2025年岁末，在全球人工智能竞速赛进入白热化之际，中国人工智能产业再次迎来重要变量。11月24日，阿里旗下的AI助手千问App公测一周，下载量已突破1000万次，超越ChatGPT、Sora成为史上增长最快的AI应用。
这不是千问App第一次“破圈”。在上线之初，千问App仅用三天就冲入苹果App Store免费总榜前三，一周便突破1000万下载量。“千问恐慌”也成为海外社交媒体讨论的热词，成为继2025年年初DeepSeek之后又一道中国AI“冲击波”。
从年初的DeepSeek的横空出世开始，2025年的人工智能产业堪称百花齐放。在这加速演进的一年中，阿里巴巴年末在C端应用赛道率先冲线“出线”，在这背后，隐藏着全球头部玩家都在解答的一道题：如何打造国民级AI应用？不同的玩家给出了截然不同的答案，而千问App选择的是一套深度融合中国市场特质、技术积累与生态优势的独特方法论。这不仅是商业竞争的胜负手，更成为观察中国AI全球竞争力的重要窗口。
全球AI竞争殊途同归
梳理全球AI产业头部玩家的竞争格局后，会发现一个有趣现象：尽管文化背景、市场环境迥异，但头部企业在核心战略上存在一定的默契。无论是阿里巴巴还是谷歌，都遵循着相似的核心逻辑：全栈能力是入场券，耐心是压舱石。
在业内看来，全栈AI能力这张入场券的含金量在2023年以后被迅速抬高。在ChatGPT引爆市场的初期，公众和行业惊叹于大模型本身的“涌现能力”，彼时，拥有一个性能强大的模型似乎就握有了王牌。然而，随着AI技术进入应用落地的“深水区”，人们开始期待算力成本的控制、模型与具体场景的深度适配、数据安全以及整个系统的可靠性。
需求催生渴求。面对行业对于优化效率、降低成本的需求，构建从芯片、框架、模型到应用的全栈能力既是水到渠成，也是头部企业决定胜负的生命线。
可以看到，无论是阿里巴巴的“通义千问”体系，还是谷歌的Gemini，都是牌桌上拥有全链条技术的“头部玩家”。
今年2月，阿里巴巴宣布未来三年将投入超3800亿元建设云与AI基建，并设定十年扩充算力规模的长期目标。事实上，从2009年阿里云成立，到达摩院设立、再到近年来在大模型领域的密集技术突破，阿里巴巴在十六年里逐渐形成了覆盖底层算力、模型系统、应用生态的全栈能力体系。
而谷歌的Gemini 3发布以来，也将行业目光拉回到谷歌的全栈能力上。有证券机构认为，谷歌已形成“模型（Gemini）+加速器（TPU）+数据中心网络（OCS）+场景（搜索+广告+Android终端）”的AI全栈闭环。
两个企业的能力构建，意味着头部玩家不再满足于只做“卖铲人”，而是要下场定义AI时代的产品形态，将技术能力转化为可规模化复用的行业解决方案。
全栈的AI能力很快成为头部企业“先磨刀，后砍柴”的底气。业内人士认为，在ChatGPT引爆市场初期，很多公司急于推出类似的模型，但往往陷入“拿着锤子找钉子”的困境——先有了技术，再慌忙寻找应用场景，结果产品与真实需求脱节。
而阿里巴巴、谷歌等头部企业选择先打磨底层大模型，强化技术根基。对于这些头部玩家来说，核心优势在于庞大的现有业务生态和复杂的用户场景，而一个不成熟、未能与自身生态深度融合的AI应用，不仅无法带来颠覆性体验，反而可能消耗用户信任。“因此，它们的策略是‘先瞄准钉子，再锻造重锤’。”业内人士认为，这种“后发而先至”的策略，是平台级公司应对颠覆性技术时的共同选择，谋求的并非短期热度，而是利用综合优势，去定义和开辟一个更具价值的赛道。
共同的牌桌
不同的打法
然而，相同的战略目标下，阿里巴巴与谷歌在路径选择上出现了关键分野，这恰恰成为千问App跑出“加速度”的核心变量。
开源与封闭就是分野之一。阿里巴巴通过Qwen模型的激进开源，提前完成了两件关键大事：构建庞大开发者生态和完成模型实战验证。
自2023年全面开源以来，阿里Qwen模型已成功超越Llama等竞争者，成为全球性能强劲、应用范围最广的开源大模型。至今，Qwen系列模型的全球累计下载量已突破6亿次，在行业内积累了极高的声誉。近期，阿里发布的旗舰级模型Qwen3-Max性能表现已跻身全球前三名。
