2026年春節:從「流量戰爭」到「執行戰爭」的歷史轉折
2026年2月6日，中國農曆馬年春節前夕，一場震動全球數字經濟版圖的商業實驗在阿里巴巴旗下的AI應用「通義千問」（Qianwen App）上爆發。在短短9個小時內，該應用透過「AI請客」活動，成功引導並執行了超過1000萬筆實體商品訂單 。這一事件不僅僅是一次成功的節日營銷，更標誌著人工智慧技術在商業應用上跨越了關鍵的鴻溝：從生成內容（Generative AI）的「資訊時代」，正式邁入執行任務（Agentic AI）的「行動時代」。
過去十年，中國互聯網巨頭的「春節戰爭」往往聚焦於支付入口與流量爭奪。2014年微信紅包的「珍珠港突襲」確立了移動支付的雙寡頭格局；2019年抖音與春晚的合作開啟了短視頻時代的霸權。而2026年的這場戰役，被高盛等國際投行定義為「代理人經濟」（Agentic Economy）的元年 。在這場戰役中，阿里巴巴、騰訊、字節跳動與百度這四大科技巨頭，分別以不同的戰略路徑切入，試圖爭奪下一個十年的互聯網超級入口。
今天筆記我們試著就能夠搜集到的資訊針對「千問AI購物訂單9小時破1000萬」這一核心事件進行詳盡的背景調查，深度拆解其運作模式、技術底座與行銷策略，並通過與騰訊「元寶」、字節跳動「豆包」及百度「文心」的橫向對比，剖析這場變革背後的深層商業邏輯與未來展望。事件復盤：「9小時1000萬單」的現象級爆發
活動機制與用戶行為路徑
2026年2月6日零點，阿里巴巴啟動了名為「春節30億免單」的戰略級項目。不同於以往單純的現金補貼，此次活動的核心在於培養用戶使用「AI Agent」（人工智慧代理）的習慣。
「一句話，一分錢」的極簡交互
活動的設計邏輯極度簡化了傳統電商的交易鏈路。用戶在千問App中只需說出一句指令（如「幫我點一杯無糖茉莉奶茶」），AI便會自動完成以下複雜流程：
- 意圖識別：解析語音指令，識別商品類別（奶茶）、口味（無糖）及品牌偏好。
- LBS定位與庫存檢索：調用高德地圖與淘寶閃購（Taobao Flash Sales）的API，鎖定用戶附近3公里內有庫存的門店。
- 價格計算與權益核銷：自動應用賬戶內的「免單卡」（價值25元），將訂單金額抵扣至0.01元 。
- 下單執行：直接與商家POS系統對接生成訂單，無需跳轉至餓了麼或淘寶App。
這種「去GUI化」（Graphical User Interface）的交互模式，將原本需要點擊6-10次的購物流程壓縮為一次對話，極大地降低了交易摩擦成本 。
病毒式裂變與「集卡」心理學
為了實現用戶規模的瞬間爆發，千問App引入了經典的社交裂變機制。
- 無門檻啟動：用戶登錄即送1張免單卡。
- 社交槓桿：每成功邀請一位新用戶，可額外獲得1張免單卡，每人上限20張。集滿21張卡（總價值525元）成為了一種社交貨幣 。
- 家庭單元動員：數據顯示，65%的參與者以家庭或親密社交圈為單位，這種基於熟人關係鏈的傳播極大地提高了用戶的轉化率與留存預期 。
供應鏈的極限壓力測試與系統熔斷
1000萬單的瞬間併發，對中國即時零售基礎設施構成了史無前例的壓力測試。
奶茶店的「數字化爆倉」
由於奶茶具備高頻、低價、標準化程度高的特點，成為了本次活動的首選品類。然而，實體門店的產能遠遠無法匹配AI帶來的流量洪峰。
- 訂單積壓：古茗、滬上阿姨等頭部品牌的門店在活動開始後3小時內，訂單量激增至平日的5-10倍。大量門店的熱敏打印機因不間斷打印來自「淘寶閃購」的AI訂單而耗盡紙張 。
- 系統崩潰：據一線反饋，部分單店的POS系統因無法處理毫秒級的高頻API調用而發生宕機，導致線下顧客無法點單，線上訂單無法核銷，形成了「線上狂歡，線下癱瘓」的局面 。
- 原料耗盡：至2月6日下午，大量門店的茶基底、牛奶與包材全線告急，迫使商家手動下線接單功能。
平台的緊急熔斷與策略調整
面對失控的訂單量與供應鏈瓶頸，千問團隊在2月7日上午迅速實施了緊急干預措施：
- 延長有效期：將免單卡的有效期從2月23日延長至2月28日，引導用戶「錯峰下單」 。
