月13日推出垂直领域“智能体工厂”——“招采智能体平台”，旨在深度重构企业服务市场 [2] - 该平台基于自研“星辰Agent”技术底座，允许企业通过低代码或零代码方式灵活组装AI能力组件，快速构建贴合自身业务流程的专属智能体，改变了传统的项目制交付模式 [3] - 平台通过“招标文件智能编审”等场景化智能体，将招标文件编制时间从平均5-7个工作日压缩至30分钟，围串标检测准确率达96%，整体评标效率提升70%以上 [3] - 公司表示，在央国企加速数字化转型、民营企业降本增效需求背景下，智能招采正从“可选项”变为“必选项”，此次平台化布局为其企业服务业务打开了新的增长空间 [4] - “智能体工厂”被公司定位为已验证并正在规模化推进的“成熟范式”，是一套将行业知识与业务规则“翻译”成可复用、可编排、可自主执行智能模块的方法论与技术体系，已在内部多个企业服务核心场景成功落地 [6] 公司财务与市场表现 - 进入AI 2.0时代后，依托讯飞星火大模型，公司在B端和G端中标大量项目，尤其在为企业提供数字化、智能化整体解决方案方面 [7] - 2025年第三季度，公司大模型相关项目中标金额为5.45亿元，是第二名至第五名总和的1.88倍；去年1-9月，其大模型相关项目的中标数量和金额在行业中均排名第一 [7] - 2025年第三季度，公司实现营收60.78亿元，同比增长10.02%；归母净利润为1.72亿元，同比上涨202.4% [7] - 2024年，公司营收首次突破200亿元 [7] 行业背景与市场机遇 - 企业服务市场正迎来AI深度重构的关键时刻 [2] - 招标采购作为企业运营核心环节，面临效率提升难、合规管控难、成本优化难等多重挑战，其智能化升级已成为企业的普遍需求 [3] - 我国企业采购市场规模庞大，数字化采购的渗透率仍有较大提升空间 [3] - 智能体作为AI 2.0时代的关键入口，正加速融入各类企业场景，近期亦有其他科技公司发布聚焦于企业管理赛道的智能体产品 [6] 公司竞争优势与战略 - 公司的核心优势在于其大模型技术与行业落地能力，尤其在招采场景中积累了丰富经验 [5] - 公司为中央企业、地方国有企业、金融机构、运营商及行业龙头企业提供解决方案，以金融行业为例，去年中标工商银行、交通银行、浙江农商、苏州银行、华泰证券等大模型项目，在智能客服、营销展业等多个场景深入应用，中标项目数量和规模均处于行业第一梯队 [7] - 有观点认为，公司B端业务应从传统的项目制转向平台化和订阅制，以提升利润空间；C端则需打造爆款产品、扩大规模，形成稳定现金流与品牌效应；长期通过统一大模型底座实现B、C端双向赋能与研发复用，有助于建立行业壁垒并实现可持续发展 [8] 面临的挑战 - 技术发展同时，数据安全之虑、场景适配之难、商业模式之变，仍构成待解的考题 [2] - 平台生态成熟度仍有提升空间，复杂场景仍需一定定制化适配，且面临来自行业巨头的市场竞争压力 [5] - 在推广过程中，客户对于AI在数据安全与合规方面的顾虑仍然存在，同时市场对智能体实际价值的认知尚需进一步培育与教育 [5] - 向平台化模式转型，也对公司内部的销售与交付体系提出了重构的要求，这个过程具有一定挑战 [5] - 由于在大模型研发、核心技术自主可控及应用落地等方面研发投入较大，公司这几年的利润受到一定影响 [8]

核心观点 - 2025年中国产业带迈入AI原生时代，AI从辅助工具升级为重塑供应链的智能中枢，推动产业带完成从“数字化”到“智能化”的历史性范式转变 [1] - 宏观经济进入“有效供给”时代，政策、资本与市场共同向创造真实价值的企业倾斜，“中国+1”模式下的价值出海成为新增长极 [1] - 产业带发展呈现“东高、中快、西广”的梯度格局，AI应用深度成为产业带竞争力的新分水岭 [1] 产业带宏观趋势与格局 - **政策与宏观环境**：政策层面聚焦内需、鼓励数贸、融通发展与“人工智能+”，为产业带升级保驾护航 [1]；宏观经济告别普涨周期，迈入高质量博弈，无效产能逐步退出 [12][13] - **区域发展格局**：东部（粤、浙、苏）数字化渗透率最高，聚集全链路智能化源头工厂；中部（豫、皖、鄂、湘、赣）数字化增速最快；西部（川、渝、陕）数字化渗透广度持续扩大，形成新兴供给力量 [24][26] - **制造业全球地位**：“十四五”期间，中国制造业增加值占全球比重已接近30%，连续15年保持全球第一的规模 [25][27] AI驱动的产业变革 - **AI应用阶段**：产业带将从2024-2025年的“AI外挂”阶段，迈向2026-2027年的“AI共生”阶段，最终实现2028年后的“AI原生”形态 [2] - **AI解决的核心挑战**：AI to B的本质是系统性化解B2B产业面临的供给极端碎片化、需求高度非标化、交易决策链冗长、产业经验难以沉淀四大挑战 [10][11] - **AI应用深度**：AI应用深度成为产业带竞争力新分水岭，金华（义乌）、广州、深圳等城市位列AI浓度榜前列 [1][29][33]；领先产业带已超越“是否用AI”，进入AI与核心业务深度融合阶段 [33] 高增长赛道与行业动态 - **三大高增长赛道**：即时零售、定制、跨境成为三大高增长赛道 [2][34] - **即时零售**：订单小时达，倒逼供应链本地化与柔性响应，2025年该赛道消费者成交订单同比增长61% [35][36] - **定制生意**：依赖“专”，提供精准解决方案，2025年轻定制生意规模同比增长44% [35][36] - **跨境生意**：胜在“近”，贴近海外终端需求，2025年跨境及海外日活跃买家数同比增长125%，买家订单数同比增长77% [35][36] - **十大活跃行业**：医药保养、五金工具、箱包皮具、宠物及园艺、印刷、居家日用品、纺织皮革、女装、收纳清洁用具、运动户外为买家数增长TOP10行业 [38][40]；其中医药保养行业买家数同比增长31.28%，五金工具增长27.66% [40] - **竞争焦点转变**：产业带竞争已从“产品供给”转向“响应场景” [38][39] 订单流向与商品标准演变 - **订单集中趋势**：市场订单正加速向具备全链路智能响应能力的综合型枢纽（如义乌）和深耕垂直赛道的专业型高地（如广州、深圳）集中 [32][33] - **新商品评价标准**：算法重构商品评价标准，“好商品”的核心维度包括功能创新、情感设计与品质确定性 [2][41][42] 标杆案例与转型成效 - **深圳3C配件厂商**：借助AI工具洞察用户痛点，打造“28分钟出图，72小时发货”的轻定制模式，38天内新品成交额超过110万元，GMV从不到100万元跃升，跨境业务占比突破70% [45][46] - **东莞新兴饰品企业**：90后电商小白借助“AI找商机”锁定趋势品，使用AI生成内容与管理生意，开店仅15天即冲上平台品类榜首，新品点击转化率高达10.12%，内容制作效率提升数十倍，每月节省成本约8000元 [48][51][52] - **芜湖小微鞋企**：通过AI突破人效天花板 [2]

行业趋势与共识 - Agent（智能体）正成为大模型产业规模化落地的新共识和可能的产品形态 [2] - 产业AI面临的核心挑战在于深入复杂B端场景（如金融、能源、交通、制造），需解决应用门槛、输出稳定性及实际业务价值等问题 [5] - 产业智能体的真正挑战超越技术本身，涉及生态协同、平台能力复用和业务流程重构，AI需从“工具”演变为“数字员工”，实现共生协作 [7] - 智能体代表从“完成任务”到“达成目标”的能力跃迁，是重构企业“人-机-流程”协作模式的新生产力范式 [17] 公司战略与定位 - 蚂蚁数科的战略定位是为生态伙伴提供AI“基础设施”，将复杂AI能力封装后交付给行业 [9] - 公司通过“星澜计划”构建开放的智能体产业生态机制，涵盖技术开放、联合研发与交付、以及包含最高30%返佣的商业激励 [3] - 公司旨在成为“造智能体的地基提供者”，通过工程化、体系化方法将AI嵌入真实业务系统，而非单纯追求更强的模型 [8] - 公司生态战略明确为：提供高质量模型与平台、沉淀可复制的方法论与工具包、牵头制定行业标准并共建开放生态 [24] 技术架构与能力 - 公司构建了覆盖“模型—平台—应用”的三层全栈AI技术架构 [8] - 底层模型：聚焦高门槛场景，开发垂类大模型如金融推理大模型Agentar-Fin和能源时序大模型EnergyTS 2.0，追求高准确率、可控性与行业可落地性 [9][11] - 中层平台：Agentar智能体平台作为PaaS层，是连接模型与应用的“工程能力枢纽”，提供智能体开发、生命周期管理、多模态调度、知识注入与安全评测等能力 [12][14] - 