春节期间，一场围绕AI应用的激烈竞争在消费领域悄然展开。某互联网巨头旗下的千问App凭借高频生活服务场景的深度接入，在短时间内吸引了大量用户关注。数据显示，春节活动期间，全国超过1.3亿人首次体验AI购物，累计发出50亿次“千问帮我”的指令，这一数据折射出AI技术正在加速渗透日常消费场景。
该企业通过整合旗下近场消费资源，将淘宝闪购积累的即时配送能力与AI技术结合，形成独特的竞争优势。30亿元营销投入不仅带来用户规模的爆发式增长，更验证了“补贴换迁移”策略在AI时代的可行性。这种打法与当年外卖平台争夺市场的逻辑一脉相承，但加入了AI决策这一全新变量。
用户需求与商业逻辑的深度耦合成为关键突破口。当消费者说出“帮我点杯奶茶”时，AI系统需要完成需求解析、供给匹配、履约跟踪的完整闭环。这种服务链条的缩短与确定性提升，直接决定着用户是否愿意将AI从“偶尔使用的工具”转变为“日常消费入口”。测试显示，在标准化的票务服务场景中，AI决策效率较传统模式提升40%以上。
技术架构的创新为大规模应用提供支撑。除夕夜发布的Qwen3.5-Plus模型采用混合专家架构，在保持3970亿参数规模的同时，实际激活参数仅170亿。这种设计使模型推理成本降低60%，每百万Token处理费用降至0.8元，为开发者生态建设创造有利条件。多模态训练的强化，则让模型在处理复杂消费场景时具备更强的理解能力。
业务拓展呈现清晰的梯度策略。从最初的奶茶外卖到电影票务，再到酒旅组合消费，应用场景的解锁节奏与系统成熟度紧密相关。在涉及高价值商品或强实时服务的领域，系统仍保留人工确认环节，这种谨慎推进的方式既保障用户体验，又为技术迭代预留空间。数据显示，春节期间“一句话下单”功能完成近2亿次操作，但退改率控制在行业平均水平的三分之二。
竞争格局随着头部企业的入局加速演变。某竞争对手凭借社交属性占据特定用户群体，另一平台则通过AI创作工具形成差异化优势。面对多元竞争，千问选择深耕消费生态，将淘宝、盒马、飞猪等业务线的服务能力转化为AI训练的优质数据源。这种生态协同效应在春节期间集中显现，推动其日活跃用户数突破7300万，多次登顶应用商店免费榜。
成本结构优化成为持续竞争的核心命题。AI应用的隐性成本不仅包括补贴支出，更涉及算力消耗、模型推理等技术支持成本。为构建长期竞争力，企业连续开源三款中等规模模型，支持消费级显卡部署，同时推出高端AI芯片降低数据中心运营成本。这种软硬一体的布局，使总拥有成本（TCO）较初期下降35%，为大规模商业化铺平道路。