- 品類轉移：通過算法引導，將用戶需求從產能受限的現製茶飲轉移至供應鏈更具彈性的「盒馬」（Hema）體系，推薦購買蔬菜、魚肉、年貨等商品。盒馬依靠其自營的倉儲物流體系，在一定程度上承接了溢出的流量 。
數據背後的里程碑意義
關鍵指標數值戰略含義活動時長9小時驗證了AI Agent的爆發力遠超傳統電商大促。訂單總量> 1000萬單證明AI已具備大規模「執行」商業交易的能力。補貼金額30億人民幣2026年春節期間全行業最大規模的單體投入 。用戶增長DAU環比增長180%成功實現用戶圈層突破，滲透至三四線城市 。榜單排名App Store 免費榜 Top 1超越抖音、微信等國民級應用，佔據流量制高點 。
這一數據標誌著「AI Agent」不再是實驗室里的玩具，而是具備了重構商業流量分發邏輯的現實能力。千問App在9小時內完成的交易量，相當於一個中型電商平台一整個月的業績，這種效率的提升被視為「代理經濟」對傳統「App經濟」的降維打擊 。
運作模式與戰略底座：阿里巴巴的「通雲閣」矩陣
千問App的爆發並非偶然，而是阿里巴巴集團在CEO吳泳銘（Eddie Wu）領導下，推行「AI驅動」戰略的集中體現。其背後是一套被稱為「通雲閣」（通義實驗室+阿里雲+平頭哥）的完整技術與商業閉環。
「AI驅動」與組織架構重塑
在經歷了2024-2025年的組織動盪後，阿里巴巴確立了以吳泳銘為核心的「多核驅動」管理體系。
- 戰略聚焦：吳泳銘在2026年新年家書中明確提出，阿里已重回增長軌道，核心在於將AI從「千行百業」推向「人人可用」。他強調，AI不應僅是工具，而應成為商業操作系統的核心 。
- 鐵三角穩態：蔡崇信（董事長，主外與資本）、吳泳銘（CEO，主內與技術）、蔣凡（電商基座）形成了穩定的權力架構，使得集團能夠在「通義千問」這一戰略項目上調動淘寶、支付寶、餓了麼、高德等全生態資源，打破了過去事業部之間的「數據煙囪」 。
「Plan C」：打造AI時代的超級入口
在內部戰略中，千問App被定義為繼淘寶（電商入口）、支付寶（金融入口）之後的第三個超級入口，代號「Plan C」 。
- 超級代理（Super Agent）：不同於百度將AI作為搜索的輔助，或騰訊將AI作為社交的掛件，阿里致力於將千問打造成一個「全能代理」。它不僅能聊天，更能「辦事」。
- 生態透傳：千問的強大之處在於其背後連接的實體服務網絡。當用戶發出指令時，千問實際上是在調度阿里龐大的線下履約體系。這種「模型+服務」的模式，構築了純模型公司（如Moonshot或MiniMax）難以逾越的護城河 。
技術底座：「通雲閣」的垂直整合優勢
要在9小時內處理1000萬次高並發的AI推理與交易請求，且將成本控制在可承受範圍內，離不開底層基礎設施的支撐。
自研芯片：平頭哥鎮武810E
在美國對華高端GPU（如Nvidia H200）實施出口管制的背景下，阿里自研的AI推理芯片鎮武810E（Zhenwu 810E）發揮了決定性作用 。
- 性能對標：鎮武810E專為大語言模型推理設計，其性能介於Nvidia A800與H20之間，但在特定場景下的能效比更優 。
- 成本優勢：使用自研芯片使得阿里的推理成本大幅低於依賴外部採購的競爭對手。這也是阿里敢於打出「1分錢喝奶茶」的底氣所在——將AI交互的邊際成本壓低至接近於零 。
阿里雲ACS與彈性算力
面對流量洪峰，阿里雲升級了容器計算服務（ACS），利用極致彈性調度和容器鏡像緩存加速技術，確保了算力資源的秒級擴容。同時，PolarDB數據庫的升級優化了AI與交易數據的混合負載處理能力，避免了核心交易鏈路的崩潰 。
競爭者反應與策略深度對比：2026春節AI大戰
2026年的春節被視為中國互聯網歷史上繼「支付大戰」、「百團大戰」之後的又一關鍵戰役。各大巨頭均投入巨資，但策略與結果卻大相徑庭。
騰訊（元寶）：社交裂變的滑鐵盧與內部博弈
騰訊旗下的AI應用「元寶」（Yuanbao）試圖複製微信紅包的成功路徑，投入10億元啟動「元寶派」活動，但最終陷入了戰略被動 。
