3天，冲上苹果App Store免费总榜前三。7天，下载量突破1000万。

这是阿里旗下AI助手——千问App公测首周的成绩单。

放眼全球，ChatGPT首周下载量约60万，Sora2破百万也用了五天。在AI这一个相对“慢热”的赛道里，千问却跑出了十倍级的速度。

这不仅是AI应用史上最快增速，更打破了AI在C端市场的竞争格局。一位硅谷风险投资人在社交媒体上惊呼：“是时候重新评估中国AI的创新速度了，‘千问恐慌’（Qwen Panic）是真实存在的。”

要知道，过去两年，当国内外各种大模型砸钱获取C端用户（面向消费者的产品）的时候，阿里AI战略重心一直聚焦在B端市场（企业级服务）。

虽然阿里自研的Qwen大模型系列的全球下载量已突破6亿次，获得Airbnb、英伟达等多家科技巨头的深度认可，占据全球开源模型大部分市场份额。但是，在C端用户心智占领上，迟迟没有动作。

“不飞则已，一飞冲天。不鸣则已，一惊人。”《史记》中的这两句话，用在今天阿里的AI大模型上最合适不过。

千问的胜利并非偶然，既有功能创新带来的爆发效应，更预示着大模型竞争已经进入了新阶段。

01、阿里与谷歌的默契：全栈AI是巨头竞争的入场券

最近两年，AI版图被反复改写。

2023年，谷歌还被讽刺为“AI浪潮中的落伍者”，但今年9月，Gemini实现对ChatGPT的历史性超越，登顶美国AppStore免费榜。

在华尔街投资者眼中，谷歌也从“人工智能领域失意者”转变为“人工智能领域赢家”。股神巴菲特，在即将“退休”之际，大举买入谷歌母公司Alphabet价值43亿美元（约合305.3亿元）的股份，使其成为伯克希尔的第十大持仓股票。

国内市场同样跌宕。

两年前的阿里虽积极转型AI，却被认为挑战重重。因为阿里的优势更多在B端，C端虽夸克用户增长迅速，但当时的“通义千问”月活曾仅排国内AIGC应用第十。

直到去年9月24日，杭州云栖大会现场，阿里巴巴集团CEO吴泳铭宣布追加3800亿元AI基建投入，阿里才明确C端市场目标，以及应对全球AI竞争的决心。

今天，与谷歌一样，阿里也成了市场的“人工智能领域赢家”：其股价今年涨幅超过83%，领跑全球科技企业。在千问APP宣布千万下载量后，阿里港股股价当日又拉升了5个点。

阿里与谷歌，中美两家科技巨头在AI浪潮中表现出了惊人相似性：它们都拥有深厚的技术积淀，都曾被质疑“动作太慢”，却都在最近爆发出了强大的AI能力。

从战略维度看，他们在AI战争的上半场，也展示出了惊人的默契——在ChatGPT引爆市场后，都未急于推出仓促之作。本质是平台级企业对技术长周期的深刻认知：唯有夯实底层，方能支撑上层应用的爆发力。只有全栈，才有资格参与终局之战。

眼下，无论是谷歌还是阿里，都手握AI时代最稀缺的全栈能力：AI芯片领域，谷歌有张量处理器TPU，阿里有含光800；大模型层面，谷歌自研Gemini，阿里推出Qwen；云计算基础设施上，谷歌有Google Cloud，阿里有阿里云；平台端，谷歌有TensorFlow框架，阿里有魔搭社区ModelScope；超级应用入口方面，谷歌有Search、YouTube、Android体系，阿里则拥有淘宝、高德、钉钉等生态。

这种全栈能力绝非炫技，而是一种战略能力。

因为掌握全栈，意味着对成本、延迟、数据隐私的极致控制。比如，当千问App面对千万级并发时，阿里云的底层算力调度能确保它不崩；当模型需要垂直进化时，自有的数据生态能提供源源不断的燃料。这都是创业公司无法比拟的“重工业”优势。

