文丨辰聪
出品丨师天浩观察（shitianhao01）
节前，AI应用的C端推广进入集中兑现期，千问App（以下称千问）的春节营销是迄今投入最大的一笔。阿里的30亿元补贴金额，超过了腾讯元宝（10亿元）与抖音（预估15-20亿元）的春节营销预算总和。
出品丨师天浩观察（shitianhao01）
节前，AI应用的C端推广进入集中兑现期，千问App（以下称千问）的春节营销是迄今投入最大的一笔。阿里的30亿元补贴金额，超过了腾讯元宝（10亿元）与抖音（预估15-20亿元）的春节营销预算总和。
（图片来源：千问）
2月6日，千问上线“春节请客计划”，覆盖奶茶、电影票、机票等本地生活场景。活动采用“赠一得一”裂变机制：用户获得免单资格后，每邀请一位新用户注册，双方各得额外免单额度。
官方数据显示，活动增长曲线呈典型的裂变特征：上线3小时订单量突破100万，5小时飙升至500万单，9小时直接冲破1000万单，累计触发3000万次“帮我买”AI语音指令。
2月7日，千问紧急宣布活动延期至2月28日，并将适用范围扩大至盒马、饿了么等阿里系消费场景，试图以时间换空间，缓解系统承压。
随之而来的免单权益延迟到账、骑手运力告急导致的配送延误、部分线下门店因订单过载被迫暂停接单，直接影响了用户体验。
2月7日晚10点，在某大排档里，几个年轻人想喝点什么，看到对面有一个爷爷不泡茶，于是提议参加千问的免单活动。其中一位第一次下载千问，对着手机第n次点击确认“帮我点”，依然无法履约。无奈之下，只能从店里拿了一瓶可乐。
他说：“省22块钱，还不如省这点时间。”
一边是App Store免费榜登顶的下载数据，9小时内千万级订单的爆发式增长；一边是系统崩溃、用户投诉激增与功能不可用。
这种数据增长与体验崩塌的并行，暴露出AI应用在C端规模化落地时的基建缺口。
当AI从对话框走向交易闭环，现有的云基础设施尚未做好应对脉冲式消费洪峰的准备。
一、AI Agent特殊所在
问题在于，打遍天下无敌手的阿里云，怎么会点几杯奶茶就波动了？
这个悖论的背后，是传统电商峰值与AI Agent峰值的本质差异。
要想使用好AI，就要了解AI的基本运行逻辑。
此前我们运用AI时，用户行为高度可预测，是一个要求一个答案。
传统电商是确定性的交易流水。用户行为高度标准化，浏览商品→点击购买→支付→等待发货。系统需要处理的是标准化的订单流水，核心压力集中在支付网关与库存扣减，链路相对固定。阿里云为此沉淀了多年的分库分表、缓存预热、流量削峰能力。
但AI Agent是不确定性的推理风暴，是一个要求一个链条，复杂度呈指数级上升。
二.理解AI运行
以此次免单奶茶场景为例，其技术链条可拆解为三个关键环节。
首先是意图解析。
系统需通过ASR（自动语音识别）或NLP（自然语言处理）理解“帮我买一杯去冰的伯牙绝弦，15分钟内送到公司”这一指令，提取出商品（伯牙绝弦）、规格（去冰）、时效（15分钟）、地点（公司）四个维度。
这就要求模型具备强多模态理解能力，而非简单的关键词匹配。
其次是工具调用。
AI需实时查询淘宝闪购/盒马API（应用程序编程接口）获取库存，调用LBS（基于位置的服务）确认配送范围，计算免单资格，生成订单，最后调度骑手运力。
在这过程中，每一次对话可能触发5-8次外部API请求，且这些请求存在强依赖性。如库存查询失败，后续支付无从谈起。
最后是状态同步。
免单权益的实时计算涉及复杂的分布式事务，用户账户余额检查、优惠券核销、商家结算、平台补贴分摊，需在秒级内完成一致性校验。
因此，当80万QPS同时触发这类长链路事务，数据库连接池与分布式锁的竞争迅速达到临界状态。可见当AI从对话工具进化为办事入口，现有的云基础设施尚未做好应对脉冲式智能流量的准备。
三.真实感受难容忍“不行”
QuestMobile数据显示，2025年上半年，通义App（千问前身）的月活长期在300万左右徘徊。直至2025年11月品牌更名为"千问"并全面转向C端，Q4月活才迎来900%的爆发式增长，但基建能力并未同步扩容。
