AI 大战一触即发，互联网普及率突破 80% [Table_Industry] 传播文化业 传媒行业周报 2026 年 6 期 | [姓名table_Authors] | 电话 | 邮箱 | 登记编号 | | --- | --- | --- | --- | | 陈筱(分析师) | 021-38675863 | chenxiao@gtht.com | S0880515040003 | | 陈俊希(分析师) | 021-38032025 | chenjunxi@gtht.com | S0880520120009 | | 杨昊(分析师) | 021-38032025 | yanghao4@gtht.com | S0880524020001 | | 陈星光(分析师) | 021-23219104 | chenxingguang@gtht.com | S0880525040043 | | 李瑶(分析师) | 021-23185669 | liyao6@gtht.com | S0880525120001 | | 孙小雯(分析师) | 021-23154120 | sunxiaowen@gtht.com | S088052 ...

2025年AI春节红包大战概况 - 腾讯元宝于2月1日启动“春节分10亿现金红包”活动，通过微信和QQ进行社交裂变以快速拉新 [2] - 阿里千问随后开启“千问请客瓜分30亿”活动，包含20亿元免单卡和10亿元现金红包 [3] - 百度官宣春节期间“瓜分5亿现金”，活动持续至3月12日 [9] - 字节跳动旗下火山引擎宣布成为2026年央视春晚独家AI云合作伙伴，豆包将配合上线互动玩法 [9] 竞争格局与产品定位 - 此次红包大战的C位产品是元宝、千问和豆包，均为通用型AI Chatbot，表明BAT对AI Chatbot产品形态的确定性达成一致 [8] - 腾讯希望元宝成为C端搜索信息的新入口 [8] - 阿里千问依托Qwen3-Max-Thinking大模型和阿里系生态的垂类场景，上线不到三个月月活跃用户突破千万 [13] - 豆包作为字节最重要的AI原生应用，其用户量增长早期依赖抖音的“输血”和独家推广 [14] 用户增长与市场数据 - 截至2025年2月4日，DeepSeek日活跃用户数超过2000万，18天内下载量达1600万次 [9] - 2025年11月数据显示，豆包月活跃用户量超过两亿，元宝为3748.8万，千问为1120.4万，文心为517.3万 [13] - 元宝在2025年投流高达150亿元，从2月到3月其日活跃用户增长了20倍，于去年10月超越DeepSeek，月活跃用户量仅次于豆包 [13] - 2025年12月，千问App单日拉新投放峰值一度达到1500万元 [14] - QuestMobile数据显示，对比2025年6月和1月，DeepSeek、豆包、元宝的月活跃用户增量分别为1.63亿、0.58亿和0.22亿 [16] 流量依赖与平台竞合关系 - 元宝的春节拉新严重依赖微信生态，其红包链接后被微信限制为复制口令形式分享 [3][5] - 微信为元宝提供了多种支持场景，包括视频号与公众号@点评、添加为联系人、微信支付接入等 [6] - 豆包在直接接入抖音超级流量入口上遇到困难，反映出字节内部复杂的竞合关系 [7] - 腾讯系产品如腾讯新闻、QQ、游戏、浏览器、输入法等均在贡献场景与元宝联动 [6] 春节营销的战略意义 - 春节期间人群聚集、时间充裕、信息传播效率高，是单位曝光成本最低、裂变效率最高的时间段之一 [11] - 央视春晚是最大流量池，2025年央视春晚全媒体累计触达168亿人次，移动端受众规模3.72亿人 [11] - 互联网大厂自2015年微信“摇一摇”红包后，轮番争夺央视春晚合作权，历年合作方清晰勾勒出业务赛道转换脉络 [12] - 2025年春节红包大战标志着AI应用成为新的兵家必争之地 [12] 行业反思与战略转向 - 行业开始反思“大力出奇迹”投流方式对AI应用的适用性，关注点从“抢用户”转向“留用户” [15][17] - DataEye研究院指出，头部AI产品在技术能力上未产生明显鸿沟，难以仅凭投流打破市场格局 [16] - MiniMax创始人认为，大模型智能水平的提升并不那么依赖大量用户，更好的模型导向更好的应用，反之则不必然 [16] - 字节对豆包的投放转向克制，更关注用户质量和需求梳理 [17] - 腾讯表示未来将更关注留存率和拉活率，通过有机联动使元宝与其他产品协作 [17]

