过去十年，移动互联网的流量入口经历了从搜索引擎到超级 App 的变迁。而在 AI 智能体时代，入口的定义或将再次被改写。

文｜北野

阿里终究还是快人一步。

1 月 15 日，阿里巴巴旗下千问 App 全面接入淘宝、支付宝、淘宝闪购等阿里生态业务，并向所有用户开放测试，成为全球首个能完成真实生活复杂任务的 AI 助手，同时宣告着全球 AI 竞赛驶入了一条新赛道。

就在千问升级的两天前，谷歌刚刚在美国国家零售联合会（NRF）年会上，推出了一份旨在彻底重塑未来 AI 智能体购物体验的开放标准，并表示正在与大型零售商合作，计划将聊天机器人 Gemini 变为一个虚拟商家和购物助手。

而在这份协议落地的两天后，大洋彼岸的中国用户已经只需要动动嘴，千问 App 就能帮忙实现点奶茶、网购、订机票等 AI 购物需求，并完成推荐、下单以及支付的 " 一条龙 " 服务。率先引领着行业从 " 聊天对话 " 迈入 " 办事时代 "。

从 " 超级 App" 到 " 超级智能体 "，千问何以重新定义 AI 助手？" 连接者 " 到 " 执行者 " 的角色转变背后，AI 助手的底层逻辑发生了怎样的变化？又将给行业带来哪些启示？

从连接者到执行者

AI 助手的起源最早可追溯到上个世纪 60 年代。由麻省理工学院开发出的聊天机器人—— ELIZA，它能通过预设一些关键词和回复模板，来模拟与用户的对话，虽然工作原理基于简单的模式匹配和替换规则，但却第一次让人们看到了计算机与人类对话的可能性。

进入 21 世纪，苹果公司成功推出为 iPhone 量身定做的智能手机助手 Siri，一经问世便迅速风靡全球，也让 AI 助手的概念真正走入大众视野。尽管 Siri 的创新足够惊艳，但始终没有迈出真正成为人工智能的一步，其核心能力一直停留在语音对话问答阶段。

直到生成式 AI 的井喷，让 AI 助手终于有了些人工智能的样子。更换 " 超级大脑 " 后的 AI 助手，几乎可以帮助用户处理任何工作、学习中遇到的难题，但唯独用户口渴想让它帮忙点杯奶茶时，跳转的页面再次将其价值局限在流程简化的起点。

过去几年，无论引领了智能助手潮流的 Siri，亦或是进化升级的 ChatGPT，其核心交互模式始终是 " 提问 - 回答 "。它们可以是博学的顾问、高效的内容生成者，但在面对 " 订一份最快送达的午餐 " 这类需要调用外部服务、完成支付与履约的复杂任务时，更多扮演的是一个 " 连接者 " 的角色—— " 理解指令 - 给出建议 - 跳转页面 "，然后再将用户 " 踢 " 回现实世界。

如今，真正长出 " 手脚 " 能帮用户办事的 AI 助手终于诞生了。

1 月 15 日的发布会现场，与会观众共同见证了这一变革性的时刻：千问 C 端事业群总裁吴嘉仅通过语音下达 " 帮我点 40 杯霸王茶姬 " 的指令，没有跳转至外卖平台，没有复杂的商品浏览界面，仅在千问 App 内确认、支付，一分钟后订单生成，约四十分钟后，淘宝闪购的骑手将奶茶送达会场。

这个看似简单的场景，精准地切中了传统 AI 助手的能力天花板。" 帮我点杯奶茶 " 这种指令，能在千问内部触发一个精密的自动化链条：定位、筛选附近商家、调用淘宝闪购服务生成订单、通过集成的 " 支付宝 AI 付 " 完成支付。从意图理解到服务履约，形成了一个端到端的闭环，标志着 AI 助手的核心价值，从 " 信息与知识的连接 " 质变为 " 任务与服务的执行 "。

除了点外卖、网购，在更复杂的生活场景中，千问同样展现出令人印象深刻的跨应用协同能力。规划春节家庭出游时，它能同时调用飞猪预订机票酒店，调用高德规划行程并预订年夜饭，甚至能直接模拟真人声音帮用户打电话订餐厅。

这些能力源于千问底层技术的三重突破：编码能力的提升使其能实时构建并调用工具；全模态理解能力的突破让其能同步解析界面、语音、图文及报表信息；超长上下文处理能力显著增强了复杂任务的执行上限。

千问的突破宣告着 AI 助手不再困在屏幕内做 " 文字顾问 "，而是真正长出了触达真实世界的 " 手和脚 "，开始触及外卖、购物、出行、住宿等高频生活场景。

生态即模型

事实上，除了不久前刚宣布要将沃尔玛及山姆会员店的商品整合进 Gemini 的谷歌之外，引领人工智能从量变走向质变的 ChatGPT 也早在去年就推出了 " 即时结账 " 功能，迈出了推动 AI 消费闭环的一步。