这意味着阿里云从未在C端验证过百万级并发的AI Agent架构。当30亿补贴突然将流量拉升至千万级订单，系统遭遇的是架构能力的断层。
不是服务器不够，而是AI推理层与交易层的协同设计从未经历过实战检验。
技术故障在复杂系统中难以完全避免，但出现BUG是避免不了的。这种“不行”的感受，或许适得其反。
先砸钱买量，再优化转化。
但AI推广的核心不是交易转化，而是任务完成的可靠性。
官方数据显示，活动增长曲线呈典型的裂变特征：上线3小时订单量突破100万，5小时飙升至500万单，9小时直接冲破1000万单，累计触发3000万次“帮我买”AI语音指令。
2月7日，千问紧急宣布活动延期至2月28日，并将适用范围扩大至盒马、饿了么等阿里系消费场景，试图以时间换空间，缓解系统承压。
随之而来的免单权益延迟到账、骑手运力告急导致的配送延误、部分线下门店因订单过载被迫暂停接单，直接影响了用户体验。
2月7日晚10点，在某大排档里，几个年轻人想喝点什么，看到对面有一个爷爷不泡茶，于是提议参加千问的免单活动。其中一位第一次下载千问，对着手机第n次点击确认“帮我点”，依然无法履约。无奈之下，只能从店里拿了一瓶可乐。
他说：“省22块钱，还不如省这点时间。”
一边是App Store免费榜登顶的下载数据，9小时内千万级订单的爆发式增长；一边是系统崩溃、用户投诉激增与功能不可用。
这种数据增长与体验崩塌的并行，暴露出AI应用在C端规模化落地时的基建缺口。
当AI从对话框走向交易闭环，现有的云基础设施尚未做好应对脉冲式消费洪峰的准备。
一、AI Agent特殊所在
问题在于，打遍天下无敌手的阿里云，怎么会点几杯奶茶就波动了？
这个悖论的背后，是传统电商峰值与AI Agent峰值的本质差异。
要想使用好AI，就要了解AI的基本运行逻辑。
此前我们运用AI时，用户行为高度可预测，是一个要求一个答案。
传统电商是确定性的交易流水。用户行为高度标准化，浏览商品→点击购买→支付→等待发货。系统需要处理的是标准化的订单流水，核心压力集中在支付网关与库存扣减，链路相对固定。阿里云为此沉淀了多年的分库分表、缓存预热、流量削峰能力。
但AI Agent是不确定性的推理风暴，是一个要求一个链条，复杂度呈指数级上升。
二.理解AI运行
以此次免单奶茶场景为例，其技术链条可拆解为三个关键环节。
首先是意图解析。
系统需通过ASR（自动语音识别）或NLP（自然语言处理）理解“帮我买一杯去冰的伯牙绝弦，15分钟内送到公司”这一指令，提取出商品（伯牙绝弦）、规格（去冰）、时效（15分钟）、地点（公司）四个维度。
这就要求模型具备强多模态理解能力，而非简单的关键词匹配。
其次是工具调用。
AI需实时查询淘宝闪购/盒马API（应用程序编程接口）获取库存，调用LBS（基于位置的服务）确认配送范围，计算免单资格，生成订单，最后调度骑手运力。
在这过程中，每一次对话可能触发5-8次外部API请求，且这些请求存在强依赖性。如库存查询失败，后续支付无从谈起。
最后是状态同步。
免单权益的实时计算涉及复杂的分布式事务，用户账户余额检查、优惠券核销、商家结算、平台补贴分摊，需在秒级内完成一致性校验。
因此，当80万QPS同时触发这类长链路事务，数据库连接池与分布式锁的竞争迅速达到临界状态。可见当AI从对话工具进化为办事入口，现有的云基础设施尚未做好应对脉冲式智能流量的准备。
三.真实感受难容忍“不行”
QuestMobile数据显示，2025年上半年，通义App（千问前身）的月活长期在300万左右徘徊。直至2025年11月品牌更名为"千问"并全面转向C端，Q4月活才迎来900%的爆发式增长，但基建能力并未同步扩容。
这意味着阿里云从未在C端验证过百万级并发的AI Agent架构。当30亿补贴突然将流量拉升至千万级订单，系统遭遇的是架构能力的断层。
不是服务器不够，而是AI推理层与交易层的协同设计从未经历过实战检验。
