文章核心观点 - 阿里巴巴将“千问”App定位为决定公司未来十年命运的AI原生超级入口，并为此进行了全面的组织架构、品牌与产品整合，旨在夺回数字生活话语权并驱动其B端云业务增长 [1][3][7][17][23] 中国生成式AI市场概况 - 截至2025年6月，中国生成式AI用户规模已达5.15亿，超过三分之一网民使用过AI应用，且多数用户更偏好国产模型 [2] - 2025年上半年，中国公有云大模型调用量实现近400%的增长 [20] 阿里巴巴的战略动机与历史背景 - 公司对“入口”有深刻执念，源于历史上流量受制于人的危机感，如PC时代导购网站曾分走淘宝近10%的流量，移动互联网时代在社交入口争夺中屡屡折戟 [4][5][6] - 在AI时代，竞争对手的动作为公司带来新焦虑：字节跳动旗下AI助手“豆包”日活突破1亿且获客成本低，并开始在对话中加入商品链接；腾讯“元宝”背靠微信生态日活稳居国内前三 [6] - 公司认为AI入口直接参与用户决策，若交易平台仅负责履约将触动其核心利益，因此必须争夺AI时代的超级入口 [6][7] 阿里巴巴的组织与资源调整 - 2025年12月，公司正式成立千问C端事业群，整合原智能信息与智能互联事业群，将千问App、夸克、UC及AI硬件等业务归拢，由集团副总裁吴嘉直接向CEO吴泳铭汇报 [7] - 公司进行战略收缩，将资源集中投向AI入口，因外部竞争压力与内部容错率降低，2025年第三季度拼多多现金储备4238亿元历史上首次超越阿里巴巴的3736亿元 [8] - 公司判断必须拥有“AI原生的C端超级入口”，因此进行产品改革，任命大模型技术专家出任千问产品负责人，并将原“通义”APP更名为“千问”APP，统一品牌认知 [8][9] 千问App的产品定位与增长 - 改版上线仅23天，千问App月活跃用户突破3000万，刷新全球AI应用增长纪录 [1] - 千问App定位为“通用AI助手”核心，旨在通过整合外卖、订票、购物等生活资源成为用户日常生活的超级入口 [12] - 公司通过“灵光”App切入生产力场景，“夸克”深化AI搜索定位，与千问形成场景、数据与技术的深层互补 [12] 阿里巴巴的生态整合与技术优势 - 公司拥有从平头哥芯片、阿里云算力到Qwen大模型的“全栈AI能力”，形成技术闭环，在算力竞赛中具备抗风险与成本控制优势 [9] - 千问App已正式接入高德地图，利用其超2亿POI数据库提供地理空间服务，后续计划深度融合淘宝、支付宝、飞猪等生态，实现“一句话”完成购物比价、旅行预订和支付 [12][17] - 阿里巴巴的千问系列开源模型在全球下载量份额长期蝉联榜首，并获国际巨头如Airbnb、苹果、亚马逊使用 [12][20] 对阿里云（TO B业务）的战略意义 - 千问在C端的推进为阿里云做“压力测试”，其稳定性可向B端客户展示能力，旨在帮助阿里云在MaaS时代掌握定价权 [20] - 2025年上半年中国公有云大模型市场份额中，火山引擎以49.2%位居第一，阿里云以27%位列第二，竞争激烈 [18] - 公司试图通过千问这一原生流量入口，定义AI时代交付标准，避免云服务沦为“哑管道”，并利用C端成功驱动B端业务飞轮 [20] 面临的挑战与竞争格局 - 字节跳动旗下“豆包”日活突破1亿，其大模型日均Token调用量突破60万亿，为火山引擎进军企业市场提供背书 [18] - 实现“跨设备、全场景服务流”需打破公司内部业务与数据壁垒，在现金流收紧、竞争对手环伺的环境下，系统集成能否顺利运转仍存不确定性 [17] - 相比字节跳动的“内容+流量”单点突破，阿里巴巴选择的是一条更重、更难的路径，即通过开源模型与深厚商业生态定义AI的“办事能力” [21]