AI大模型应用与用户获取策略 - 阿里巴巴旗下AI助手应用千问于2026年2月6日推出“春节30亿大免单”活动，用户通过App输入指令即可用0.01元购买价值25元的奶茶，活动上线9小时内即产生超3000万次“帮我买”指令，并成功售出超1000万单奶茶，推动千问App在当日登顶苹果App Store免费榜[7] - 活动采用“拉新送券”的裂变式增长策略，用户通过分享邀请新用户最多可获得21张免单券，该策略迅速催生了二手平台的新用户交易，单个新用户“身价”从1元被抬高至15元[31][34] - 此次营销是公司为AI应用获取用户、培养使用习惯的关键举措，旨在将千问打造为类似微信的“入口级”应用，以承载并串联其电商、本地生活、出行等多元业务生态[44] 市场反应与运营挑战 - 用户参与热情远超预期，导致千问App因流量过大而多次出现系统“宕机”或响应迟缓，同时大量合作奶茶门店因订单爆满而被迫关闭外卖下单权限[9][20][21] - 活动在社交平台引发病毒式传播，但也暴露出跨平台推广的挑战，例如千问的分享链接曾一度被微信屏蔽，迫使公司改用“口令”方式进行分享[24] - 活动虽覆盖全国超30万家奶茶咖啡店，但用户偏好呈现差异化，客单价较高的喜茶、霸王茶姬等品牌在晒单中出现频次更高，而瑞幸咖啡因券后性价比感知不足，参与度相对较低[30] 行业竞争与战略背景 - 2026年春节期间，中国互联网及AI公司掀起大规模营销补贴战，百度文心助手、腾讯元宝及阿里千问合计投入至少45亿元，其中阿里巴巴以30亿元投入成为当期最大手笔的公司[57] - 行业竞争焦点已从单纯的移动互联网红包大战转向AI应用的用户争夺，各大科技巨头互相封禁竞争对手的AI应用广告投放，迫使公司必须充分利用自身生态资源进行推广[59] - 此次营销活动与阿里巴巴集团2025年后的“2+N”新战略架构紧密相关，其中的“2”即指大消费平台与“AI+云”业务，凸显了AI在公司整体战略中的核心地位[51] 业务数据与战略目标 - 截至2026年1月，千问在C端（含App和网页，去重后）的月活跃用户已超过1亿，其用户规模在当时仅次于豆包和DeepSeek[52] - 公司内部为千问设定的明确目标是实现日活跃用户超过1亿，此次春节大规模营销正是为实现该用户增长目标的关键押注[52] - 活动后期将免单券使用范围从奶茶扩展至天猫超市、线下商超及盒马等年货商品，并将有效期延长至2月28日，旨在引导用户错峰使用并深化对AI购物功能的体验[45]

文章核心观点 - AI超级入口的争夺是决定未来十年互联网生态格局的关键战役，腾讯、阿里、字节跳动等互联网巨头正通过投入数十亿现金红包、差异化战略布局等方式，激烈角逐这一核心流量入口 [1][10] - 入口决定生态，生态决定变现，PC时代的谷歌、雅虎，移动互联网时代的微信、抖音已验证此规律，AI时代的战场已扩展至整个数字生活领域 [1][10] - 未来赢家不一定是模型参数最大的，但一定是生态最完善、能将“对话”最短路径转化为“服务交付”的玩家，本质是“意图经济”的争夺 [4][13] 主要AI应用竞争格局 - 根据2026年1月易观数据，AI应用月活已形成三足鼎立之势：字节跳动旗下“豆包”以20550.88万月活位居第一，腾讯“元宝”以9113.24万月活位居第二，阿里“千问”以8616.80万月活位居第三 [3][12][13] - 其他主要AI应用包括：DeepSeek（月活7485.82万）、阿福（月活7145.50万）、文心（月活6835.20万）和Kimi（月活3008.28万） [4][13] 互联网巨头AI战略布局 - **阿里系战略**：采用“基建+办事”战略，将商业生态深度融入通义千问APP，用户可在APP内完成点外卖、购机票、查社保等多元服务，其“春节30亿免单”活动上线9小时，AI生成订单量即突破千万大关，同时通过“通义+阿里云+平头哥”三位一体布局夯实算力底层核心竞争力 [2][11] - **字节系战略**：秉持“流量+内容”逻辑，依托抖音全球级流量池，旗下AI产品“豆包”月活已破亿，并成为内容分发中枢，公司正布局硬件领域，尝试绕过手机操作系统实现底层用户意图拦截，进行“软硬”双线布局 [3][11] - **腾讯系战略**：采用“社交渗透+后发制人”战略，聚焦微信超级入口的深度挖掘，近期投入10亿元现金红包补贴，通过“元宝派”等功能在微信生态内进行裂变式传播，探索将AI深度嵌入社交关系链 [3][12] 巨头在A股的“影子股”布局 - **腾讯系**：主要通过林芝腾讯科技有限公司进行投资，A股有11家公司前十大流通股东含“腾讯”，其中中国联通总市值1513.20亿元，世纪华通总市值1459.40亿元 [5][6][7][16][17] - **阿里系**：A股有11家公司前十大流通股东含“阿里”或“淘宝”，除共同持有的中国联通外，还包括圆通速递（总市值616.06亿元）、石基信息（总市值350.97亿元）等 [6][7][16][17] - **字节系**：通过北京量子跃动科技有限公司持有掌阅科技股权，掌阅科技总市值102.48亿元 [6][7][16][17] - **百度系**：通过百度（中国）有限公司持有宇信科技，总市值154.89亿元 [6][7][16][17] AI算力产业链投资机会 - 算力资源已成为AI军备竞赛的着力点，并在AI应用试水中逐步成为“卖方型市场”，算力链有望在强业绩支撑下重回科技投资主线 [7][17] - A股市场上有25只东数西算概念股获机构评级，机构关注度较高的个股主要集中在CPO、液冷、AI算力、服务器、AIDC等领域 [8][18] - 机构关注度排名前列的个股包括：中际旭创（33家机构评级，总市值6000.15亿元）、天孚通信（26家机构评级，总市值1966.63亿元）、英维克（25家机构评级，总市值973.53亿元）[9][19]

阿里千问APP春节营销活动 - 公司于2月6日正式上线“春节30亿大免单”活动，投入30亿元请客，是公司历史上春节活动投入最大的一次[1] - 活动上线不到3小时，通过千问APP下单的奶茶数量已超过100万单[2] - 活动期间，每位用户可领取21张无门槛25元免单卡，总计价值525元，并有机会抽取价值10000元的千问AI生活卡[2] - 第二波福利将于2月13日开启，用户可领取现金红包，最高金额为2888元[2] 活动反响与技术挑战 - 活动因过于火爆导致部分用户遇到页面无法点击、系统报错等问题，公司回应正在紧急增加资源以保障服务顺畅[2] - 在微信平台对过度营销和诱导分享进行打击的背景下，千问APP的链接分享在微信内被限制，目前需通过复制口令形式进行分享[3] 公司的战略意图与行业竞争 - 公司表示，千问APP旨在突破传统AI Agent仅限于聊天、娱乐和发红包的局限，已接入淘宝闪购、支付宝、淘宝、飞猪、高德等生态场景[2] - 公司希望通过真金白银的投入，培养用户“有事找AI”的习惯，推动AI融入真实的生活消费，目标是让用户在一个APP内完成从需求提出到服务落地的全过程[2][3] - 在春节前，百度、腾讯、阿里均启动了AI红包活动，总金额超过45亿元，其中腾讯推出10亿元元宝红包抽奖，百度推出5亿元“文心助手红包计划”[3] - 腾讯CEO马化腾希望“元宝”能重现11年前的微信红包时刻，而阿里创始人马云近日现身千问办公地的图片在社交平台流传，被认为是为项目加油打气[3] 市场背景与潜在影响 - 春节被认为是中国规模最大的人口迁徙时期，年轻用户将AI应用带回家乡，有助于AI应用向包括县域乡村在内的更广泛地区渗透，并可能形成持续的使用习惯[3] - 截至2月6日发稿，阿里巴巴股价下跌2.63%，报155.4港元/股[4]

