2026年春節(jié)前十天，國內(nèi)AI賽道的競爭提前進(jìn)入白熱化。阿里千問2月6日上線的“春節(jié)30億大免單”活動(dòng)成為焦點(diǎn)。
這場看似簡單的請(qǐng)全國人民喝奶茶的福利活動(dòng)，實(shí)則是一次AI落地真實(shí)生活的能力大考，也讓中美AI Agent應(yīng)用的不同路徑愈發(fā)清晰。
此次千問的免單活動(dòng)規(guī)則很直白，用戶最高可領(lǐng)21張無門檻免單卡，總價(jià)值525元，可用于奶茶、外賣、出行等消費(fèi)場景?；顒?dòng)上線后熱度爆棚，4小時(shí)內(nèi)訂單便突破200萬單，一度因用戶激增擠崩服務(wù)器，技術(shù)團(tuán)隊(duì)緊急擴(kuò)容后才逐步恢復(fù)，首日最終完成1000萬筆AI訂單，展現(xiàn)出用戶對(duì)AI辦事的高接受度。
這波AI大戰(zhàn)中，國內(nèi)大廠的打法各有不同。字節(jié)豆包依托春晚獨(dú)家贊助，靠AI生成內(nèi)容爭奪用戶注意力；騰訊元寶背靠微信生態(tài)，試圖在社交場景中找到AI落點(diǎn)；百度則堅(jiān)守搜索與信息分發(fā)陣地，三者的核心仍是爭奪用戶的“注意力時(shí)長”，延續(xù)了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的流量邏輯。
千問卻選擇了一條更徹底的路徑，它不再糾結(jié)于讓用戶多停留，而是聚焦于讓用戶愿意把真實(shí)生活的決策與執(zhí)行交給AI。
此次免單并非單純的促銷，而是完整的“服務(wù)交付”，用戶只需提出需求，系統(tǒng)便會(huì)完成下單到履約的全流程。而選擇奶茶這類高頻場景，正是因其決策成本低、反饋明確，能更好地讓用戶完成AI辦事的“第一單”。
這背后考驗(yàn)的，是AI進(jìn)入Agent時(shí)代后最稀缺的能力——模型與B端商業(yè)體系的整合能力。
當(dāng)用戶說出“點(diǎn)一杯奶茶”，千問后臺(tái)并非簡單的關(guān)鍵詞匹配，而是完成解析自然語言、轉(zhuǎn)化API請(qǐng)求、按規(guī)則生成結(jié)構(gòu)化訂單的復(fù)雜鏈?zhǔn)秸{(diào)用，還要與交易、支付、履約、風(fēng)控系統(tǒng)穩(wěn)定協(xié)同，這也是對(duì)模型理解能力、系統(tǒng)穩(wěn)定性的集中檢驗(yàn)。
坊間曾有質(zhì)疑，認(rèn)為國內(nèi)廠商搞免單是小題大做，不如海外廠商專注于模型技術(shù)迭代，但這種看法忽略了應(yīng)用層的價(jià)值。
千問的30億免單，本質(zhì)是讓大模型學(xué)習(xí)理解商業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)規(guī)則，這種“模型+商業(yè)”的無縫銜接，遠(yuǎn)比單純的技術(shù)升級(jí)更復(fù)雜，不僅需要深厚的B端資源積累，更考驗(yàn)企業(yè)的組織協(xié)調(diào)與商業(yè)化判斷。
最終，千問經(jīng)住了千萬級(jí)用戶并發(fā)調(diào)用的考驗(yàn)，這種能力正是許多海外模型公司所欠缺的。
如今大模型已進(jìn)入“后參數(shù)時(shí)代”，各家基座模型的指標(biāo)逐漸拉平，行業(yè)競爭的核心不再是參數(shù)多少，而是誰能讓AI真正完成任務(wù)。
過去互聯(lián)網(wǎng)是“人適應(yīng)軟件”，用戶需要在不同App間切換，而MaaS（模型即服務(wù)）正在重構(gòu)這一邏輯，讓模型直接成為服務(wù)交付界面。
海外頭部廠商的短板在此刻凸顯，OpenAI雖技術(shù)領(lǐng)先，卻因缺乏原生應(yīng)用場景陷入“場景懸浮”，只能靠訂閱費(fèi)和API變現(xiàn)；Google的Gemini能力強(qiáng)勁，但受限于信息分發(fā)的基因，缺少線下履約體系，陷入“能理解需求卻無法滿足”的困境。
而阿里千問擁有天然的優(yōu)勢(shì)，過去四個(gè)季度，阿里在“AI+云”領(lǐng)域投入1200億元，搭建起全球領(lǐng)先的算力網(wǎng)絡(luò)；通義千問Qwen3系列作為首個(gè)具備混合推理能力的模型，能兼顧快速問答與復(fù)雜推理；更關(guān)鍵的是，阿里擁有電商、即時(shí)零售、支付、物流等完整的履約體系，千問可依托這一生態(tài)，實(shí)現(xiàn)從理解意圖到完成服務(wù)的全鏈路閉環(huán)，這種“AI+實(shí)體”的能力，成為其最核心的護(hù)城河。
此次春節(jié)AI大戰(zhàn)，也讓中美AI Agent的應(yīng)用分岔路更加清晰。中美廠商都在推動(dòng)AI從“對(duì)話者”變成“執(zhí)行方”，但落地的場景截然不同。
美國走的是生產(chǎn)力場景路線，比如Anthropic推出的Claude Cowork，將AI深度嵌入辦公流程，讓AI成為“數(shù)字同事”，提升知識(shí)工作效率，這也對(duì)傳統(tǒng)SaaS公司形成了沖擊。
國內(nèi)的Agent則率先切入充滿煙火氣的日常事務(wù)，點(diǎn)餐、訂票、買東西成為AI的落地場景，這并非技術(shù)代差，而是應(yīng)用土壤的不同造就的選擇。
中國擁有全球最龐大的互聯(lián)網(wǎng)用戶、成熟的移動(dòng)支付體系，以及線上線下高度融合的消費(fèi)場景，為AI提供了天然的試驗(yàn)場，麥肯錫調(diào)研顯示，中國大陸企業(yè)AI采用率已達(dá)75%，與北美地區(qū)的差距僅7%。
千問的30億免單，買的不只是訂單量，更是讓用戶提前適應(yīng)AI作為“下一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)入口”的使用習(xí)慣。這場春節(jié)的AI實(shí)踐，印證了中國式AI Agent路徑的可行性，也讓Agent時(shí)代的大門，在這個(gè)春節(jié)被悄然推開。
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