产品功能与用户采用 - 通用AI助手灵光宣布其用户已成功创建1200万个闪应用 [1][3] - 闪应用是灵光三大核心功能之一 用户无需编程基础 通过自然语言描述需求即可生成 [1][3] - 灵光生成闪应用的速度最快可达30秒 生成的应用可编辑、可交互、可分享 [1][3] - 闪应用创建数量的快速增长 显示该产品形态正被普通用户快速接受与持续使用 [1][3] 增长数据与时间线 - 灵光上线仅两周后 用户就已成功创建330万个闪应用 [1][4] - 上线不到一个月时间 闪应用创建总数从330万增长至1200万 [1][4] - 在不到一个月的时间内 闪应用创建量增长了近4倍（从330万至1200万） [1][4] 应用场景分布 - 用户创建的灵光闪应用已覆盖多个主要使用场景 [1][4] - 覆盖场景包括娱乐与陪伴、生活服务、效率工具、教育与自我提升等 [1][4]

文章核心观点 - 2025年末，AI行业围绕终端入口的争夺战显著提速，焦点从云端大模型转向对手机等终端设备的直接操作与控制，旨在重构移动互联网的流量分发权和交互逻辑 [1] - 科技巨头通过不同技术路径（如开源模型、系统级嵌入）竞逐“AI超级入口”，竞争范围已从手机扩展至穿戴设备和原生App，试图把握下一代流量入口并可能引发行业格局变革 [1][5][6] 行业动态与竞争格局 - 行业竞争在2025年末突然提速，巨头们不约而同地将目光锁定在“Phone Use”（手机操作），目标是从被动问答升级为主动执行，重构移动互联网流量分发权和交互逻辑 [1] - AI超级入口的争夺是战略层面的生死之战，在移动互联网红利见顶的背景下，大模型厂商试图通过Agent技术将分散的App功能收敛到一个统一入口 [5] - 竞争已不仅限于手机，科技巨头正试探新的硬件形态以求弯道超车，例如AI眼镜，行业正押注下一代流量入口，可能颠覆手机的统治地位 [6][7] - 另一条竞争路径是将App本身进化为超级AI应用，例如阿里巴巴基于性能领先的AI模型和自身生态优势，打造面向C端用户的AI超级原生应用 [8] 主要参与者的战略与产品 - **智谱**：于12月9日正式宣布开源其自主研发的AutoGLM模型，口号是“让每台手机都能成为AI手机” [1]。其战略是通过开源核心模型和Phone Use能力框架，降低行业门槛，旨在将相关能力变为行业可共同打磨的公共底座 [2] - **字节跳动（豆包）**：于12月1日发布豆包手机助手技术预览版，选择与手机厂商在操作系统层面进行深度合作的系统级嵌入路径 [1][2]。官方演示展示了“所见即可问”和“所言即可为”的能力，能完成查票订票、商品下单等任务 [2]。公司明确表示目前没有自行开发手机的计划，而是选择生态共建 [3] - **小米**：于今年6月推出售价1999元的AI眼镜，雷军将其定义为随身AI入口，试图通过摄像头和语音交互成为连接人与数字世界的轻量化中介 [6] - **阿里**：旗下夸克于11月正式发布AI眼镜，试图将搜索场景从手机屏幕延伸至视觉场景 [6]。阿里在11月相继推出千问与灵光两大App，在AI to C领域，基于性能领先的AI模型和自身生态优势，打造面向C端用户的AI超级原生应用 [8] 技术发展现状与挑战 - **技术能力现状**：大模型开始能够点击手机屏幕、理解UI并执行任务，但距离完美仍有很长的路要走 [1][3]。智谱指出，行业希望Agent能完成数十分钟甚至数小时的长距离任务，但当前模型仍难以充分实现这一目标 [3]。豆包团队也提示，受限于大模型技术的不确定性，相关场景无法保证百分百复现，产品实际可用性与预期有差距 [3] - **核心挑战（智商瓶颈）**：智谱认为最大的问题在于模型本身的“智商”，需要算法和模型公司的持续努力 [3] - **工程与应用挑战**：如何为AI手机提供所需的操作系统和产品，以及建立Agent身份认证，需要行业共同协作 [3] 安全、隐私与部署模式 - **安全与隐私挑战**：当AI具备操作微信、支付软件等权限时，如何防止其随意操作是悬在行业头顶的达摩克利斯之剑 [3]。用户隐私是行业共同的关注点 [3] - **部署模式趋势**：出于对用户隐私、响应及时程度和云端使用成本等因素的考虑，轻量化本地部署是手机大模型的一个重要趋势 [3]。这意味着大模型将直接部署到手机内，并由手机芯片承担模型推理工作，这需要使用更少的数据量和计算资源 [4] - **智谱的安全策略**：采取了较为保守的云手机与强隔离策略，在算法和工程开发早期就融入了敏感操作和安全栅栏的设计理念，将可控性和隐私放在最优先位置考虑 [5] 对产业链的影响与未来展望 - **对手机厂商的影响**：AI技术可能带来一轮新的换机潮，但也可能让手机沦为大模型的躯壳 [6]。与国内领先的大模型厂商相比，手机厂商在算力基础设施上的储备往往不够充足，研发常遇算力受限，且投入巨大并面临技术挑战 [6] - **流量与生态变化**：智谱提出了“Agent流量”的概念，即由Agent自主执行带来的流量，为移动互联网注入新流量 [5]。Agent带来的生产力改变和更好的个性化服务能力，被认为是对整个生态的新流量和红利注入 [6] - **商业利益与开放问题**：当AI Agent成为超级入口，可能改写App开屏广告、推荐流广告的价值。但在商业利益分配机制理顺之前，拥有海量数据的头部App（如微信、美团、抖音等）是否愿意向Agent开放核心接口或数据，仍是巨大问号 [8] - **未来合作与参与方式**：智谱表示希望看到更多Agent应用、AI原生手机及硬件问世，未来的参与方式将是多种多样且超出当前想象的 [6]