2026年中国AI市场竞争格局 - 2026年是中国AI ToC市场大厂进行最后一搏的关键窗口期，竞争激烈程度不亚于历史上的打车、支付等大战 [2][58] - 字节跳动凭借豆包已占据AI to C一线位置，手握最大流量，其推出的豆包手机是对边界的试探 [2][58] - 阿里巴巴对“千问”进行战略级投入，2026年将更加淋漓尽致，例如投入30亿人民币进行市场推广 [2][58] - 腾讯同样会采取大动作，大撒“元宝红包”仅是开始 [2][58] - 对于“AI六小虎”（如智谱、MiniMax、月之暗面、阶跃星辰等）而言，随着部分公司完成港股IPO或大额融资，故事告一段落，自我造血和寻找差异化商业化道路迫在眉睫 [3][58][59] 主要科技公司战略与挑战 字节跳动 - 豆包的核心决策是早期确认多模态为核心能力，实现了AI能力平权，并在2025年抓住了最佳增长时机 [8][64] - 2025年通过引进以吴永辉为代表的世界顶尖人才，完成了顶尖模型人才储备，基础模型层稳居国内第一梯队 [8][64] - 2026年面临的核心挑战是如何在激烈竞争中留住顶尖人才 [8][64] - 长期挑战在于如何保持AI模型能力领先，并将AI助手与电商、外卖等线下服务联动，尽管公司组织年轻有活力，但内部协同仍是难题 [8][66] 阿里巴巴 - 千问是阿里集全集团之力打造的C端AI入口，产品路线从差异化的办事、办公场景切入，走专业路线，长期目标是成为AI入口 [10][69] - 千问未来不仅是对外AI入口，也将为阿里内部众多业务提供底层AI能力平台 [10][69] - 2026年的挑战在于，阿里业务体系庞杂，千问作为独立技术团队，理解并协同各业务单元对AI能力的诉求存在困难 [10][69] - 阿里通过组织变革（如成立千问C端事业群）来换取决策速度，以抓住AI助手可能成为新流量入口的短暂机会窗口 [11][70] - 行业观点认为，2026年将是大厂真正开打“ChatGPT之战”的一年，虽然市场已有DAU过亿的产品，但市场远未饱和 [10][69] 腾讯 - 元宝早期就明确了“模型即产品”的重要性，接入DeepSeek后强化了这一共识，2025年聚焦于提升模型能力及产品与模型的深度整合 [15][73] - 元宝选择聚焦高知人群走差异化路线，旨在利用其意见领袖效应形成示范 [15][73] - 截至2025年底，元宝的搜索服务部分基于混元，部分基于DeepSeek，但大多数用户仍选择DeepSeek作为默认模型，公司需摆脱对DeepSeek的依赖 [15][73] - 近期TEG搜推部门与元宝搜推合并，旨在提高效率并整合搜索链路，未来可能只存在统一的“元宝搜索” [15][74] - 腾讯整体节奏相对谨慎，混元策略可能避开基础模型正面竞争，聚焦Agent等差异化方向，2026年关键是要理清微信与元宝的战略定位 [16][17][75] 百度 - 百度认为AI正开启“超级周期”，其价值将远超互联网时代，将深度重构“研产销服”全产业链，撬动10万亿级市场 [18][77] - 智能体（Agent）被视为产业落地的关键形态，企业需构建AI原生组织，未来可能形成“决策层+智能体”的高效架构，中层可能大幅缩减 [18][77] - 百度指出当前AI产品存在三大痛点：认知偏差与幻觉问题、落地断层（手脑分离）、体验割裂 [18][78] - 百度致力于将百度文库和百度网盘打造为“超级个人智能体”，以解决上述痛点 [19][79] - 在数字人领域，百度将其发展分为三个阶段，并率先发布高说服力数字人进入3.0阶段，未来数字人将能持续自主进化并在更多场景超越真人 [20][21][80][82] 商业模式探索与分化 - 大模型主流商业模式有五种：ToC订阅和广告付费、ToB的API售卖、ToB/ToG定制化、按效果付费、软硬件一体 [4][25][60][85] - 选择ToC订阅模式的厂商基本都选择出海，因国内用户付费意愿不高 [25][85] - 售卖API的模式本质是云服务延伸，未来云厂商会将价格压得很低，独立模型厂商难规模化，故API只能作为短期商业化补充手段 [25][85] - 定制化模式在国内不仅需要技术交付能力，人脉也很重要 [25][85] - 按效果付费和软硬一体对初创公司有机会，但都对能力提出高要求：按效果付费需模型能力足够强，软硬一体需多模态模型矩阵和端云协同交付经验 [25][85] - 2023年以来许多模型公司有“OpenAI病”，但到2025年，因资源（钱和卡）有限，更多公司转向学习Anthropic，聚焦推理和Coding等有付费市场的方向 [25][26][86] - 目前没有商业模式是成熟的，仍需几年探索，产品形态也未定型，例如OpenAI也在探索ChatGPT采用广告模式的可能性 [4][27][60][86][87] 创业公司机会与策略 - 