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千問23天破3000萬,AI賽道并不擁擠?

2025-12-11 10:49
象先志
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今天看到個消息,阿里千問月活用戶突破3000萬,從發(fā)布至今只過了23天。這個成績創(chuàng)下了全球AI應用增長的新紀錄。

坦率地講,我本人是有些驚訝的,因為這個賽道的擁擠程度,大家都看得到摸得著。

千問前身的通義App,因為走純自然流增長路線,也沒什么用戶底子。

所以這個成績可以說是千問純靠自己打拼,硬闖出來的一片天地。

看多了頭部大廠的情況,習慣了動不動大幾億的MAU,大家可能對千問這個數據沒啥概念。

前段時間QM發(fā)過三季度AI應用行業(yè)報告,里面給過一串數據:頭部AI原生APP里,騰訊元寶、即夢AI、Kimi月活躍用戶規(guī)模分別為3286萬、1012萬、967萬。

有朋友或許還記得,千問剛出來的時候,《象先志》對阿里AI戰(zhàn)略做過分析。

我們當時提到,阿里走的是垂直整合的AI戰(zhàn)略,從底層的基礎設施,到中層的模型研發(fā)和服務,再到上層的AI應用,都有全面的布局。

但在ChatBot這條賽道,阿里過去一直是放養(yǎng)的思路。

所以彭博那天一報道千問項目的信息,阿里股價馬上暴漲了一波,說明市場本身對阿里就有這個預期。

不過這里也要承認,二十多天前我們對千問的前景并不是那么樂觀,盡管我們相信阿里有領先的技術能力。

過去這二十多天里,千問在快速迭代,匆匆忙忙但游刃有余,也說明了大模型領先后能迅速把C端產品打造地更為成熟、好用。

這些產品更新、使用體驗跟用戶數據一起,其實已經能讓我們初步窺見阿里做千問的思路,也提供了階段性復盤和修正原有判斷的基礎。

千問的成功證明這個行業(yè)雖然看起來非常擁擠,但實際上仍然有相當多的用戶需求沒有得到滿足。

經濟學里有個概念,叫做無效供給。就是說企業(yè)雖然提供了產品或者服務,但無法被市場有效吸收,不能創(chuàng)造真實需求。

各家大中小廠出一堆高度同質化的AI助手,簡直就是無效供給的MBA案例。

用戶真的不需要這么多的Q&A應用。用戶真正需要的,是能解決生活和工作中實際問題的AI助手,這樣的產品才屬于有效供給。

千問把自己定位為“會辦事的AI助理”,是這次能破局的核心原因。

當你創(chuàng)造了有效供給,剩下的就交給法國經濟學家薩伊:供給會創(chuàng)造自身的需求。

八月份GPT5更新前,山姆奧特曼發(fā)了張死星的圖。

死星是銀河帝國用來制造恐懼的終極武器。奧特曼發(fā)這張圖,雖然沒配任何文字,但意思很明確:GPT5很牛逼,能毀天滅地,趕緊來拜。

當然,GPT5實際發(fā)布過后,全球觀眾都比較失望,因為人類跟AGI的距離還是那么遙遠。

這之后創(chuàng)投圈一部分人的看法是,AGI終將到來,但大概率不會來得像OpenAI或者Anthropic曾經宣稱得那樣快。

換句話說,大家高估了現(xiàn)有模型的能力上限。

行業(yè)內有關這個問題的辯論一直都有,最近承認這點的人在變多,伊利亞前不久在播客中甚至直接說“Scaling時代已經終結”。

與高估模型上限相對應的另一點,是大家似乎普遍容易低估現(xiàn)有模型的能力下限。前者大家提的很多,后者卻提的很少。這種能力高估和低估的錯位,會影響做AI產品的思路。

其實現(xiàn)有的transformer架構,不一定能馬上到AGI或者ASI。但這套架構構建出來的模型能力,其實已經能解決非常多高頻的學習、生活和工作場景。

這套東西聽起來沒有那么宏偉、那么遠大、那么令人心潮澎湃,然而它恰恰是AI創(chuàng)造價值、發(fā)揮效用的現(xiàn)實途徑。星辰大海當然要追,但人類從來不是一躍抵達終點。

想用 AI 重塑現(xiàn)實,前提是先扎進現(xiàn)實。

我們不妨看看千問這次向所有用戶首批開放的四項新功能,實現(xiàn)了怎樣的“辦事能力”:

•AI PPT支持39種格式輸入、10萬模板免費替換,一句話就能生成一套精美幻燈片,還能對話式修改內容與風格;

•AI寫作覆蓋各類文案和排版,內置高校論文、公文、合同等大量模板;

•AI文庫實現(xiàn)一句話找資料,上億規(guī)模資料直接給你PDF、word;

•講題還能模擬老師的解題思路,把推理鏈路一步步講清楚。

從以上這些功能中,可以發(fā)現(xiàn)三個清晰的方向。

第一,千問解決的是非常高頻的需求。

這些高頻需求看起來似乎已經有一些垂類產品在做,但明顯解決的不夠好。比如做PPT是幾乎所有打工人都會面臨的任務,但現(xiàn)有的垂類產品要么需要高額付費,要么頁面設計比較粗糙,又或者因為缺乏對內容的理解而空有形式、呈現(xiàn)混亂。

千問的AI PPT則完全針對性地解決了這些需求。一方面搜集大量精美模版作為高質量數據,另一方面立足于強大的基礎模型能力理解內容,形式與內容并重自然就能較好滿足用戶需求。最后再加上千問把這些能力,免費全量開放給用戶,結果當然就是好評如潮。

第二,盡量降低用戶的使用門檻,大幅提升產品的易用性。

比如支持多種格式輸入,就消解了用戶與內容之間的格式壁壘。過去做PPT,很多人需要先把資料整理成文檔,再手動復制、拆解、調整。AI時代,很多產品也只能提供大綱、文案參考,不支持PPT直接生成,或者直接生成的PPT很簡陋還不支持修改,可用性很低。

而千問允許用戶直接扔來一張圖、一段音頻、甚至一份掃描稿,模型會自動完成內容抽取、結構化和可視化。對話修改PPT進一步把“編輯”從傳統(tǒng)的鼠標點選、拖動調整,轉變?yōu)樽匀徽Z言的高效指令。用戶一句話,千問就能自動調整視覺風格、頁面布局,還支持對每頁PPT文字、樣式、風格的自由編輯,讓AI PPT真正可用、好用。

第三,深刻且差異化的場景理解。

以下載文檔為例。今天互聯(lián)網上的資料網站數量不少,但核心問題是大部分資源被會員體系層層封鎖,用戶要么被迫充值,要么就是質量參差不齊的非官方資料庫。千問把這些文檔匯集起來,直接提供給你,這是ChatGPT等競品沒做到的。

另一個我非常喜歡的功能,是千問內置了1000所高校論文模板。時至今日,我仍然記得畢業(yè)時用 LaTeX 趕論文的痛苦:繁瑣的格式、嚴格的規(guī)范、動輒十幾頁的排版細節(jié)?梢哉f,95% 的精力都浪費在與內容無關的操作上,沒有意義,只有痛苦。

千問消除了這種痛苦,偉大無需多言。

所以千問的突圍是有跡可循的,它真正把AI從Q&A機器人,改造成了能解決實際問題的學習和生產力工具:高頻剛需被看到、復雜流程被簡化、真實場景被理解。

歸根結底,會辦事、能把事辦好,是現(xiàn)階段用戶對AI助手的最大期待。

 

       原文標題 : 千問23天破3000萬,AI賽道并不擁擠?

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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