技术故障在复杂系统中难以完全避免，但出现BUG是避免不了的。这种“不行”的感受，或许适得其反。
先砸钱买量，再优化转化。
但AI推广的核心不是交易转化，而是任务完成的可靠性。
（图为千问未履约和崩盘页面）
根据行业数据，AI原生应用的次日留存率平均仅为35%-45%，而传统电商App可达60%以上。一旦首次任务失败，用户流失速度远快于传统电商。
用户点开免单时，阿里的补贴诚意用户已经感受到。用户作为被服务的指令发出者，点击“帮我买”的那一刻，预期是“AI会搞定一切”，而非我需要在App里完成一系列操作。
传统电商允许先下单后补库存，用户可接受售罄提醒。但千问场景中，“帮我买”的指令一旦发出，不论AI如何幽默的回复系统无法履约，都会影响体验甚至信任。
严重怀疑千问的开发者是不是给千问添加了奇怪的因素～
据应用商店监测数据，千问的App Store评分从4.8骤降至3.2，差评关键词集中于系统卡顿、免单不到账。
用户点开免单时，阿里的补贴诚意用户已经感受到。用户作为被服务的指令发出者，点击“帮我买”的那一刻，预期是“AI会搞定一切”，而非我需要在App里完成一系列操作。
传统电商允许先下单后补库存，用户可接受售罄提醒。但千问场景中，“帮我买”的指令一旦发出，不论AI如何幽默的回复系统无法履约，都会影响体验甚至信任。
严重怀疑千问的开发者是不是给千问添加了奇怪的因素～
据应用商店监测数据，千问的App Store评分从4.8骤降至3.2，差评关键词集中于系统卡顿、免单不到账。
（图为千问APP Store评分为3.2页面）
这种首因效应的杀伤力在于AI的承诺本质是我帮你搞定，而非你自己操作。当系统崩溃，用户意识到这个AI连一杯奶茶都搞不定，30亿补贴买来的不是留存，而是负面口碑的病毒式传播。
同期腾讯元宝发放10亿元红包，因采用优惠券发放+线下核销的弱耦合架构，未出现大规模系统故障。
因此相较于将千问波动的核心归结于算力不足，更认同是产品哲学与基建能力的错位。
用流量逻辑做AI的冷启动，忽视了AI Agent对零容错和确定性履约的刚性要求。
用户不期望活动延长，而是希望切实参与到“春节请客计划”。
结语：
第57次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2025年12月，中国生成式人工智能用户规模已达6.02亿人，普及率42.8%。
这意味着AI已经从极客玩具变为全民基础设施，从尝鲜阶段进入运行阶段。
千问的“春节请客计划”，无论成败，都标志着AI应用正在从对话框里的聊天对象进化为真实世界的办事代理。
大厂们的春节营销致力于培养用户习惯，对AI说帮我订一杯奶茶而非手动打开外卖软件，进而重构整个移动互联网的入口。
红包获客流量固然轰轰烈烈，可是技术的落实终究归结于智能和普惠性。
AI对生活的影响程度才刚刚开始，弯路也许是必然经历的波折。
同期腾讯元宝发放10亿元红包，因采用优惠券发放+线下核销的弱耦合架构，未出现大规模系统故障。
因此相较于将千问波动的核心归结于算力不足，更认同是产品哲学与基建能力的错位。
用流量逻辑做AI的冷启动，忽视了AI Agent对零容错和确定性履约的刚性要求。
用户不期望活动延长，而是希望切实参与到“春节请客计划”。
结语：
第57次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2025年12月，中国生成式人工智能用户规模已达6.02亿人，普及率42.8%。
这意味着AI已经从极客玩具变为全民基础设施，从尝鲜阶段进入运行阶段。
千问的“春节请客计划”，无论成败，都标志着AI应用正在从对话框里的聊天对象进化为真实世界的办事代理。
大厂们的春节营销致力于培养用户习惯，对AI说帮我订一杯奶茶而非手动打开外卖软件，进而重构整个移动互联网的入口。
红包获客流量固然轰轰烈烈，可是技术的落实终究归结于智能和普惠性。
AI对生活的影响程度才刚刚开始，弯路也许是必然经历的波折。