创业公司应寻找垂直场景切入，做端到端的服务交付，而非工具 [31][91][92] - 应聚焦信息生产场景，而非娱乐、社交等消费场景，后者是大厂必争之地 [31][92] - 创业公司相较于大厂有两个优势：技术更垂直深入、可以保持技术独立性（因部分场景客户与大厂存在竞争或数据安全顾虑） [32][33][93] - 2026年被认为是Agent“按效果付费”的元年，经济模型将从“订阅费覆盖算力成本”转向“任务分成覆盖算力成本”，这能帮助用户低门槛赚钱，传播速度快 [33][94] 融资与上市环境 - 2026年初，月之暗面、阶跃星辰获得新一轮大额融资，证明一级市场仍能支撑大模型发展 [39][100] - 此前智谱、MiniMax的港股IPO向市场释放了信号，但走向二级市场是“双刃剑”：带来融资渠道和市场声量，但也立即面临商业化压力和股价审视 [3][39][59][100][101] - 港股IPO越友好、上市公司越多，越能改善一级市场环境，为优质科技企业提供更顺畅的退出渠道和国际公允定价，反哺创新 [37][38][98] - 创业者应致力于全球创新而非区域创新，只要坚持创新，资本（包括海外资本）会主动进入，例如2025年DeepSeek和宇树的案例 [38][39][99] AI组织形态与效率 - AI时代，极小团队组织形式与全栈创新能力相辅相成，大公司中的AI研发团队也有必要简化以避免沟通瓶颈 [42][104] - 称职的极小团队创始人需具备三种核心能力：找机会（深挖行业痛点）、快速执行力（借助AI快速出Demo）、自我营销（利用社交媒体获客与验证） [42][104] - 在AI研发组织中，算法和基础设施（Infra）团队不应截然分开，强调分工易导致创新空间丧失和底层感知缺失，应共同设计、协同演进 [42][43][105] - 不应迷信一人公司，组织的关键评价维度是“人效”，公司80%的成本是沟通成本，AI可帮助规避此隐形成本 [43][44][105] - 一些头部AI公司已用AI进行内部分工，例如用Claude识别员工技能并分派任务，未来更需要具备批判性思维的通才来减少人际沟通问题 [44][105][106] 基础模型技术发展趋势 - 多模态需要走向“大一统”，即将图文、音视频等模态的理解与生成混合在一个模型中，以获得更强的上下文学习和零样本学习能力，天花板更高 [47][110][111] - AI时代真正的壁垒是“记忆”，这是所有AI产品的兵家必争之地，衡量指标应从DAU转向DTU（每日交流用户）和LMU（长记忆用户） [47][48][111][112] - 模型落地存在鸿沟，因中心化大模型缺乏高精尖领域或机构的私有数据，未来趋势是“去中心化”，通过提供低成本、易用的“脚手架”让各机构部署本地化模型，并通过模型融合构建领域基础模型 [48][49][112][113][114] 具身智能与世界模型 - 世界模型要真正有效，必须与下游场景形成验证闭环，例如商汤用上汽智己的实车检验其智能驾驶世界模型，大晓机器人用四足狗在巡逻任务中迭代模型 [52][118] - 预测物理世界的“ChatGPT时刻”可能在2-3年内到来，其定义为在100种常见任务中，90%的场景下达到95%的成功率，需VLA、世界模型和强化学习互相配合 [53][119] - 世界模型不同于数据驱动的VLA，它需要靠算法建模物理世界运动规律，让机器人能预知未来动作后果，是适合前沿实验室探索的方向 [53][54][119][120]

2026年中国AI市场竞争格局 - 2026年是中国AI ToC市场大厂进行“最后一搏”的关键窗口期，竞争激烈程度堪比历史上的打车、支付大战 [7][8] - 字节跳动凭借“豆包”已占据AI to C一线位置，手握最大流量，并通过推出“豆包手机”试探边界 [7] - 阿里巴巴对“千问”进行战略级投入，计划投入30亿元进行市场推广 [6] - 腾讯通过“元宝红包”等动作参与竞争，但节奏相对谨慎 [6][32] - 百度认为AI将深度重构产业链，撬动10万亿元级市场 [34] 主要玩家战略与挑战 字节跳动 - 核心优势在于早期将AI能力平权并确立多模态为核心，2025年抓住最佳增长时机 [16] - 通过引进顶尖人才完成一流模型人才储备，基础模型层稳居国内第一梯队 [16] - 