戰略誤判：工具屬性與社交屬性的錯位
元寶的活動機制高度依賴微信分享，試圖通過「發紅包」來獲客。然而，騰訊忽視了一個核心問題：AI Agent本質上是一個效率工具，而非純粹的社交玩具。
- 「垃圾分類」效應：用戶為了領取紅包下載元寶，領完現金後迅速提現至微信並卸載應用。這種「擼羊毛」行為導致元寶雖然獲得了巨大的下載量，但留存率極低，被業內戲稱為「垃圾分類」式獲客——用戶把現金（價值）拿走，把App（垃圾）扔掉 。
微信的「大義滅親」與流量封殺
2026年2月4日，即千問活動爆發前兩天，微信安全中心發佈公告，以「誘導分享」和「騷擾用戶」為由，封禁了元寶在微信內的營銷鏈接 。
- 內部賽馬的殘酷性：這一事件暴露了騰訊內部激烈的部門利益衝突。微信作為騰訊的基石，極力維護其生態體驗，拒絕為尚未證明價值的AI產品提供無限制的導流。
- 股價震盪：受此「自相殘殺」消息影響，騰訊股價當日下跌3.53%，市場對其AI戰略的協同性產生質疑 。
字節跳動（豆包）：流量霸主的內容護城河
字節跳動的「豆包」（Doubao）採取了與阿里截然不同的路徑，依託其強大的內容生態和算法推薦能力，穩居DAU第一的寶座 。
春晚獨家合作與流量漫灌
字節跳動旗下的火山引擎成為2026年央視春晚的獨家AI雲合作夥伴 。
- 品牌曝光：通過春晚直播中的AI互動（如數字人拜年、實時字幕生成），豆包獲得了國民級的品牌曝光，日活躍用戶（DAU）突破1億大關 。
- 內容生成優勢：豆包的強項在於圖像生成（Seedream）、視頻生成（Seedance）及情感陪伴。數據顯示，豆包每日處理的Token數量超過50萬億，遠超競爭對手 。
商業化困境：高流量低轉化
儘管豆包擁有巨大的流量，但在商業轉化上卻顯得乏力。與千問直接驅動交易不同，豆包的用戶更多將其作為娛樂或創作工具。如何在海量的對話數據中挖掘出付費點，是字節跳動面臨的最大挑戰。市場分析指出，豆包雖然在「看」和「玩」上佔優，但在「買」和「做」上尚未形成閉環 。
百度（文心一言）：防守型策略與搜索轉型
作為中國AI的先行者，百度在2026年春節採取了相對保守的防守策略 。
「無感遷移」戰略
百度沒有像阿里那樣推出獨立的超級App進行大規模補貼，而是將文心大模型（ERNIE）深度嵌入百度App 。
- 搜索增強：百度試圖將7億搜索用戶轉化為AI用戶，通過「搜索即對話」的方式提升體驗。這種策略雖然穩健，但缺乏爆發力。
- 預算克制：百度在春節期間的紅包投入僅為5億元，遠低於阿里的30億和騰訊的10億 。這反映出百度在移動互聯網時代的流量焦慮，以及在AI時代試圖通過B2B業務（智能雲）變現的側重點。
京東（言犀）：B2B與供應鏈的深耕
京東的「言犀」（ChatRhino）模型則完全避開了C端的補貼大戰，專注於其擅長的供應鏈與硬件領域 。
- 產業AI：言犀主要服務於京東內部的物流調度、智能客服以及商家的自動化營銷（AIGC海報生成）。
- 硬件結合：京東聯合Rokid推出了搭載JoyGlance購物語音助手的AR眼鏡，試圖通過硬件終端切入「代理購物」，這一策略雖然前衛，但在2026年尚未形成大眾規模 。
競爭格局總結表
深度解析：代理經濟（Agentic Economy）的興起
千問App的成功，從宏觀經濟學角度來看，是「代理經濟」對傳統「App經濟」的一次替代預演。
從「管家經濟」的民主化到去中介化
歷史上，只有富裕階層擁有「管家」來處理瑣碎的購買決策與執行。AI Agent的出現，使得這種「外包決策」的能力普及到了普通大眾 。
- 認知卸載：消費者不再需要瀏覽貨架、比價、領券。AI承擔了所有的認知勞動，用戶只需進行最終的「批准」。千問的1000萬單證明，一旦摩擦成本足夠低，消費者樂於讓渡選擇權 。
- 去App化 ：這是對品牌商和傳統平台的巨大挑戰。當用戶通過千問買奶茶時，他們不再打開古茗或喜茶的App，甚至不接觸品牌的私域流量。流量的入口被AI Agent壟斷，品牌可能淪為單純的「供貨商」 。