产品发布与功能 - 全模态通用AI助手“灵光”正式推出网页版 [1][2] - 网页版补全了该产品的多端生态 用户可通过浏览器在电脑端直接访问 [1][2] - 网页版核心功能包括“灵光对话”和“灵光闪应用” [1][2] 核心优势与用户体验 - 网页版延续了“30秒用自然语言生成小应用”的核心优势 [1][2] - 网页版实现了与移动端的数据与创作同步 [1][2] - 用户可在电脑端描述需求 快速生成、编辑并管理对话和闪应用 并在手机端继续使用和分享 [1][2]

港股市场近期表现与展望 - 上周港股止跌回弹，恒生指数全周收涨2.53%或638点，收报25,858点，全周成交额约1.09万亿港元 [1] - 11月全月基本持平，全年在前期涨幅较大基础上近期有所调整，背景是美联储降息预期回落 [1] - 当前市场整体波动加大，原因包括AI叙事多空交战、年末资金倾向于获利了结和观望 [1] - 中长期看，外部流动性环境将改善，港股估值仍有吸引力，南向资金和外资流入有望形成推力 [1] 宏观与利率环境 - 纽约联储主席威廉姆斯公开表示支持降息，美联储褐皮书显示总体消费支出进一步下降，市场对12月降息25个基点的预期升温 [1] - 国内多家银行下架中长期存款产品，未来低利率环境的趋势或仍将延续 [1] - 在此背景下，有稳定现金流的高息股呈现出显著的长期配置价值 [1] 科技与人工智能行业 - 在巨大的AI基础设施投入下，应用端的爆发奠定了坚实基础 [2] - 阿里夸克AI眼镜正式发布，搭载最新的千问AI助手，引起不错的市场反响，带动对智能眼镜产品和产业链的关注 [2] - 蚂蚁集团旗下全模态通用AI助手灵光App推出，开创性地在移动端实现“自然语言30秒生成小应用”，上线6日下载量突破200万 [2] 创新药产业 - 下半年以来海外大药厂频频发动大型并购，将潜力新药管线收入囊中，以应对专利悬崖的挑战 [2] - 随着监管层面风险出清和外部流动性改善，行业估值整体迎来修复 [2] - 礼来成为全球首家市值历史性地突破一万亿美元的制药企业，该效应正在从美股溢出向外传导 [2] - 中国作为全球第二大生物药市场和全球医药创新中心之一，部分港股创新药企业有望在此过程中受益成长 [2]