在战略节奏上，他们也默契地选择了“先磨刀，后砍柴”。

前两年，其他企业急于在市场上砸钱“推产品、抢入口，抢用户”时，谷歌一直谨慎地测试和升级着Bard，不敢轻易放出新功能，直到2024年2月8日，才正式改名Gemini，推出大模型面向C端的App。阿里更是迟迟未动C端布局，直到最近才推出千问App。

因为他们都深知，对于拥有数亿用户的平台级公司来说，准确性与安全性是生死问题，必须等底层技术足够成熟才能亮相。

“后发而先至”，因为他们看重的不是短期流量热度，而是长期的领导地位。一旦底层模型成熟，如Gemini 1.5 Pro或通义千问2.0/2.5，推向市场的速度是指数级的。阿里千问App的瞬间爆发，就是“厚积薄发”的经典注脚。

慢，就是快。稳，才是赢。这正是巨头的战略耐心。

02、开源 VS 封闭，生态 VS 搜索：决定C端加速度的核心变量

虽然阿里和谷歌在战略和节奏上有着惊人的共识，却走出了截然不同的落地路径。

具体来看，打法的差异，是因为在阿里与谷歌身上出现了两大关键变量：开源与封闭的技术路线选择，生态与搜索的核心价值定位。正是这两组变量的不同组合，让阿里在C端市场跑出了更快的C端速度。

Qwen开源，可以说是今年AI产业最具影响力的事件之一。这是阿里AI布局中最精彩的一步棋，是阿里与谷歌封闭路线的最大分野，也是阿里的“闪电战”引擎。

2025年2月8日，Qwen正式推出开源的Qwen2.5-1M模型，为帮助开发者高效部署，团队完全开源基于vLLM的推理框架，并分享训练推理设计思路与消融实验结果。这一模型首次将上下文扩展至1M长度，开源框架让128G显存即可实现私有化部署，迅速引发行业震动。

这种激进的开源选择，为千问App的推出提前完成了双重铺垫：

一方面，全球数百万开发者的下载、部署与微调，构成了规模空前的“免费公测”。开发者的反馈、Bug修复、极端场景测试，帮助阿里以极低成本实现模型快速迭代与鲁棒性提升。数据显示，仅通过社区共建就使Qwen鲁棒性提升50%。

另一方面，依托数百万开发者的反馈，阿里的Qwen系列模型（7B,14B,72B）性能不断迭代，直逼甚至超越Llama等主流闭源模型。而每一次迭代，都会在Hugging Face等全球AI开源社区，引发开发者们巨大的震动和讨论。当千问App正式推出后，这种来自极客圈内的口碑和技术信任感，就迅速转化为普通用户的下载动力——霸榜模型做出来的App，应该值得试一试。

大模型的进化离不开数据、场景与反馈的三重驱动。当海内外开发者在GitHub自发参与优化，各行各业用其微调行业模型，第三方主动发现Bug、提供训练数据与基准测试时，千问的指数级增长，就是水到渠成的事情了。

相比之下，谷歌Gemini虽能力强劲，却相对封闭，核心技术仅通过API向开发者开放，虽保持了产品神秘感，却失去了社区共建的加速度，扩散速度被机制严重限制。

其次，一个C端用户来说，下载一个AI App，到底是为了什么？阿里和谷歌有着不同的逻辑。

谷歌的基因是搜索，Gemini的核心逻辑是强化“信息获取”。它的功能更聚焦于总结邮件、查找资料、整理文档等功能，本质是搜索的进化。

而阿里的基因是“办事”，千问App的核心定位，不是陪用户聊天，而且“会办事”的工具。依托淘宝、闪购、高德、飞猪等生活服务生态，用户在下载千问后，能立即在购物、点餐、出行、写代码、做PPT等高频场景中感知到其价值。