技术验证：金融大模型Agentar-Fin-R1在多个权威评测中超越DeepSeek等模型；数据分析智能体Agentar-Scale-SQL在全球BIRD-SQL评测中获准确率和效率双第一，连续两月领跑 [10][14] - 市场认可：在IDC《中国智能体开发平台2025年厂商评估》中，公司入选最高级别“领导者”象限 [15] 商业落地与成果 - 公司与20余家生态伙伴联合打造了100+智能体解决方案，覆盖金融、能源、交通、制造等领域 [16] - 金融领域：与宁波银行共建系统，问答准确率提升至91%，响应速度达数百毫秒级；助力上海银行AI手机银行，业务转化率提升10% [16] - 能源领域：能源服务智能体将新能源投资测算周期从2天缩短至10分钟，资产评估效率提升10倍以上 [16] - 公共交通领域：在南京打造“小蓝鲸”公交智能体，解析客流规律并规划线路，覆盖30余条线路、84个站点 [16] - 生态协作产生商业回报：平台上已沉淀100+产业智能体方案供伙伴复用；有合作伙伴今年30%的营收来自与公司的合作业务 [18] 生态伙伴与合作模式 - 合作模式为“平台厂商+场景伙伴”，公司提供平台与工具，生态伙伴面向客户完成交付和运营的“最后一公里” [16][18] - 浩鲸科技利用Agentar平台研发“鲸智百应”企业AI操作系统，推动大型企业AI化转型 [20] - 谐云科技在能源领域联手公司，将智能体能力快速嫁接至客户原有数字底座，实现持续深度服务 [21] - 易诚互动与公司合作落地多个银行项目，结合公司金融通用能力与自身个性化实现能力 [21] - 上海玖电科技利用公司AI智能体技术，将运营管理能力封装成标准化工具包（如投放选址智能体），帮助行业中小企业提升效率、降低成本 [22] - 合作伙伴普遍认可平台与伙伴的协同配合是智能体落地的关键 [23] 市场前景 - 据Mordor Intelligence报告，全球企业级AI市场规模在2025年约为972亿美元，并以约18.9%的复合年增长率扩张，预计2030年达到约2293亿美元 [18] - 未来几年，仅在金融、能源、交通等领域，智能体将承接千亿级市场增量 [18]

公司AI战略 - 公司CEO首次明确新的AI战略，在AI to B和AI to C两大方向发力，目标成为世界领先的全栈AI服务商并打造面向C端用户的AI超级原生应用 [5] - 公司宣布三年投入3800亿用于AI基础设施建设，计划到2032年将全球数据中心能耗规模提升至2022年的10倍 [17] 千问App市场表现与定位 - 千问App公测一周后下载量突破千万，平均每分钟近千次下载，打破增长纪录，而ChatGPT达到同等下载量耗时三个月 [2] - 千问被定位为“能办事的AI生活助手”，是公司打造“AI时代超级入口”的关键落子，旨在成为串联其电商、地图、金融等生态场景的“中枢神经” [6][9] - 千问搭载的Qwen 3 - Max模型被定位为“全球最强开源模型”，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 [5] 公司技术实力与行业地位 - 根据斯坦福大学报告，Qwen3模型贡献度位列全球第三，中美顶级AI大模型性能差距缩至0.3%，公司已占据全球AI第一梯队 [5] - 公司最新财季整体营收达2478亿元，剔除部分业务后同比增长15%，超出市场预期，股价在财报发布前后呈上涨趋势 [4] 国内AI to C市场竞争格局 - 2024年9月国内AI应用月活排名中，字节“豆包”月活1.72亿，DeepSeek月活1.45亿，而公司通义App月活约300万仅排第10位 [6] - 夸克应用累计下载量突破3.7亿，00后用户占比超50%，但其日活跃用户稳定在5000万-6000万区间，与头部应用存在差距 [11][13] 千问与夸克的战略协同与差异 - 公司明确千问与夸克的不同方向：千问作为“通用智能助手”是技术心脏，夸克聚焦“AI搜索+浏览器”是感知神经，形成“云+端”双螺旋结构 [16] - 夸克通过搜索框内置千问按钮为其导流，意图构建“夸克引流—千问办事—数据回流—模型优化”的闭环 [16] - 千问作为纯粹的对话式AI助手，更易于培养用户私人助理心智，而夸克带有浓厚“搜索”烙印，用户心智难以完全摆脱信息获取工具的定位 [13][15] 千问的商业模式与生态愿景 - 千问的深层野心是成为AI时代的“超级入口”，实现自主执行任务的Agent能力，例如识别商品后自动比价、调用地图、完成支付等闭环操作 [9] - 千问已初步接入高德地图、淘宝、钉钉等服务，并计划实现自动订票、点餐、打车等更多Agent功能 [9]