产品核心数据与市场表现 - 灵光App上线两周内用户成功创建330万个“闪应用” [1] - 产品上线6天突破200万下载量远超ChatGPT首周的60.6万和Claude的15.7万 [5] - 产品达成100万下载量仅用4天快于Sora2的5天 [5] 产品功能与用户行为 - 核心功能“灵光闪应用”支持移动端用自然语言最快30秒生成可交互、可编辑、可分享的日常小应用极大降低开发门槛 [3] - 用户表现出深度参与感与用户反复打磨应用构思单个应用修改轮次超过100轮 [3] - 部分用户尝试创建复杂应用如“支付宝”“淘宝”或“微信”体现高度想象力 [3] 应用场景与市场潜力 - 用户创建的闪应用主要覆盖五类场景：互动游戏、情绪减压等娱乐类倒计时、待办清单等日常工具类语言打卡、备考自测等教育类热量记录、健身计划等健康管理类美食抽签、旅行规划等生活类工具 [1] - 普通人开发AI应用的流行趋势揭示大众利用AI解决碎片化需求的巨大潜力 [1]

公司产品动态 - 蚂蚁集团旗下通用AI助手“灵光”App上线两周后用户已创建出330万个“闪应用” [1] - “灵光闪应用”功能支持最快30秒生成一个小应用 [1]

产品表现与用户采用 - 灵光App上线两周内，用户成功创建330万个“闪应用” [1][3] - 产品上线6天即突破200万下载量，远超ChatGPT首周的60.6万和Claude的15.7万 [1][3] - 产品达成100万下载量仅用时4天，快于Sora2的5天 [1][3] 产品功能与定位 - 灵光是蚂蚁集团开发的全模态通用AI助手，已成为年度现象级AI产品 [1][3] - 首期上线三大核心功能：“灵光对话”、“灵光闪应用”和“灵光开眼” [1][3] - 用户创建的闪应用主要覆盖五大实用场景：娱乐类、日常工具类、教育类、健康管理类和生活类 [1][3] 应用场景分析 - 娱乐类闪应用包括互动游戏、情绪减压等，旨在提供轻松体验 [1][3] - 日常工具类闪应用包括倒计时、待办清单等，助力用户效率提升 [1][3] - 教育类闪应用包括语言打卡、备考自测等，满足学习和教育需求 [1][3] - 健康管理类闪应用包括热量记录、健身计划等 [1][3] - 生活类工具闪应用包括美食抽签、旅行规划等 [1][3]

