我曾在周一的文章中，如此评价阿里推出千问APP的目的，那就是瞄向C端市场。
在AI领域，阿里给人的感觉一直很低调。其他几家大厂，无论是国内的字节、百度、腾讯，还是国外的Google、OpenAI、Meta，都是既做基座大模型，又做C端产品。
OpenAI有ChatGPT，Google有Gemini，字节有豆包，腾讯有元宝。可偏偏阿里，一直在埋头捣鼓自己的Qwen大模型。
无论国内外，行业里谈到开源模型，基本都绕不开Qwen；打开Hugging Face榜单，前十名大部分被QWen模型占据，一度达成了“屠榜”般的成就。甚至就连英伟达的黄仁勋，也在最近的电话会议中表示，Qwen已占据全球开源模型的大部分市场，并在持续扩大份额。
此前，阿里在AI领域的重兵一直放在B端市场，通过阿里云向各行业提供大模型API服务，行业内很多人以为阿里在AI领域的商业规划就是做AI时代的“水电煤”，默默做好基座模型和B端市场就好。
这两天看了不少关于阿里此次推出千问APP的解读，我开始逐渐理解了，阿里推出千问APP背后的商业逻辑。
在人工智能领域，从底层到顶层的技术栈分为四层，分别是芯片、框架、模型和应用。
其中，芯片代表核心算力，框架可以理解为AI的基础设施(云服务)，模型指的是基座大模型(比如OpenAI的GPT系列，Google的Gemini系列，阿里的Qwen系列)，应用则是面向用户的产品(以ChatGPT为典型代表)。
放眼全球，能在这四个维度都具备自研能力和对应产品的公司，只有少数几个大厂。而阿里，则是国内少有的具备这四个维度全栈AI能力的公司。
此次阿里推出千问APP，很多人会觉得这是阿里要做自己的ChatGPT。但在我看来，阿里应该是要通过千问APP整合自己旗下其他应用的场景能力，在四层AI技术栈之上定义第五层，也就是真实世界场景。如何理解呢？
人工智能领域的前四层能力，你可以将其看作一个具有强大计算能力的虚拟大脑，但缺乏手脚。
我们通过屏幕和它进行对话，让它帮我们回答问题，或者写文章写代码都可以。但这个虚拟大脑很难替代我们处理现实中的事情，仍然需要我们自己动手在屏幕上操作。
最近业内对AI未来发展趋势的部分共识，已经从LLMs逐渐向世界模型技术转移。
所谓”世界模型”技术，指的是该系统能理解并模拟物理现实。通过视频、3D数据学习预测物理行为，而非传统文本预测，最终将其应用于机器人、制造业和自动驾驶等领域。
而千问APP的意义，无疑契合了这一可能的未来AI发展趋势。
阿里旗下有众多知名应用，如淘宝、钉钉、高德、飞猪、饿了么、支付宝。你可以设想这样一幅场景：三餐通过饿了么订外卖，换季通过淘宝添置衣服，出行选择高德规划路线，差旅通过飞猪订酒店机票，所有的支付都通过支付宝完成。
上述几个应用提供的能力，基本覆盖了我们绝大多数的工作生活场景(吃穿住行)。
以前，AI只能作为一个虚拟助手跟你聊天。不久的将来，你完全可以通过千问APP，完成上述所有的事情。而千问APP，也很有可能成为你真实世界里的个人生活和办公助理。
相比于其他几家大厂，Google具备四层技术全栈能力，但真实场景能力相对分散，短期内难以形成完整闭环。而OpenAI只有顶级大脑，但缺乏自己的手脚，想建立真实世界场景能力闭环，需要和很多第三方合作。无论是叫车、订外卖，还是买东西，每一步都需要与其他厂家商谈合作，对接系统。整合效率、法律合规等各方面受限。
国内的几家大厂，要么缺乏顶级大脑，要么算力(自研芯片)和框架(AI云服务设施)层面守成有余进取不足，要么缺少在电商、支付、办公出行、本地生活领域的完整生态闭环场景。
而阿里在这些领域，有足够深的技术栈和长期的场景经验，且都是经过市场验证的领跑者，内部可以做到无缝整合。
AI是最新的一轮工业技术革命，能从根本上提升社会的生产效率。
从真实世界场景的角度出发，阿里具备目前最强的，将虚拟大脑转换为现实世界真实生产力的能力。从AI会聊天，进化到能帮助人类完整真实世界的事情，到最后成为深入嵌入我们日常工作生活场景的全能AI伙伴。
从某种角度来说，阿里不仅在当下积极参与各种维度的AI技术竞赛，更是在定义未来AI竞争的最终战场。
就像阿里云CEO吴泳铭在今年云栖大会上的提出的ASI三阶段理论：AI会从学习人，到辅助人，到最后的超越人。
当下，AI的能力已经进入第二阶段，即辅助人的Agentic AI时代。对阿里来说，入局AI To C市场的时机已经成熟。千问项目的启动，不仅是商业上的行动，更是阿里对AI竞赛下半场的战略思考和延续。
我想，这就是阿里为什么决定在这个时候推出千问APP的原因。
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