然而，两者目前在 AI 消费商业方面的进程仍处于计划的实施以及部分功能的测试之中。事实证明，想让用户在 AI 助手 App 上下单一杯奶茶并非想象中那般容易，根本矛盾在于背后涉及到 AI 对话模型、电商平台、支付机构网关等多个割裂的系统与渠道。

谷歌日前在 NRF 年会上推出的通用商务协议（简称 UCP），正是为了打破这一桎梏而诞生——通过构建一套开放标准，让不同的 AI 助手能够以统一方式，跨平台完成从商品发现到支付的全链路购物。

而在中国，支付宝所发布的 ACT 协议（智能体商业信任协议），已在千问 App 实现 " 一句话买奶茶 " 的闭环验证，全程无需跳转第三方应用。这是中国首个面向 Agent 商业需求的开放协议，为跨平台、跨终端的 AI 协同提供涵盖授权、交互、支付与信任的统一标准。

这恰恰也解释了为何千问能在短短两年时间，便能先一步实现从超级 App 到超级智能体的跃迁。因其背靠阿里这座大山，不仅有着通义千问这一强大技术基座，更深层的支撑来自阿里独一无二的商业护城河生态。

纵观全球互联网科技巨头，鲜有如阿里这般同时拥有完整且深度协同的业务生态。该生态不仅覆盖了从消费到产业、从线上到线下的全链路，更通过 " 商品流 + 资金流 + 物流 " 的三流合一闭环，形成了 " 全而强 " 的独特竞争优势。

这一优势在接入阿里生态后的千问身上体现得淋漓尽致。当用户提出 " 给父母买台扫地机器人，预算 2000-4000 元，家里有只猫 " 这样的模糊需求时，千问能精准推理出 " 防毛发缠绕 "" 操作简单适合老人 " 等隐含刚需。能力背后是阿里独特的交易和服务数据对模型的增强。

而当千问需要规划 " 从公司到家途中顺便取快递、买晚餐食材 " 这样的复合任务时，它可以无缝调度菜鸟裹裹的取件信息、高德的实时路况和盒马的生鲜库存数据。其他 AI 玩家无法复制这种能力，不是因为技术差距，而是缺少这样完整且数据互通的业务生态矩阵。

这也形成了一个当前商业发展大势所趋的业态现象：在 AI 智能体时代，" 生态厚度 " 本身已然成为一种特殊的 " 模型参数 "，影响着行业的发展走向。

AI 智能体时代的 " 入口之战 "

当下，千问的进化率先吹响了 AI 智能体时代的号角，从而触发了一场静默而深刻的流量再分配革命。过去十年，移动互联网的流量入口经历了从搜索引擎到超级 App 的变迁。而在 AI 智能体时代，入口的定义或将再次被改写。

在吴嘉看来，未来两年占数字世界 60% — 70% 的常规任务，都会由 AI 来直接执行和交付。而早在 2025 年 9 月，阿里就已决定全力推动 " 千问 App" 这一 C 端 AI 项目，被外界视为阿里在 AItoC 领域的重要落子。

去年 11 月，千问 App 正式上线，不到 2 个月，千问 C 端的月活跃用户就已突破一个亿。千问背后的阿里大生态，成为其在 AI to C 战场迅速突围的关键。

当未来演变成用户一句话描述需求，系统在后头完成所有操作，然后返回结果这种理想状态时，传统的广告变现逻辑将会被彻底颠覆，入口的价值评估标准也将从 " 用户停留时长 " 转向 " 任务完成效率 "。

在超级 App 时代，平台通过丰富功能和内容尽可能延长用户使用时间，因为时长直接关联广告变现价值。但 AI 智能体追求的是相反目标——用最短时间、最少交互帮助用户完成任务。

同时意味着流量入口的定义从 " 一个场景 " 变成了 " 一句话 "，传统的应用商店、搜索乃至超级 App 的入口地位都将受到冲击。这也直接引发了全球新一代流量入口的争夺，谁能占据先机，谁就拥有了流量资源再分配的主动权。

眼下，全球互联网科技巨头都在加速布局 AI 智能体走向商业闭环的脚步。

海外市场，以谷歌为代表，正在尝试探索一条 " 开放协议 " 之路。其野心在于构建一个跨平台的 AI 购物生态，让 Gemini 成为聚合流量的新枢纽。然而，这条道路面临跨公司协作、数据标准统一与利益分配的长期挑战。

而在国内，则是以千问为代表的 " 生态内聚 " 模式，凭借阿里生态的完整性与闭环能力，在 " 生活办事 " 的广度和深度上率先起跑。过往经验表明，中国互联网公司更擅长在复杂商业场景中打磨技术。

可以确定的是，千问的突破已经将全球 AI 竞赛推入一个全新阶段，未来的竞争可能不再是单一 AI 能力的比拼，而是 " 大模型 + 生态厚度 " 的复合竞赛。