2026年1月15日，AI迎来一次新的重要变革。

当天，千问App上线400+项新功能，并全面接入淘宝闪购、支付宝、淘宝、飞猪、高德等阿里生态。

更重要的是，它把“推荐—下单—支付—履约”拉进同一个应用里：用户在千问App内即可点外卖、买商品、订机票、订酒店，成为全球首个实现 AI 超级应用（Super App）内闭环的案例。

这意味着，阿里AI的“最强大脑”开始与物理世界的“最强履约”合体。千问App不再只是能生成代码的聊天机器人，而是第一次长出了“手脚”：能把需求直接变成交易与交付，向“AI办事时代”迈进。

全球AI竞赛的焦点，也在从“谁的模型更聪明”，迅速转向“谁能更完整地履约”。

千问C端事业群总裁吴嘉与华尔街见闻对话时表示，AI真正的分水岭不在于模型能说的多漂亮，而在于能否在复杂场景里完成交付：简单问题就简单回答，复杂问题就要多轮沟通、把需求校准到位。

从去年的淘宝闪购，到今天的千问Super App，阿里在大消费与 AI 两条战线的“聚合趋势”越来越清晰：各业务不再各自为战，而是围绕同一个AI入口协同作战。由AI作为粘合剂，也将有望带动阿里所有资产一起实现AI重估。

千问App把AI拉进真实履约，再次彰显阿里“最强模型+最丰富生态”所具备的竞争优势，更不断向外界证明：不论算力基建、模型能力，还是AI购物等应用落地，阿里都全面领跑，不愧是中国AI第一标的。

当AI长出“手脚”

1月15日，阿里正式宣告AI从“聊天”迈入“AI办事时代”。

用户在屏幕这端抛出一个模糊意图，千问在云端调用Qwen3-Max的推理能力，拆解任务、编排工具：调淘宝的商品库，算高德的路径，唤起支付宝的支付与资金流。

最终，结果以真实的包裹、热腾腾的外卖、合适的机票，抵达用户的物理世界。

来看一个场景：用户对千问说，“我是个菜鸟，想去东北滑雪，给我推荐合适的装备。”

在旧逻辑下，用户往往只会得到一堆攻略：夹杂软文、信息过期，还得自己分辨、自己上淘宝搜、比价、下单，链路割裂，摩擦极高。

在千问的新逻辑下，“菜鸟”意味着更高容错、更易上手；“东北”意味着更高保暖、更强防风。

千问不仅给建议，更能基于淘宝的商品库与评价体系，生成可执行的具体选品方案：用户在千问内看详情，一键跳转下单，中间几乎没有断点。

更进一步，打通淘宝闪购后，千问在端内即可完成“推荐—点单—支付”。用户不必再打开外卖App，也不需要在满减券里算数学题，AI直接帮你决策、下单、付款，接入支付宝之后，千问具备了AI原生支付能力，体验的跃迁是质变。千问成为真正意义上全球第一个可以购物的AI。

然而购物只是能办事的一部分，它甚至能调用支付宝的政务能力：一句话查询签证、户口、公积金等约50项民生事项，并直达办理入口。与此同时，千问在应用开发、Office 办公、学习辅导、咨询调研等300+核心任务上，已经具备很高的交付成功率——从“给答案”走向“交结果”。

吴嘉在对话中提到，生活场景里用户往往并不掌握自己的“真实需求”，必须通过多轮确认来对齐偏好：你没看到具体方案前，很难判断“是不是我要的”。这正是Agent该做的事。

这些能力看似琐碎，本质上是在构建一个“生活OS”：AI是内核，淘宝、支付宝、高德等是驱动，物理世界的服务是外设，通过Agent把它们串联起来。

只有阿里，拥有足够完整的“驱动程序库”。

OpenAI没有这套库，谷歌不够完整，亚马逊也不对外开放——这就是阿里真正的优势所在。

最强“大脑”

任何商业闭环都要有强技术底座。只有“手脚”没有“大脑”，最多是自动化脚本，不是AI Agent。

吴嘉强调，团队不刻意追逐“人均对话轮次”这类指标，衡量标准只有两件事：用户真实需求的满意度与交付率——简单问题就简单回答，复杂问题就多轮沟通，把需求校准到位再交付。

阿里在模型层的投入很坚决。

Qwen3-Max作为核心底座，性能位居全球第一梯队，千问作为全球最具影响力的开源模型之一，也被英伟达、Airbnb、亚马逊等硅谷公司与开发者广泛采用，成为“最好用的开源模型”代表。

架构上，千问App采用通用Agent体系：主Agent负责拆解与规划，具备反思能力的子Agent在各自领域独立决策执行，任务结束后系统复盘沉淀经验，推动Agent持续升级。

这也呼应吴泳铭的判断：ASI演进进入第二阶段——AI从“语言交流”走向“自主行动”，不止会说，更能把事办成。

还原数据“场景真相”

