今天看到个消息，阿里千问月活用户突破3000万，从发布至今只过了23天。这个成绩创下了全球AI应用增长的新纪录。
坦率地讲，我本人是有些惊讶的，因为这个赛道的拥挤程度，大家都看得到摸得着。
千问前身的通义App，因为走纯自然流增长路线，也没什么用户底子。
所以这个成绩可以说是千问纯靠自己打拼，硬闯出来的一片天地。
看多了头部大厂的情况，习惯了动不动大几亿的MAU，大家可能对千问这个数据没啥概念。
前段时间QM发过三季度AI应用行业报告，里面给过一串数据：头部AI原生APP里，腾讯元宝、即梦AI、Kimi月活跃用户规模分别为3286万、1012万、967万。
有朋友或许还记得，千问刚出来的时候，《象先志》对阿里AI战略做过分析。
展开剩余84%我们当时提到，阿里走的是垂直整合的AI战略，从底层的基础设施，到中层的模型研发和服务，再到上层的AI应用，都有全面的布局。
但在ChatBot这条赛道，阿里过去一直是放养的思路。
所以彭博那天一报道千问项目的信息，阿里股价马上暴涨了一波，说明市场本身对阿里就有这个预期。
不过这里也要承认，二十多天前我们对千问的前景并不是那么乐观，尽管我们相信阿里有领先的技术能力。
过去这二十多天里，千问在快速迭代，匆匆忙忙但游刃有余，也说明了大模型领先后能迅速把C端产品打造地更为成熟、好用。
这些产品更新、使用体验跟用户数据一起，其实已经能让我们初步窥见阿里做千问的思路，也提供了阶段性复盘和修正原有判断的基础。
千问的成功证明这个行业虽然看起来非常拥挤，但实际上仍然有相当多的用户需求没有得到满足。
经济学里有个概念，叫做无效供给。就是说企业虽然提供了产品或者服务，但无法被市场有效吸收，不能创造真实需求。
各家大中小厂出一堆高度同质化的AI助手，简直就是无效供给的MBA案例。
用户真的不需要这么多的Q&A应用。用户真正需要的，是能解决生活和工作中实际问题的AI助手，这样的产品才属于有效供给。
千问把自己定位为“会办事的AI助理”，是这次能破局的核心原因。
当你创造了有效供给，剩下的就交给法国经济学家萨伊：供给会创造自身的需求。
八月份GPT5更新前，山姆奥特曼发了张死星的图。
死星是银河帝国用来制造恐惧的终极武器。奥特曼发这张图，虽然没配任何文字，但意思很明确：GPT5很牛逼，能毁天灭地，赶紧来拜。
当然，GPT5实际发布过后，全球观众都比较失望，因为人类跟AGI的距离还是那么遥远。
这之后创投圈一部分人的看法是，AGI终将到来，但大概率不会来得像OpenAI或者Anthropic曾经宣称得那样快。
换句话说，大家高估了现有模型的能力上限。
行业内有关这个问题的辩论一直都有，最近承认这点的人在变多，伊利亚前不久在播客中甚至直接说“Scaling时代已经终结”。
与高估模型上限相对应的另一点，是大家似乎普遍容易低估现有模型能力下限。前者大家提的很多，后者却提的很少。这种能力高估和低估的错位，会影响做AI产品的思路。
其实现有的transformer架构，不一定能马上到AGI或者ASI。但这套架构构建出来的模型能力，其实已经能解决非常多高频的学习、生活和工作场景。
这套东西听起来没有那么宏伟、那么远大、那么令人心潮澎湃，然而它恰恰是AI创造价值、发挥效用的现实途径。星辰大海当然要追，但人类从来不是一跃抵达终点。
想用 AI 重塑现实，前提是先扎进现实。
我们不妨看看千问这次向所有用户首批开放的四项新功能，实现了怎样的“办事能力”：
• AI PPT支持39种格式输入、10万模板免费替换，一句话就能生成一套精美幻灯片，还能对话式修改内容与风格；
• AI写作覆盖各类文案和排版，内置高校论文、公文、合同等大量模板；
• AI文库实现一句话找资料，上亿规模资料直接给你PDF、word；
• 讲题还能模拟老师的解题思路，把推理链路一步步讲清楚。
从以上这些功能中，可以发现三个清晰的方向。
第一，千问解决的是非常高频的需求。
这些高频需求看起来似乎已经有一些垂类产品在做，但明显解决的不够好。比如做PPT是几乎所有打工人都会面临的任务，但现有的垂类产品要么需要高额付费，要么页面设计比较粗糙，又或者因为缺乏对内容的理解而空有形式、呈现混乱。
千问的AI PPT则完全针对性地解决了这些需求。一方面搜集大量精美模版作为高质量数据，另一方面立足于强大的基础模型能力理解内容，形式与内容并重自然就能较好满足用户需求。最后再加上千问把这些能力，免费全量开放给用户，结果当然就是好评如潮。
第二，尽量降低用户的使用门槛，大幅提升产品的易用性。
比如支持多种格式输入，就消解了用户与内容之间的格式壁垒。过去做PPT，很多人需要先把资料整理成文档，再手动复制、拆解、调整。AI时代，很多产品也只能提供大纲、文案参考，不支持PPT直接生成，或者直接生成的PPT很简陋还不支持修改，可用性很低。
而千问允许用户直接扔来一张图、一段音频、甚至一份扫描稿，模型会自动完成内容抽取、结构化和可视化。对话修改PPT进一步把“编辑”从传统的鼠标点选、拖动调整，转变为自然语言的高效指令。用户一句话，千问就能自动调整视觉风格、页面布局，还支持对每页PPT文字、样式、风格的自由编辑，让AI PPT真正可用、好用。
第三，深刻且差异化的场景理解。
以下载文档为例。今天互联网上的资料网站数量不少，但核心问题是大部分资源被会员体系层层封锁，用户要么被迫充值，要么就是质量参差不齐的非官方资料库。千问把这些文档汇集起来，直接提供给你，这是ChatGPT等竞品没做到的。
另一个我非常喜欢的功能，是千问内置了1000所高校论文模板。时至今日，我仍然记得毕业时用 LaTeX 赶论文的痛苦：繁琐的格式、严格的规范、动辄十几页的排版细节。可以说，95% 的精力都浪费在与内容无关的操作上，没有意义，只有痛苦。
千问消除了这种痛苦，伟大无需多言。
所以千问的突围是有迹可循的，它真正把AI从Q&A机器人，改造成了能解决实际问题的学习和生产力工具：高频刚需被看到、复杂流程被简化、真实场景被理解。
归根结底，会办事、能把事办好，是现阶段用户对AI助手的最大期待。
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