核心财务业绩 - 2026财年第二季度核心电商业务客户管理收入（CMR）同比增长10% [3] - 即时零售业务单位经济效益（UE）显著改善，11月UE亏损较七八月份降低一半，笔单价环比8月上涨超过两位数 [3] - 阿里云整体收入同比强劲增长34%，AI相关产品收入连续9个季度实现三位数同比增长 [3] - 本季度资本开支为315亿元，过去四个季度在AI+云基础设施的资本开支约1200亿元 [7] AI与云业务战略进展 - 公司AI战略在AI to B和AI to C两大方向发力，目标是成为世界领先的全栈AI服务商并打造面向C端的AI超级原生应用 [4] - 阿里云在混合云市场增速超20%，超过市场平均增速，金融云增速也领先市场，在中国AI云市场份额超过第二到第四名总和 [7] - 旗舰模型Qwen3-Max性能超过GPT5、Claude Opus 4等国际竞争者，跻身全球前三 [7] - 在Hugging Face上基于Qwen家族开发的衍生模型数量已超过18万个，超过第二名的两倍 [8] - 千问App公测一周新下载量突破1000万，成为增长最快的AI应用 [4] AI技术能力与生态优势 - 千问Qwen已开源300多款模型，覆盖全模态和全尺寸，在全球主要模型社区下载量突破7亿，超越Meta的Llama成为全球第一的开源模型家族 [13] - 下一代架构Qwen3-Next训练成本较密集模型大降超90%，长文本推理吞吐量提升10倍以上 [13] - 过去一年阿里云AI算力增长超5倍，AI存力增长4倍多，在已采用生成式AI的财富中国500强中，超53%企业选择阿里云，渗透率位列第一 [14] - 公司运营着中国第一、全球领先的AI基础设施和云计算网络，在全球29个地域设有92个可用区 [14] 市场影响与未来展望 - 公司股价自年初上涨超过87% [11] - 即时零售业务目标未来三年带动万亿GMV成交 [3] - 公司计划投入3800亿元建设AI基础设施，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] - 新加坡国家人工智能计划（AISG）在其东南亚语言大模型项目中转向阿里巴巴的通义千问Qwen开源架构 [21]

AI行业战略动态 - 阿里巴巴AI战略在B端和C端同时推进，B端目标是将阿里云打造为世界领先的全栈AI服务商服务千行百业，C端计划基于性能领先的AI模型和生态优势打造面向用户的AI超级原生应用[5] - 英伟达强调其GPU技术领先行业一代，是唯一可以运行所有AI模型并在各种计算场景中通用的平台，其芯片相比ASIC芯片更灵活和强大[6][9] - 哈佛大学医学院与巴塞罗那基因组调控中心开发出popEVE AI模型，能精准锁定人类蛋白质中最易导致疾病的突变，有望彻底改变遗传疾病诊断方式[7] 科技巨头市场表现 - 苹果有望超越三星再度成为全球最大智能手机制造商，受新款iPhone热销和换机热潮推动，在中美市场销量同比实现两位数增长，预计2025年iPhone出货量增长约10%而三星增幅为4.6%[9] - Meta与谷歌谈判价值数十亿美元的AI芯片交易，可能帮助Meta显著降低数据中心支出从而腾出更多资金用于产品创新和用户增长，为社交媒体行业多元化AI基础设施树立标杆[10] - 谷歌和Meta继续牢牢主导美国社交媒体使用格局，Reddit稳居中游位置[10]

