春節期間，一場圍繞AI應用的激烈競爭在消費領域悄然展開。某互聯網巨頭旗下的千問App憑借高頻生活服務場景的深度接入，在短時間內吸引了大量用戶關注。數據顯示，春節活動期間，全國超過1.3億人首次體驗AI購物，累計發出50億次“千問幫我”的指令，這一數據折射出AI技術正在加速滲透日常消費場景。

該企業通過整合旗下近場消費資源，將淘寶閃購積累的即時配送能力與AI技術結合，形成獨特的競爭優勢。30億元營銷投入不僅帶來用戶規模的爆發式增長，更驗證了“補貼換遷移”策略在AI時代的可行性。這種打法與當年外賣平臺爭奪市場的邏輯一脈相承，但加入了AI決策這一全新變量。

用戶需求與商業邏輯的深度耦合成為關鍵突破口。當消費者說出“幫我點杯奶茶”時，AI系統需要完成需求解析、供給匹配、履約跟蹤的完整閉環。這種服務鏈條的縮短與確定性提升，直接決定著用戶是否愿意將AI從“偶爾使用的工具”轉變為“日常消費入口”。測試顯示，在標準化的票務服務場景中，AI決策效率較傳統模式提升40%以上。

技術架構的創新為大規模應用提供支撐。除夕夜發布的Qwen3.5-Plus模型采用混合專家架構，在保持3970億參數規模的同時，實際激活參數僅170億。這種設計使模型推理成本降低60%，每百萬Token處理費用降至0.8元，為開發者生態建設創造有利條件。多模態訓練的強化，則讓模型在處理復雜消費場景時具備更強的理解能力。

業務拓展呈現清晰的梯度策略。從最初的奶茶外賣到電影票務，再到酒旅組合消費，應用場景的解鎖節奏與系統成熟度緊密相關。在涉及高價值商品或強實時服務的領域，系統仍保留人工確認環節，這種謹慎推進的方式既保障用戶體驗，又為技術迭代預留空間。數據顯示，春節期間“一句話下單”功能完成近2億次操作，但退改率控制在行業平均水平的三分之二。

競爭格局隨著頭部企業的入局加速演變。某競爭對手憑借社交屬性占據特定用戶群體，另一平臺則通過AI創作工具形成差異化優勢。面對多元競爭，千問選擇深耕消費生態，將淘寶、盒馬、飛豬等業務線的服務能力轉化為AI訓練的優質數據源。這種生態協同效應在春節期間集中顯現，推動其日活躍用戶數突破7300萬，多次登頂應用商店免費榜。

成本結構優化成為持續競爭的核心命題。AI應用的隱性成本不僅包括補貼支出，更涉及算力消耗、模型推理等技術支持成本。為構建長期競爭力，企業連續開源三款中等規模模型，支持消費級顯卡部署，同時推出高端AI芯片降低數據中心運營成本。這種軟硬一體的布局，使總擁有成本（TCO）較初期下降35%，為大規模商業化鋪平道路。