AI市场现状与争论 - 当前市场高度关注AI应用集中涌现，但围绕AI是否存在“泡沫”的争论持续不断 [1] - 部分观点认为当前AI浪潮与互联网泡沫有相似之处，但内在逻辑不同，互联网泡沫时期企业普遍缺乏实际应用场景和盈利能力，依赖高杠杆融资 [1] - 本轮AI行情不同，对上游算力硬件（如光模块、AI芯片、GPU）的需求是确定且刚性的，能直接转化为厂商利润，例如光模块龙头中际旭创2025年前三季度归母净利润同比增长90.05%至71.32亿元 [2] AI应用发展趋势 - AI叙事逻辑正从算力转向应用，科技巨头密集发布重磅产品推动应用“接棒” [2] - 谷歌Gemini 3模型参数领先并迈向“智能体操作系统”新范式，国产AI应用如蚂蚁集团灵光App上线6天下载量超200万，阿里巴巴千问App首周下载量突破1000万 [2] - 巴菲特旗下伯克希尔·哈撒韦公司三季度新建仓谷歌母公司Alphabet，持仓规模达43亿美元（约1785万股），谷歌股价四季度以来上涨31.61% [3] AI应用商业化进程与挑战 - AI应用商业化仍处于早期阶段，目前具备较好商业化闭环能力的场景是AI编程领域，企业流程自动化模型落地较快但投入产出比仍不足 [4] - 当前大模型Token调用量占比偏低，2到3年后能否支撑头部模型公司的大幅开支有待观察 [4] - AI在创意设计、学术研究、个人办公等领域有望实现更多商业化突破 [4] - AI应用内部存在分化趋势，头部模型能力传导至应用公司存在时间周期，市场需谨慎甄别部分应用公司被大模型能力颠覆的风险 [5] AI产业链投资展望 - 部分智能硬件（智能汽车、AR眼镜、人形机器人）预计从明年开始进入渗透率加速期，中国产业链仍具比较优势 [4][5] - 随着海外部分行业商业闭环形成，AI Agent需求将进入爆发期 [5] - AI产业正从技术突破期进入商业兑现期，中国凭借庞大用户基数、丰富应用场景和快速商业化能力，使AI应用落地速度远超全球平均水平 [7] - AI应用可能成为未来3到5年AI领域成长最快的方向，尤其在AI陪伴、教育、广告等场景的商业化兑现值得重视 [8] 算力与基础设施前景 - 更看好国产算力，以自主化为主、外部供应为辅是核心逻辑，国内芯片自主化处于持续供不应求状态，增长斜率很高 [7] - 随着国内模型迭代和应用上线，2026年相对2025年景气度大概率超预期，技术迭代将催生超节点、推理算力需求、多模态等新行业机会 [7] - AI基础设施领域景气周期有望超预期，全球大型云服务商资本开支预计保持较快增长，国内互联网公司投入也将加大 [8]

智媒体与AI融合的发展阶段 - 媒体与AI融合在过去不到十年内经历了三个迭代阶段：2018年开启智能化技术应用，以新华社“媒体大脑”等“智慧中台”为标志[3]；2021年转入对传媒大模型的探索[3]；2024年进入智能体发展的全新创新阶段，需建立数字世界与物理世界的交互系统[3] - 2025年会议主题为“智媒赋能园区 融合提升价值”，显示出融合路径愈加清晰深入，“智媒体”概念不断从构想走向具体成果[3] - 代理型AI成为行业热点，“媒体的智能化”将是未来媒体智能化转型的重点，因智能体代表AI能力的外化，解决大模型与个人建立关联的难题[3] 智媒体当前应用与产业生态 - 当前AI在媒体领域的应用处于L2级人机协同阶段，AI目标是成为编辑记者手中的“智能笔杆”，提供决策支持但最终判断仍由人工完成[4] - 智媒体50人会议平台价值在于让传播生态中各主要维度机构人员实现“汇聚式的交流”，帮助把握整体情况[5] - 会议链接深度和广度不断延展，越来越多科技企业、金融机构加入，共同助力智媒体产业加速延链扩圈[5] 具体成果与合作案例 - 会议上5大智媒创新成果集中推出，10大产业创新场景/创新产品同期揭晓，多项智媒体务实合作项目实现签约[1] - 智媒体生态联盟已成为国内智媒体成果重要来源，智通财经、传播大脑&潮新闻等机构携“派生万物”AI短剧生产平台等创新成果亮相[6] - 多项合作签约落地，包括每日经济新闻与新华社国家重点实验室就AI审校技术达成战略合作，以及落地“萌宠友好营地”等创新场景项目[7] 园区作为融合载体与未来趋势 - 园区被视为“汇聚、融合和试点”的关键区位，能有效承载内容生态及线上社会实践、产业生活[8] - 成都推动产业建圈强链，以智媒体为代表的文创产业正推动园区“立园”与“满园”形成互促共进之局[10] - 通过将智能媒体技术融入园区创新生态、政务服务与生活场景，主流媒体得以从内容供应商转型为社会治理解决方案提供者[12]