公司财务业绩 - 2026财年第二季度集团收入为2477.95亿元，剔除已出售业务影响后同比增长15% [1] - 核心电商客户管理收入（CMR）同比增长10% [1] - 阿里云收入为398.24亿元，较上年同期的296亿元增长34% [1] - 即时零售业务单位经济效益显著改善，11月亏损比七八月份降低一半，笔单价环比8月上涨超过两位数 [1] AI to B业务 - AI相关产品收入连续第九个季度实现三位数增长 [1][2] - 阿里云在中国AI云市场份额达35.8%，超过第二至第四名总和 [3] - 过去四个季度在AI+云基础设施的资本开支约1200亿元，本季度单季资本开支达315亿元 [3] - AI服务器上架节奏跟不上客户订单增长，积压订单数量持续扩大，此前宣布的3800亿元AI基础设施投资可能追加 [3][4] AI to C业务 - 基于Qwen3模型的千问App公测一周新下载量突破1000万，成为史上增长最快的AI应用 [2][4] - 在Hugging Face上基于Qwen家族开发的衍生模型数量已超过18万个，超过第二名的两倍 [4] - 公司计划将地图、外卖、订票、办公等各类生活场景接入千问App [5] 技术与生态优势 - 旗舰模型Qwen3-Max在多项测试中性能超越GPT-5、Claude Opus 4等国际顶级模型 [3][4] - 公司是中国唯一拥有领先模型加丰富生活和消费场景的公司，电商、本地生活等业务为AI应用提供独特落地土壤 [5] - AI to B与AI to C业务将形成正向循环，B端为C端提供技术底座，C端为B端提供场景数据和用户洞察 [6] 战略与前景 - AI战略进入“双轮驱动”时代，AI to B业务持续高速增长，AI to C战略全面启动 [1][5] - 即时零售业务目标未来三年带动万亿GMV成交 [1] - 千问App承载着公司从通用人工智能向超级人工智能演进的愿景，分为“智能涌现”、“自主行动”、“自我迭代”三阶段 [6]

整体财务表现 - 公司2026财年第二季度总收入为2477.95亿元，同比增长5%，超出市场预期 [2] - 若不考虑已处置业务（高鑫零售和银泰）的收入，收入同比增长15% [2] - 季度经营利润为53.65亿元，同比下降85% [2] - 季度净利润为206.12亿元，同比下降53% [2] 中国电商业务 - 中国电商集团（包含电商业务、即时零售、中国批发）季度收入为1325.78亿元，同比增长16% [3] - 作为主业的电商板块收入为1029.33亿元，同比增长9% [3] - 客户管理收入同比增长10%至789.27亿元，得益于全站推广渗透率提升、新增基础软件服务费及即时零售业务带动淘宝APP月活跃消费者增长 [3] 国际数字商业 - 阿里国际数字商业集团收入同比增长10%至347.99亿元 [4] - 经调整EBITA盈利1.62亿元，实现季度扭亏为盈，上一季度为亏损5900万元，盈利改善主要由物流优化和投入效率提升所致 [4] 即时零售（淘宝闪购）业务 - 即时零售业务收入为229.06亿元，同比增长60%，主要得益于淘宝闪购订单增长 [5] - 淘宝闪购每单亏损已降至七八月份的一半，非茶饮订单占比上升至75%以上 [5] - 淘宝闪购笔单价环比8月份上涨超两位数，规模效应带动单均物流成本显著下降 [5] - 盒马、天猫超市的闪购订单环比8月上涨30% [5] - 公司计划下个季度对淘宝闪购的投入将显著收缩，并根据市场竞争状态动态调整策略 [2][5] 阿里云与人工智能（AI）战略 - 阿里云季度收入同比增长34%至398.24亿元，增速创新高 [6] - AI相关产品收入已连续九个季度实现三位数同比增幅 [6] - 公司AI战略在AI to B和AI to C两大方向发力：AI to B领域定位为全栈AI服务商；AI to C领域旨在打造面向消费者的AI超级原生应用 [6][7] - 最新发布的Qwen3-Max模型性能跻身全球前三，基于该模型打造的“千问”App公测版上线一周下载量突破1000万 [6][7]

公司AI战略方向 - 公司在AI to B和AI to C两大方向同时发力 [1] - AI to B领域的目标是成为世界领先的全栈AI服务商，服务各行业的AI需求 [1] - AI to C领域的目标是打造面向消费者的AI超级原生应用，推动AI普及 [1] AI to B业务进展 - Qwen3-Max模型的智能水平和工具调用能力已达到全球领先水平 [1] - AI技术正与公司电商、地图、本地生活等业务生态进行协同 [1] AI to C业务战略 - 基于AI模型和公司生态优势，千问APP有望打造未来的AI生活入口 [1] - 公司已做出全力入局AI to C的战略决定 [1] 战略协同效应 - AI to B和AI to C齐发力将激发核心业务产生更大的协同效应 [1] - 该战略被视为驱动公司持续增长、迈向新高度的动能引擎 [1]