当前AI应用普遍呈现“强工具属性、弱生态黏性”特征。有数据显示，首月用户流失率高达80%—90%，根源在于没能从“好玩”进化为“有用”。

而千问App将“好玩”与“好用”结合在了一起。当它同时拥有了“工具属性”与“服务属性”，也就比搜索式的谷歌AI，更具有粘性。

开源，换来了技术迭代的速度与市场信任；生态，提供了用户留存的黏性与场景价值。开源与生态双重赋能，让阿里在AI的C端竞争中形成了独特优势，直接构筑了用户留存的护城河，也共同构成了千问App的增长飞轮。

03、AI下半场，从“入口”到“闭环”

千问App的爆火，与谷歌Gemini的崛起背后，是中美科技巨头关于AI战争的不同思考。

以谷歌为代表的美国AI巨头，当前的战略侧重点，依旧在于“封顶”，即不计成本地堆叠数千亿美元的算力集群，试图通过穷举算力来验证“缩放定律”的下一个数量级，其目标是想在AGI中获取垄断地位，但短板显而易见：高昂的能源与监管成本导致商业闭环困难。

最新的一份财务文件显示，OpenAI未来数年将持续面临巨额亏损，直至2030年，仅2028年就将出现约740亿美元的运营亏损。而谷歌之所以被市场认可，也是因为其与美国的其他AI公司相比，现金流更加稳定。

以阿里为代表的中国AI企业，战略更加“铺地”，即通过争夺场景渗透率和降低推理成本，打造开放、专业、实用的AI生态。而且，中国拥有全球最丰富的工业，消费场景数据，以及极强的工程落地能力，为商业闭环提供了天然土壤。

公开资料显示，阿里云通过自研含光800芯片、CPFS文件存储系统和HPN7.0网络架构等基础设施，实现了算力效率的提升。Qwen3-Max模型的推理效率较传统方案提升40%，训练成本降低60%，这为商业化提供了技术基础。

如今，随着千问App公测下载量突破1000万次，AI大模型竞争也进入了新阶段。

在移动互联网时代，业界相信“得用户者得天下”。进入AI大模型的上半场，人们依然相信这个定律，纷纷采取激进的投流策略，通过巨额广告投放抢占市场份额，抢占用户心智，打造AI应用“超级入口”。但是，如前所述，这种用钱堆出来的超级入口，用留存量非常低。

千问App的爆火，颠覆了移动互联网时代“得入口者得天下”的旧定律。它成功证明：AI时代，“好技术+丰富场景”自然能吸引海量用户。大模型终局之战的关键，已从“入口”演变为“闭环”。

阿里千问的野心，显然不在于做一个更聪明的聊天机器人（Chatbot）。如果是纯粹的聊天机器人，用户聊完即走，难以变现。

但如果是AI Agent（智能体），它作为超级神经中枢，向下连接阿里云算力与大模型底座能力，横向串联淘宝、饿了么、钉钉、高德等业务，向上直接服务用户，构建起了“AI Agent as a Service（智能体即服务）”的服务网络，商业想象力也将指数级扩大。

比如，现在，你对千问说：“下周是孩子过程日，帮我策划一下。”它可能会给你多种风格的策划方案，具体的预算方案。但在未来，随着大模型进一步迭代，以及与阿里内部生态的打通，它就可以根据你的日常行为，自动用高德规划路线、直接用高德推荐餐厅、用淘宝购买礼物，或者飞猪预订酒店，甚至在钉钉上设置提醒、同步家人行程。

这也是“全栈”的终极意义。用AI这根线，重新串联阿里集团所有业务，让AI从“信息提供者”升级为“任务执行者”。它不仅能提升内部效率，更能为C端用户提供无缝、闭环的智能服务。

从开源共建到生态闭环，从技术积累到场景落地，千问App的爆发不是偶然，而是阿里AI战略的必然结果。

它不仅定义了中国AI的C端落地模式，更向全球展示了一个AI商业化范本。当技术扎根场景、生态赋能实用，AI才能真正走进“人间烟火”，解决实际问题，指数级的增长便随之而来。