2026年核心挑战是如何在激烈竞争中留住顶尖人才 [17] - 长期挑战在于将AI助手与电商、外卖等线下服务联动，并优化内部协作 [18] 阿里巴巴 - “千问”是集全集团之力打造的C端AI入口，初期从差异化办公场景切入，走专业路线，长期目标是成为AI入口 [21] - 2026年挑战在于如何让独立的技术团队更好地理解并协同阿里内部庞杂的业务体系 [22] - 公司通过成立千问C端事业群，以组织变革换取决策速度，用市场验证产品 [26] - 认为当前AI助手市场同质化高但远未饱和，增量空间巨大，竞争关键在于迭代速度和运营能力 [24][25] 腾讯 - “元宝”早期聚焦高知人群，走差异化路线，以形成示范效应 [29] - 产品强化“模型即产品”理念，并聚焦模型能力提升与产品深度整合 [29] - 截至2025年底，大多数用户仍选择DeepSeek作为元宝的默认模型，产品需摆脱对DeepSeek的依赖 [30] - 公司通过合并搜推部门，旨在整合搜索链路，未来可能只存在“元宝搜索” [31] - 关键挑战是理顺“元宝”与“微信”的战略定位，并在自研模型能力上拿出更有说服力的成果 [32] 百度 - 认为智能体（Agent）是产业落地关键形态，已在编程优化、数字员工等领域展现突破性效能 [35] - 指出当前AI产品存在认知偏差（幻觉）、落地断层（手脑分离）、体验割裂三大痛点 [37] - 目标是打造“超级个人智能体”，赋能用户成为“超级个体” [38] - 在数字人领域，百度已发布高说服力数字人进入3.0阶段，未来数字人将能持续自主进化并支持个性化情感互动 [43][44] AI“六小虎”与初创公司 - 随着智谱、MiniMax推进港股IPO，以及月之暗面、阶跃星辰融资落定，“AI六小虎”故事告一段落，自我造血和寻找差异化商业化道路迫在眉睫 [9] - 一线美元基金合伙人认为，目前没有商业模式是成熟的，仍需几年探索 [10][54] - 模型初创公司高管列举了5种主流商业模式：ToC订阅/广告、ToB API售卖、ToB/G定制、按效果收费、软硬件一体 [10] - ToC订阅厂商多选择出海，因国内用户付费意愿不高；API售卖模式只能作为短期商业化的补充手段 [47] - 初创公司在垂直场景相较于大厂有技术更垂直、可保持技术独立两大优势 [58][59] 模型技术迭代与商业化 - 模型能力迭代方向从盲目对标OpenAI转向跟随客户需求，2025年以来更多厂商将资源聚焦于提升推理和编码能力 [51] - 未来不同模型厂商的能力将根据自身资源、优势和下游客户需求产生分化 [52] - 对于创业公司，按效果付费和软硬一体是潜在机会，但都对能力提出高要求：按效果付费要求模型能力足够强，软硬一体要求拥有丰富的多模态模型矩阵和端云协同交付经验 [49][50] - 攀峰智能CEO认为2026年将是Agent“按效果付费”的元年，经济模型将转变为“获取的任务分成能否覆盖算力成本” [60] 基础模型技术发展趋势 - 多模态需要走向“大一统”，即将图文音视频的理解和生成混合在一个模型中，以获得更强的上下文学习和零样本学习能力 [81] - AI时代真正的壁垒是“记忆”，语音是用户自然表达长上下文的最佳方式，产品价值应关注每日交流用户和长记忆用户，而非单纯的日活跃用户 [83] - 当前模型落地存在鸿沟，因缺乏领域数据，企业本地化部署需启动持续预训练以注入私有知识 [84] - 通过“去中心化”的模型融合方式，可以集各领域之力构建领域基础模型，例如融合不同医院的模型得到医疗领域基础模型 [86][87] 具身智能与世界模型 - 世界模型要真正有效，必须要有下游验证闭环，例如在智能驾驶或机器人场景中用真实反馈进行检验和校准 [90][91] - 极佳视界CEO预测，2-3年内可能迎来物理世界的“ChatGPT时刻”，即在100种常见任务中，90%的场景下达到95%的成功率 [92] - 实现该目标需要视觉语言模型、世界模型和强化学习互相配合：视觉语言模型解决作业复杂性，世界模型解决泛化性，强化学习解决准确率和可靠性 [92] - 世界模型的探索是算法创新驱动，旨在建模物理世界运动规律，让机器人预知未来动作后果，目前尚未进入工业化阶段 [94][95] 组织形态与融资环境 - AI研发组织趋向小型化，极小组织形式与全栈创新能力相辅相成，算法与基础设施团队不应脱离，需协同演进以提升效率 [75][76] - 评价组织的关键维度是“人效”，AI有助于规避沟通的隐形成本，一些公司已开始用AI进行任务分工 [77][78] - 未来组织更需要技能全面、具有批判性思维的通才 [78] - 港股IPO被视为改善一级市场融资环境的契机，能为优质科技公司提供更顺畅的退出渠道和国际公允定价 [64] - 上市是一把“双刃剑”，在获得融资渠道和市场声量的同时，也会立即面临二级市场对商业化的严苛审视和业绩兑现压力 [9][69] - 创业者应致力于全球创新而非区域创新，只要坚持创新，资本就会主动寻求机会 [66]

阿里“千问”AI营销活动分析 - 阿里通过“千问春节30亿大免单”活动，以“闪购+奶茶”为核心组合，高调启动其AI产品的C端用户争夺战，活动首日订单量超过1000万单，一些头部茶饮品牌的日单量增长超过200% [8] - 活动在2月6日10点至12点出现系统宕机，期间单量超过200万单，宕机核心原因是千问自身AI agent的高并发请求叠加理解、比价、支付等复杂算力消耗，导致服务器资源被击穿，初始服务器承载仅为预估峰值的1/3 [6][7] - 此次活动被内部视为一场应对竞争对手、抢占用户心智的仓促营销战，活动主导权在千问团队，闪购提供物流支持，内部认为直接发券是比渠道投流更直接有效的拉新方式 [15][16] 行业竞争与战略背景 - 中国AI行业在一年内经历了从模型竞赛、产品落地到场景占领的快速演进，各大厂面临激烈的C端用户争夺焦虑，产品迭代的窗口期被认为正在关闭 [9][17] - 竞争对手投入巨大：腾讯元宝宣布投入10亿元现金红包，豆包为春晚投入约20-30亿赞助费用，相比之下，千问此次30亿的营销投入“肯定不算多” [15][16] - 阿里内部战略转向集中的项目制（如C4楼封闭开发），以确保AI项目快速推进，目标是在最短时间内不计成本地将C端用户拉入自有生态池 [13] 活动执行与市场反应 - 活动准备仓促且突然，部分商家提前两天才收到通知，对订单分流、活动力度等细节不清楚，导致门店出餐和配送系统一度混乱，一些门店被迫关闭外卖入口或开启“自配送”以应对订单洪峰 [5][7] - 活动成功拉动千问App下载量登顶应用商店榜，并刺激了参与活动的港股茶饮品牌股价小幅上涨，如茶百道、古茗、沪上阿姨分别上涨6.8%、3.58%、1.15% [11] - 与茶饮股上涨形成对比，阿里巴巴港股在活动当日下跌2.88% [12] AI与消费场景结合的探索与挑战 - 阿里试图通过千问打造一个“能办事”的超级消费入口，连接淘宝、闪购、盒马、高德、飞猪等业务生态，跨越从“线上对话”到“线下办事”的链路，此次免单活动也是一次用户教育实验 [9][10][22] - 当前AI购物面临真实需求存疑的挑战，活动依赖“免单”的即时吸引，而非自然生长的用户需求，在红包散去后，用户是否愿意持续使用AI购物仍是未知数 [22][23] - 技术层面，大语言模型在理解复杂、变化的上下文以及形成稳定长期记忆方面仍有不足，限制了其作为“私人助手”精准理解并预测用户偏好的能力 [23] - AI推荐可能引发用户对隐私和商业意图的担忧，如同信任的朋友在对话中夹带广告，可能产生荒诞感与迟疑 [24]

行业趋势：AI在旅游行程规划中的应用与用户接受度 - AI已成为春节出游规划的重要帮手，近一周飞猪问一问上关于春节出游话题的用户交互量环比增长超10倍 [3][4] - 一个福州三代五口家庭通过测试5款AI规划北京行程，并与旅行社经典线路对比，进行了一场关于旅行理解力的对照实验 [4] 主要AI旅游规划工具及其特点 - **小红书点点**：被用户称为懂审美的“电子闺蜜”，建议富有感染力，能直接链接到小红书经验帖，实用性强 [5][6] - **字节豆包**：支持生成表格和可视化网页，擅长将复杂行程压缩成清晰的行程单，像“旅行服务秘书”，提供明确的时间点和避坑指南 [5][7] - **同程程心AI**：接入DeepSeek大模型，聚合文旅消费全品类资源和用户数据，提供可一键预订的连贯信息流，并能生成附带有趣表达的手绘线路图 [5][10] - **飞猪问一问**：采用多智能体驱动架构，界面任务导向清晰（如发现目的地、找便宜机票），方案直接附带报价，被评价为“高度分工的业务团队” [5][12] - **圆周旅迹**：作为“旅游搭子”，支持多人“连机”协作修改行程，自动生成地图线路图，并具备行李清单和行程备忘录等特色功能 [5][12] AI行程规划的实际效果评估 - 在5天4晚北京中轴线家庭游的测试中，5个AI生成的15条线路涉及33个景点，景点重合度达到90%，与旅行社推荐线路相近 [12] - AI方案的核心景点骨架（如故宫—景山—天坛—钟鼓楼）一致性高，但差异在于为不同家庭成员“添肉”，例如明确划分“老人休息点”、“孩子互动点”和“父母独处时间” [18][20] - AI方案能提供旅行社行程中少见的小提示，如“山脚下有老人休息的地方”、“适合拍全家福”等，更贴合个性化需求 [17] - 圆周旅迹推荐了连很多“老北京”都不知道的93号博物馆，成为全家人的惊喜体验 [22] - AI在理解需求上接近专业旅行社，但在即时判断和准确分析上仍需依赖人，例如无法保证“排队小于20分钟”等细节的绝对实现 [22][25] AI在旅游消费预算与比价方面的能力 - 在比价测试中，豆包提供了“舒适优先”等三套预算方案，其“舒适组合”5人预算16520元，对比福州一家旅行社19800元的报价，至少节省3000元 [25] - 但AI在计算住宿费用时普遍存在缺陷，例如推荐单间房价格而未考虑五口之家需订两间房或家庭套房的实际需求 [26] - 部分AI推荐存在不切实际的情况，如推荐距市中心约25公里、打车单程近百元的酒店，忽略了“三代同游”的实际交通成本 [26] - 没有直连商家和预订功能的AI抓取的是“区间经验价”，而非实时价格；有OTA背景的AI（如同程程心AI）在推荐本平台酒店时可能更具价格优势 [26][27] - AI在规划交通时可能追求票面低价而忽略时间成本，例如推荐了从福州到北京耗时13小时的中转航班，而直飞不到3小时 [28] - AI也能通过控制隐性成本来提升性价比，例如规划乘坐地铁、建议避开拥堵路段以节省时间和出租车等候费用 [29] 不同用户群体对AI旅游规划的期待与使用反馈 - **90后家长（如周欢欢）**：更在意AI的合理规划能力，并认为使用AI省钱需要有“甄别幻觉”的能力，以判断其推荐中的失误 [29][32] - **银发族（如李丽）**：看重软件的操作便捷度和清晰度，期待AI继续升级成为更可靠的助手 [32][37] - **亲子家庭（如王媛媛）**：对首次带低龄宝宝出游等容错率低的场景，更偏爱“稳定、可复制”的线路，目前可能更依赖真人经验或定制师 [34] - **追求个性的年轻游客（如95后许琳）**：希望AI能提供超越常规景点的、更具创造性和个性化的体验，帮助“拥抱不确定感” [35] - **摄影爱好者等特定兴趣群体（如肖峰）**：需要用户“直截了当”地表达需求（如“在雪地里出片”），并认为用户自身的信息甄别能力很重要 [35][36]

AI应用市场竞争现状 - 行业竞争焦点从技术研发转向以高额补贴和线下引流为主的用户争夺战 阿里千问等公司通过发放“奶茶免单卡”等方式进行用户拉新 [3] - 此类营销活动导致应用服务器频繁崩溃 用户体验受损 例如千问App宕机一天一夜仍未完全修复 [3] - 营销驱动的用户增长具有脆弱性和短期性 苹果应用商店免费下载榜榜首在豆包 元宝 千问间快速交替 补贴结束后用户易流失 [6] 营销策略与效果分析 - 公司采用“送鸡蛋”式地推手段 本质是利用奶茶等作为低成本 高频次的“社交货币”以最低成本吸引用户下载和使用 [4] - 此类激进营销以牺牲用户体验为代价 例如用户苦等数小时收到“奶茶盲盒” 或因系统崩溃无法体验核心AI功能 [4] - 营销活动初衷与结果背离 千问发起奶茶攻势是为推广AI购物 但系统宕机导致用户对AI能力的初印象为“无法服务” 透支了用户信任 [5] 行业深层问题与反思 - 行业存在“战略懒惰” 过度依赖补贴堆砌流量 暴露出对技术创新与产品力信仰的缺乏 [4] - 公司技术兜底能力与营销步伐脱节 “春节大战”的混乱局面反映出技术架构承载能力 算力资源分配及产品稳定性不足 [6] - 行业需克制流量焦虑 将精力从“卷”补贴转向技术优化与产品体验打磨 建立真正的产品力“护城河” [6]