大脑决定“能不能办”，但在Agent 时代，真正决定用户是否愿意把关键决策交出去的，是“办得准不准”。

AI Agent的核心痛点是信任与准确。

大模型基于全网语料训练，天然夹杂噪音：软文、广告、刷单评论、SEO 文章。用户问“什么面膜最好用”，得到的答案可能只是某篇付费通稿的复述，看似有理，实则不可核验。

阿里的解法更“硬”，用海量真实交易与服务数据构建可验证的“场景真相”。每天发生在淘宝上的真实交易，都是货币投票；经过反作弊清洗后的好评与差评，就是信用沉淀。

千问App用这套数据增强模型，让它不仅依赖世界知识，也依赖可落地的商业常识。

当AI推荐一块滑雪板，它不看文案吹得多响，而是看过去一个雪季的真实购买、退换、复购与口碑分布。剥离软文与广告，就剥离了“种草营销”的伪，从源头提升输出的客观性与稳定性。

这种“场景真相”很难被复制。

OpenAI的公共数据源（如Common Crawl）更容易被SEO噪音污染，即便通过媒体合作补充高质量语料，新闻语料与交易数据之间仍有量级差异。

商业数据壁垒来自源头与闭环，谁掌握交易与服务的入口，谁更接近“真实世界的答案”。

这恰恰是阿里二十多年生态积累的优势，也解释了为什么在海外，巨头们往往需要用“协议”和“联盟”去补齐履约：路径不同，成本与不确定性也不同。

谷歌与OpenAI的困局

在大洋彼岸，谷歌也在行动，焦虑显而易见。

1月11日，谷歌在NRF大会上发布通用商业协议（UCP）。

谷歌有全球最大的流量入口，但在电商履约上始终缺一条腿：亚马逊护城河太深，OpenAI来势太猛，谷歌必须把盟友拉进同一套体系里。

UCP 的思路是“协议化”：用通用语言与功能原语，把AI Agent与商家后台系统对接起来，于是Shopify、Etsy、沃尔玛、Target等被拉入阵营。

尤其是沃尔玛。

谷歌与沃尔玛的合作更像“互补”：沃尔玛需要流量对抗亚马逊，谷歌需要货盘与履约对抗OpenAI。但协议的天然问题在于松散：数据是否会完全共享？库存是否会实时开放？

零售商对谷歌始终有戒心，没人愿意把自己变成“谷歌的管道”。

所以，谷歌走的是“借路”：靠协议与盟友拼出闭环；而阿里走的是“自建路”：用自有生态把闭环直接铺在App里。

再看OpenAI。

它点燃了这场革命，但未必是最终赢家。ChatGPT推出“即时结账”（Instant Checkout），试图把Chat拉到下单闭环里，可它仍面对一个物理现实：有大脑，缺手脚。支付、物流、商品与服务供给不在自己手里，履约只能依赖他人，体验割裂。

于是它不得不与Shopify、Stripe等结盟：靠Shopify的商家供给，靠Stripe的支付能力。这是一种“借鸡生蛋”，风险在上游：一旦关键平台收紧数据与接口，“全网搜索”会迅速变成“局域网搜索”，闭环覆盖面也随之收缩。

对消费者而言，如果主流货盘不开放，Instant Checkout的可用性就会被天然限制。

对照之下可以看到：闭环不仅是技术拼图，更是组织与生态的拼图。能否把入口、数据、履约拧成一股绳，决定了能不能长期跑下去。

阿里的再一次组织变革

资本市场习惯把阿里归类为电商公司或云公司。但在智能体商业（Agentic Commerce）时代，估值框架需要重构：入口、履约与数据真相共同决定AI的交付上限，也决定商业化的天花板。

千问App的全面接入各业务线，正是阿里组织战略的一面镜子。

过去几年，各业务板块相对独立，利于单点突破，但进入AI时代，它反而成了掣肘——AI需要全域数据，也需要跨端能力的协同调用。

自“淘宝闪购”推出以来，风向开始转变。

饿了么与淘宝闪购的融合，是大消费领域的生态聚合；千问App的接入，则是AI领域的生态聚合。阿里正在把全集团的力量拧成一股绳，这一次的粘合剂，是AI。

淘宝闪购在其中扮演关键角色，它把电商与即时零售连接起来，让“点外卖”这个高频动作进入淘宝，也进入千问。对千问而言，打通闪购后，推荐、点单、支付形成闭环，才真正具备“能办事”的履约链路。

淘宝是货架，支付宝是钱包，高德是地图，飞猪是向导——这些沉淀多年的商业基础设施，过去更多是线性增长。在AI带动下，它们开始被拆解为可编排的“原子能力”，可以被高频调用、灵活组合，衍生出更多服务形态。

这既是价值的回归，也是价值的跃升，当一家公司同时掌握数字世界的“大脑”（Qwen3-Max）与物理世界的“手脚”（淘宝/支付宝/闪购等），它就不再只是若干App 的集合，而是连接两个世界的桥梁——这种桥梁的价值，远高于单点应用的叠加。

结语

到了2026年，AI开始变成生活本身。

AI不必花哨，关键是把事办成、把交付做到位。这是AI时代的必然：谁把大脑接上手脚，谁就更接近未来。

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