硅谷市场的反应印证了开源策略的成功。爱彼迎（Airbnb）CEO布莱恩·切斯基公开表示，公司正“大量依赖Qwen”，因其比OpenAI的模型更快速、更出色。英伟达（NVIDIA）CEO黄仁勋则在2025年GTC大会上表示，Qwen已占据全球开源模型市场的大部分份额，并呈现持续增长之势。
在业内看来，阿里巴巴的开源路径是“以速度换生态，以开放换场景”，通过全球开发者的使用和反馈，构建庞大的开发者生态，实现了模型的快速迭代，最终让AI成为像水电一样的基础设施；而谷歌的封闭路径则是将AI能力作为强化其现有产品矩阵黏性的核心工具。业内人士认为，开源生态追求的是广度、活力和生态共荣，封闭生态追求的是深度、集成和高利润。
对此，《2025 AI大模型开发生态白皮书》认为：“这不仅是技术策略的差异，更是商业模式、生态构建、人才培养等方面的深层次博弈。海外头部厂商构建的‘闭源长城’与中国厂商引领的‘开源浪潮’，正在塑造两种截然不同但又相互影响的AI未来。”
另一个分野则在于对“办事”的理解。业内专家指出，谷歌的AI能力更多围绕搜索和云业务，强化其“信息获取”的既有优势，而在“任务执行”的商业闭环上，谷歌生态整合的复杂性更高、路径更长。而阿里巴巴则选择了一条更贴近用户日常生活的路径，将AI定位为“会聊天能办事的个人助手”，追求的是深度沉浸和闭环体验。
这是根植于不同商业生态的必然选择。依托强大的电商、本地生活、地图等业务生态，千问App将购物、出行、餐饮、旅行等日常生活终端高频、刚需的场景串联起来，让用户在日常场景中感知到“能办事”的价值。这种与真实生活需求的强绑定，天然带来了更高的使用频率和用户依赖性，构成了强大的护城河。
AI应用竞争有了“中国答卷”
随着千问App的“出圈”，AI应用竞争的核心正在发生深刻转变。这场变革不仅关乎技术能力，更关乎价值创造方式的重构。
早期的AI应用竞争大多停留在“流量入口”的争夺上，焦点在于对话流畅性和知识覆盖面。然而，千问App的爆发式增长揭示了一个新趋势：竞争已进入下半场，关键指标已经从“提供最佳信息”转向“成为最佳执行者”。这意味着AI的核心竞争力不在于能够多快地提供信息，而在于能否完成从“需求产生”到“价值交付”的全流程闭环。
“当用户产生想度假的需求时，‘入口’型AI可以提供丰富的旅行攻略、航班酒店信息。而实现‘闭环’的AI则能理解用户偏好，自动完成从推荐行程、预订机票酒店、生成出行清单到预约接送机等一系列操作。”业内人士表示，这种从“告知”到“办成”的转变，正是千问App所代表的AI发展新方向。
这也是阿里巴巴正在展现的未来。“千问正成为串联集团各项业务的神经网络，构建起庞大的‘AI Agent（智能体）即服务’网络。”阿里巴巴相关负责人表示，千问将分散的数字服务整合为有机整体，让AI不再是孤立工具，而是融入用户生活场景的智能伙伴。而电商、本地生活、地图等业务板块的协同效应，为千问提供了实现“闭环”的坚实基础。
而中国市场的独特环境显然为这一路径创新提供了沃土。中国消费者对数字生活的高接受度，叠加完善的数字经济基础设施，共同形成了AI应用爆发的有利条件。而AI闭环能力的提升，又进一步反哺数字消费，形成相互增强的良性循环。这种独特的市场特征与技术创新路径相互塑造，催生了具有中国特色的AI发展模式。
值得一提的是，千问的成功并非简单复制“全栈模型”的技术路径，而是开创性地以“开源”换取发展速度，以“商业生态”构建用户黏性。如今，全球AI竞争逐渐走向务实，这种深度融合商业生态与技术创新的发展思路，将为中国AI产业参与全球竞争提供独特优势。
随着AI技术逐步从工具走向基础设施，具有中国特色的大模型发展路径正展现出越来越强的生命力。而千问App的实践也表明，中国AI产业正在从应用创新走向范式创新，在全球竞争中贡献着独特的中国智慧。
文/李濛 ]article_adlist-->
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