「生成式引擎優化」（GEO）的崛起
隨著AI Agent成為流量分配的守門人，傳統的SEO（搜索引擎優化）正在向GEO（Generative Engine Optimization）轉變 。
- 數據適配：品牌必須確保其產品數據（價格、庫存、SKU）能夠被AI高效讀取和理解。在千問的活動中，未能接入淘寶閃購API的奶茶店，直接錯失了這波千萬級的流量紅利。
- 算法博弈：未來，商家需要研究如何讓自己的商品被千問、豆包等Agent優先推薦。這將催生全新的廣告競價模式,競價的不是展示位，而是Agent的「建議權」 。
風險與挑戰：繁榮背後的隱憂
儘管千問取得了巨大的商業成功，但這場實驗也暴露了AI代理經濟在基礎設施、法律倫理及社會影響方面的脆弱性。
基礎設施的「延遲預算」危機
千問活動中的系統崩潰揭示了物理世界IT設施與AI世界的不匹配 。
- 併發能力的代差：AI Agent可以在一秒鐘內發起數萬次請求，而線下餐飲零售系統（POS/ERP）的設計初衷是服務於人類的點單速度。這種「降維打擊」導致了類似DDoS攻擊的效果。
- 邊緣計算需求：未來零售店必須部署邊緣計算節點，以應對AI Agent的毫秒級指令，這將推動新一輪的物聯網（IoT）硬件升級 。
法律與倫理：算法管理的「數字泰勒主義」
「9小時1000萬單」的背後，是數萬名外賣騎手和奶茶店員在算法驅動下的極限運轉。
- 算法僱主：報告指出，AI管理系統正演變為數字版的「壞老闆」。它通過冷冰冰的數據監控員工，剝奪了工作的自主性與人情味，導致勞動者的心理異化與高壓 。
- 就業歧視與權利：歐盟《人工智慧法案》已將就業領域的AI列為高風險，要求必須有「人類在環」。而在中國，隨著AI Agent權力的擴大，關於「算法解僱」（Robo-firing）和「離線權」（Right to Disconnect）的法律爭議將在2026年集中爆發 。
平台壟斷與互聯互通
微信封殺元寶與千問鏈接的事件，再次敲響了反壟斷的警鐘。如果AI Agent要真正發揮效率，必須能夠跨平台調用服務（例如用阿里的AI訂騰訊視頻的會員）。
- 圍牆花園的阻礙：目前各大巨頭仍試圖建立封閉的AI生態。如果數據壁壘不打破，Agentic Commerce的效率將大打折扣。監管部門可能需要在未來出台類似「API中立性」的法規，強制平台開放數據接口 。
發展展望（2026-2030）
基於千問「9小時1000萬單」的里程碑事件，我們可以對未來五年的數字經濟版圖做出如下預測：
2026-2027：代理習慣的養成期
- 交互範式轉移：語音交互（VUI）將逐漸取代圖形交互（GUI）成為高頻生活服務的首選。消費者將習慣於對著手機或耳機說出需求，而不是打開App尋找。
- 硬件入口之爭：手機廠商（如小米、華為）將深度介入，試圖在操作系統層面截獲AI指令，與互聯網巨頭的超級App展開新的入口爭奪 。
2028-2030：自主經濟的爆發
- 從「輔助」到「自主」：AI將從「輔助人類決策」進化為「獲得授權後自主決策」。例如，AI將自動管理家庭冰箱的庫存並補貨，自動根據電價波動調整大功率電器的運行時間 。
- 服務網格（Service Mesh）：互聯網將演變成一個龐大的服務網格，數以億計的個人AI Agent與企業AI Agent在後台進行毫秒級的談判、交易與協作，人類只需關注最終結果 。
結語
阿里巴巴「千問AI購物訂單9小時破1000萬」事件，絕非一次簡單的促銷狂歡，而是全球商業史上AI Agent大規模落地的「諾曼底登陸」。它證明了AI技術已經具備了驅動實體經濟運轉的能力，也驗證了「代理經濟」的巨大潛力。
在這場變革中，阿里巴巴憑藉其「通雲閣」的全棧技術佈局與深厚的商業生態，暫時領跑了「執行」賽道；字節跳動則以流量優勢佔據了「內容」高地；而騰訊與百度則面臨著轉型的陣痛與戰略的重塑。
對於所有市場參與者而言，2026年2月6日是一個分水嶺。在此之前，AI是用來「聊」的；在此之後，AI是用來「做」的。這場關於執行力、效率與生態的戰爭，才剛剛拉開序幕。
